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APLICACIÓN DE UN MODELO DE DISPERSIÓN PARA LA EVALUACION DE LA CALIDAD DEL AIRE EN ESPAÑA AÑO 2004 Y ACTIVIDADES DEL 2º SEMESTRE DE 2005 ****** Informe para el Ministerio de Medio Ambiente ****** Fernando Martín, Inmaculada Palomino, Marta G. Vivanco, Alberto Martilli, Magdalena Palacios, José Luís Santiago Proyecto de Modelización de la Contaminación Atmosférica CIEMAT Avda. Complutense 22, 28040 Madrid 11 noviembre 2005 Ref: 07/2005 INDICE Introducción 1 Metodología 5 Líneas generales 5 Inventario de emisiones 7 Simulaciones de las circulaciones atmosféricas 12 Simulación de la dispersión de contaminantes 15 Asimilación de datos predichos y medidos 18 Resultados para SO2 24 Resultados para el plomo 38 Resultados para CO 39 Resultados para PM10 52 Otras actividades realizadas en el 2º semestre de 2005 65 Curso de modelización de la contaminación atmosférica. 65 Puesta a punto de nuevos modelos 66 Participación en grupos de trabajo, reuniones, congresos y conferencias 68 WEB modelización 70 Resumen, Conclusiones y actividades previstas 71 Referencias 75 Agradecimientos 77 Anexos 79 Introducción La Directiva Europea Marco sobre Evaluación y Gestión de la Calidad del Aire Ambiente (1996/62, Diario Oficial n° L 296 de 21/11/1996) tiene como objetivo básico mantener una buena calidad del aire ambiente y mejorarla en los demás casos. Esta directiva establece que todos los estados miembros de la Unión Europea deben dividir su territorio en zonas según su calidad del aire (evaluación preliminar y zonificación) y posteriormente hacer un seguimiento anual de la misma (evaluación posterior) con el objeto de detectar zonas que no cumplen los valores límite establecidos por la legislación para cada contaminante y receptor. Sin embargo, el objetivo final es alcanzar y mantener buenos niveles de calidad del aire. Para ello, los estados miembros deberán diseñar planes y programas de disminución de la contaminación en aquellas zonas donde no se tenga una buena calidad del aire. Por su parte, las Directivas Hijas (Directiva relativa a los valores límites de dióxido de azufre, dióxido de nitrógeno y óxidos de nitrógeno, partículas y plomo en el aire ambiente, 1999/30, Directiva 2000/69/CE para benceno y monóxido de carbono y la Directiva 2002/3/CE relativa al ozono en el aire ambiente) establecen valores límites y, en su caso umbrales de alerta con respecto a las concentraciones de dióxido de azufre, dióxido de nitrógeno y óxidos de nitrógeno, partículas y plomo en el aire ambiente para evitar, prevenir o reducir los efectos nocivos para la salud humana y para el medio ambiente en su conjunto. La Directiva Europea Marco sobre Evaluación y Gestión de la Calidad del Aire Ambiente (1996/62, Diario Oficial n° L 296 de 21/11/1996), en su preámbulo se refiere al “uso de otras técnicas de estimación de la calidad del aire además de las medidas”. En su artículo 2, define como evaluación “cualquier método usado para medir, calcular, predecir o estimar el nivel de un contaminante…”. Posteriormente, en los artículos 4 y 6, establece claramente el modelado matemático como uno de los métodos posibles de uso en la evaluación de la calidad del aire. La Primera Directiva Hija o Directiva relativa a los valores límites de dióxido de azufre, dióxido de nitrógeno y óxidos de nitrógeno, partículas y plomo en el aire ambiente (1999/30, Diario Oficial n° L 163 de 29/6/1999) ahonda en estos aspectos introduciendo el uso de métodos suplementarios de evaluación (Artículo 6.3), indicando los objetivos de calidad de los datos obtenidos con modelos, en términos de precisión (Anexo VIII de dicha directiva). Las demás directivas hijas (Directiva 2000/69/CE para benceno y monóxido de carbono y la Directiva 2002/3/CE relativa al ozono en el aire ambiente) siguen estas ideas adaptadas a cada contaminante en cuestión. La evaluación de la calidad del aire se establece en tres rangos posibles: 1. Niveles altos de contaminación. Es el caso de tener concentraciones de contaminantes superiores al umbral superior de evaluación (generalmente, un 60 o 70% del valor límite1). En la evaluación de la calidad del aire debe hacerse uso obligado de las medidas con equipos homologados y bien mantenidos, pudiendo hacer un uso de modelos de modo complementario. 1 nivel fijado con el fin de prevenir o reducir los efectos nocivos para la salud humana y para el medio ambiente en su conjunto, que debe alcanzarse en un plazo determinado y no superarse una vez alcanzado 1 2. Niveles medios de contaminación. Cuando las concentraciones de contaminantes se sitúen entre el umbral superior y el inferior de evaluación (entre un 40 y un 50% del valor límite), la evaluación de la calidad del aire puede realizarse mediante la combinación de medidas y modelización. 3. Niveles bajos de contaminación. Cuando las concentraciones de contaminantes se sitúen por debajo del umbral inferior de evaluación, la evaluación de la calidad del aire puede realizarse limitándose sólo a la modelización. El papel del modelado de la contaminación atmosférica en las directivas europeas es el siguiente: • Evaluación preliminar y posterior (anual) de la calidad del aire, como complemento de las medidas obtenidas en redes de estaciones. • Diseño de planes y programas para garantizar el cumplimiento de los valores límite de calidad del aire. Los modelos permiten realizar estimaciones sobre la contaminación resultante bajo los diversos escenarios de emisión de contaminantes resultantes de aplicar una u otras medidas de reducción de contaminación. • Elaboración de predicciones a corto plazo sobre la posible evolución de la situación para poder realizar avisos a la población. Se están desarrollando, y en varios sitios ya están funcionando, sistemas informáticos de predicción y control de la calidad del aire constituidos por modelos adecuados que reciben información de emisión, inmisión y meteorología (redes) para realizar predicciones a unas horas o días vista, lo que permite anticiparse a la eventualidad de altos niveles de contaminación. • Herramienta para conocer de una forma integrada los procesos que tienen lugar en una determinada zona y cómo éstos interaccionan entre sí, o cuáles son los predominantes. Pueden ser muy útiles en la labor de análisis de episodios de contaminación pudiendo, por ejemplo, estimar la procedencia o causa de esa contaminación. Existen diversas técnicas para proceder a la evaluación de la calidad del aire en un territorio: • • • Medidas continuas en estaciones fijas. Redes de vigilancia constituidas por un número más o menos extenso de estaciones distribuidas por la zona a estudiar. Estas estaciones están formadas por equipos de medida en continuo de concentración de los contaminnates atmosféricos y de variables meteorológicas. Actualmente, la información registrada continuamente es enviada en tiempo real a una base de datos situada en un centro de control. Medidas indicativas: o Datos de otras zonas equiparables por sus emisiones, configuración geográfica, climática, etc. o Medidas discontinuas con campañas experimentales específicas utilizando unidades móviles, captadores pasivos, etc. Métodos basados en cálculo. o Interpolación espacial a partir de datos recogidos en estaciones fijas. En el procedimiento de interpolación ha de tenerse en cuenta la representatividad espacial de cada una de las estaciones. o Modelos matemáticos simulando los procesos atmosféricos del contaminante, donde se tendrán en cuenta el inventario de emisiones (cuánto, dónde y cuándo se emiten los contaminantes), características geográficas, 2 • meteorología, etc. Proporcionan información con menor exactitud que la basada en las técnicas de medida, pero ofrecen una mejor cobertura espacial. Combinación de modelos y datos medidos en estaciones. Éste es la técnica de evaluación más adecuada, porque une las ventajas de la medición (exactitud) y de la modelización (cobertura espacial). La evaluación de la calidad del aire debe cubrir toda la zona a estudiar y no sólo los puntos donde existen estaciones fijas. En la práctica, las medidas se utilizan como una aproximación a este objetivo. Una forma de aumentar la cobertura espacial de las medidas fijas es el uso de medidas indicativas (captadores pasivos, campañas experimentales, etc.). La cuestión a resolver es como se puede estimar consistentemente la distribución espacial de contaminantes en una zona. Parece evidente que el uso único de medidas obligaría a tener una red muy extensa, lo que resulta realmente muy caro y difícil de conseguir. Por ello, surge la necesidad de utilizar otros métodos complementarios (tal como indica la directiva marco), como pueden ser técnicas de interpolación y modelización. Sin embargo, las mejores técnicas de evaluación son combinaciones de modelos y datos medidos en estaciones. De esta forma, se conjugan las ventajas de la medición (exactitud) y de la modelización (cobertura espacial). En la figura 1, se muestran esas combinaciones posibles, desde el uso exclusivo de medidas sin ninguna interpretación hasta la aplicación de modelos no validados y sin apoyo de medidas. Entre estos extremos surgen diversas posibilidades mucho más razonables y fiables. En “Guidance on Assessment under the UE Air Quality Directives” (http://europa.eu.int/comn/environmnet/air/ambient.htm), se hace una discusión más detallada incluyendo algunos ejemplos sobre estos temas. Otro documento interesante es “Guidance report on preliminary assessment under EC air quality directives” (http://europa.eu.int/comn/environmnet/air/ambient.htm). Combinaciones de medidas y modelos en la evaluación de la calidad del aire MEDIDAS A. Medidas sin interpretación B. Medidas + interpretación C. Medidas + interpolación D. Medidas + modelo ajustado a medidas E. Asimilación de datos F. Modelo validado para esa zona G. Modelo validado para otra zona MODELOS H. Modelo no validado FIGURA 1. Combinaciones de medidas y técnicas complementarias en la evaluación de la calidad del aire. 3 En el presente informe, se muestran los trabajos correspondientes a la aplicación de modelos de dispersión para la evaluación de la calidad del aire en España para el año 2004 realizados por el Grupo de Modelización Atmosférica de la Unidad de Contaminación Atmosférica del CIEMAT en el marco del Acuerdo Específico de Colaboración entre el Ministerio de Medio Ambiente y el CIEMAT para la evaluación de la calidad del aire en España mediante modelización. Los contaminantes objeto de los trabajos expuestos han sido en el presente informe el SO2, CO, PM10 primario antropogénico y Pb, los mismos que en el estudio relativo a 2003 (Martín et al., 2004).. En los trabajos realizados referentes a la evaluación de la calidad del aire del año 2002, los contaminantes considerados fueron el SO2 y Pb (Martín et al, 2003). 4 Metodología Líneas generales El principal objetivo de los trabajos es realizar una estimación de la calidad del aire a escala nacional, pero prestando especial atención a aquellas zonas no cubiertas por estaciones de medida. Como ya se discutió en diversos foros, incluyendo las reuniones de la Conferencia Sectorial de Medio Ambiente - Subgrupo Atmósfera, esta información puede ser obtenida por diversos métodos. Entre éstos destaca como uno de los más fiables la utilización de modelos meteorológicos y de dispersión junto con datos medidos en estaciones, por lo que se ha utilizado una metodología de asimilación de datos medidos en estaciones y resultados de la aplicación de modelos. De esta forma, se aprovechan los puntos fuertes de cada fuente de información: la precisión y fiabilidad de las mediciones y la resolución y cobertura espacial de los resultados de los modelos (ver figura 2). EMISIONES SUPERFICIALES SO2 10-01-03 15:00 Topografía y usos de suelo 0 to 10000 10000 to 20000 20000 to 50000 50000 to 100000 100000 to 500000 500000 to 2000000 2000000 to 10000000 10000000 to 50000000 8 16 5 Inventarios de emisiones 14 4 10 13 9 3 1 6 15 MODELO MATEMÁTICO 11 12 2 7 REDES DE CALIDAD DEL AIRE CONCENTRACIONES MEDIAS ANUALES 2002 SO2 Meteorología -96 4892 4867 4842 4817 4792 4767 4742 4717 4692 4667 4642 4617 4592 4567 4542 4517 4492 4467 4442 4417 4392 4367 4342 4317 4292 4267 4242 4217 4192 4167 4142 4117 4092 4067 4042 4017 3992 3967 -96 -46 -46 4 4 54 54 104 154 204 254 304 354 404 454 504 554 604 654 704 754 804 854 904 954 1004 1054 1104 104 154 204 254 304 354 404 454 504 554 604 654 704 754 804 854 904 954 1004 1054 1104 4892 4867 4842 4817 4792 4767 4742 4717 4692 4667 4642 4617 4592 4567 4542 4517 4492 4467 4442 4417 4392 4367 4342 4317 4292 4267 4242 4217 4192 4167 4142 4117 4092 4067 4042 4017 3992 3967 70 65 60 55 50 45 40 35 30 25 20 15 10 5 SI 0 microgr/m3 Distribución espacial de concentración de contaminantes NO LEGISLACIÓN VALORES LÍMITE DE CALIDAD DEL AIRE 2002 - SO2 - SUPERACIONES DE VALOR LIMITE ANUAL ECOSISTEMAS SUPERACIONES DE VALORES LIMITE FIGURA 2. Esquema seguido para la evaluación de la calidad del aire conjugando los resultados de los modelos y las mediciones en estacones fijas. Escuetamente, la metodología utilizada ha seguido los siguientes pasos: 1. Establecimiento del dominio espacial de cálculo. 5 2. Estimación de las emisiones de SO2, CO, PM10 y Pb en todo el dominio y su evolución a lo largo del año. 3. Estimación de las condiciones atmosféricas a lo largo del año mediante un modelo meteorológico. 4. Estimación de la distribución espacial de concentraciones de SO2, CO, PM10 y Pb y su evolución temporal mediante un modelo de dispersión. 5. Asimilación de los resultados del modelo de dispersión y de los datos medidos de inmisión en las estaciones para los diferentes contaminantes considerados. Para poder ejecutar esta metodología ha sido necesario también: 1. Procesar los datos de medidas de inmisión proporcionados por las Comunidades Autónomas y el Ministerio de Medio Ambiente. 2. Procesar los datos de emisiones en malla EMEP. 3. Recopilar y procesar datos de emisiones de nuestros países vecinos. 4. Recopilar y procesar información de estaciones meteorológicas de superficie y los análisis del modelo HIRLAM proporcionados por el Instituto Nacional de Meteorología. 5. Adaptación y puesta a punto de los modelos meteorológico y de dispersión. 6. Desarrollar un procedimiento de asimilación de datos del modelo y de mediciones. La metodología utilizada en los trabajos de evaluación del año 2004 es similar a la del 2003. Ambas presentan algunas diferencias concretas frente a la empleada en la evaluación del año 2002: 1. Uso de los datos de análisis meteorológico del modelo HIRLAM, que ha permitido obtener unos campos meteorológicos más completos y fiables que los obtenidos para el 2002, evitando así períodos de escasez de datos de los partes meteorológicos SYNOP y TEMP. 2. Los datos de emisiones han partido de una nueva clasificación de actividades contaminantes y se ha contado además con información detallada de un mayor número de grandes focos puntuales. 3. Mejora del procedimiento de asimilación de datos medidos y predicciones del modelo de dispersión, considerando áreas de influencia de estaciones de medida en función de la dirección dominante e intensidad del viento cada día. 4. Ampliación de los trabajos a CO y a PM10, aunque considerando en este último contaminante solamente las emisiones no naturales. Dominio espacial El área utilizada para este estudio es de 1250x1025 Km2 cubriendo la Península Ibérica y Baleares. Esta área ha sido dividida en 100x82 celdas de 12.5x12.5 Km2 para los cálculos con los modelos meteorológicos y de dispersión. En la figura 3, pueden apreciarse las coordenadas de los extremos del dominio espacial y la malla de cálculo. 6 DOMINIO DE CALCULO -121 -71 -21 4942 4917 4892 4867 4842 4817 4792 4767 4742 4717 4692 4667 4642 4617 4592 4567 4542 4517 4492 4467 4442 4417 4392 4367 4342 4317 4292 4267 4242 4217 4192 4167 4142 4117 4092 4067 4042 4017 3992 3967 3942 3917 -121 -71 -21 29 29 79 129 179 229 279 329 379 429 479 529 579 629 679 729 779 829 879 929 979 1029 1079 1129 4942 4917 4892 4867 4842 4817 4792 4767 4742 4717 4692 4667 4642 4617 4592 4567 4542 4517 4492 4467 4442 4417 4392 4367 4342 4317 4292 4267 4242 4217 4192 4167 4142 4117 4092 4067 4042 4017 3992 3967 3942 3917 79 129 179 229 279 329 379 429 479 529 579 629 679 729 779 829 879 929 979 1029 1079 1129 FIGURA 3. Dominio espacial de calculo. Inventario de emisiones El Ministerio de Medio Ambiente ha proporcionado las emisiones totales anuales (el último año disponible es 2003) de diversos contaminantes en malla EMEP de 50x50 Km2 de resolución y desagregados en distintos tipos de actividades contaminantes. Además, se ha contado con las emisiones diarias y producción de energía del año 2004 de los principales focos puntuales (centrales térmicas de producción de energía eléctrica) y los datos de emisiones en malla EMEP de Portugal y Francia para el año 2002 (último año disponible). En la figura 4, se muestra el mallado EMEP (inclinado) frente al mallado de cálculo utilizado en este estudio. De esta información, se ha llegado a tener una estimación consistente de las emisiones horarias de SO2, CO, PM10 y Pb en cada una de las 50x41 celdas de 25x25 Km2 de nuestra malla de cálculo. Aunque los datos de partida corresponden al 2003 para fuentes de área, se ha considerado que las emisiones de esas fuentes no han variado significativamente del año 2003 al 2004. 7 Malla emep: celdas inclinadas grandes Malla de 25*25 km: celdas cuadradas pequeñas 4874.52 4824.52 4774.52 4724.52 4674.52 4624.52 4574.52 4524.52 4474.52 4424.52 4374.52 4324.52 4274.52 4224.52 4174.52 4124.52 4074.52 4024.52 3974.52 -68.22 31.78 131.78 231.78 331.78 431.78 531.78 631.78 731.78 831.78 931.78 1031.78 1131.78 Focos Puntuales SNAP 8 Focos Puntuales SNAP 1 Focos Puntuales SNAP 4 Focos Puntuales SNAP 3 Focos Puntuales SNAP 9 FIGURA 4. Mallado EMEP frente al mallado de cálculo del presente estudio y grandes focos puntuales. El procedimiento utilizado para la obtención de los datos de emisiones horarias en celdas de 25 Km x25 Km ha seguido los siguientes pasos: a) Sustracción en cada celda EMEP de las emisiones de focos puntuales a las emisiones totales en esa celda para así obtener las emisiones de fuentes de área en cada celda. b) Adaptación del inventario de emisiones totales CORINE-AIRE de fuentes de área en malla EMEP (oblicua) a la nueva malla rectangular orientada Norte-Sur y EsteOeste. Esto se ha hecho computando las áreas de intersección entre celdas de una malla y otra y repartiendo las emisiones en función del porcentaje de área de cada celda EMEP en cada celda de la malla rectangular utilizada. c) Desagregación temporal de las emisiones de cada actividad NFR en cada celda utilizando perfiles temporales de actividad. En el caso de SO2, la mayor parte de las emisiones provienen de grandes focos puntuales especialmente centrales térmicas de producción de energía eléctrica (ver figura 4). Para este caso, se ha contado con una 8 valiosa información sobre emisiones y producción diarias, aunque con algunos vacíos que han precisado de la adopción de técnicas estadísticas para rellenarlos. En otras actividades consideradas como fuentes de área, se ha tenido en cuenta la discriminación entre días laborables y festivos, el período vacacional (emisiones industriales), estación del año (calefacciones), perfiles de intensidad de tráfico (sector transporte), etc. d) Suma de las emisiones horarias de cada actividad NFR en cada celda de la malla rectangular para obtener las emisiones horarias totales en cada celda para todo el año 2003. Los datos de emisiones de Francia y Portugal, por falta de información han sido tratados todos como fuentes de área superficiales. En las figuras 5 - 10, se muestran las emisiones superficiales de SO2 a las 15 y 00 horas de un día laborable y otro festivo, respectivamente de Enero de 2004 y de Julio. EMISIONES SUPERFICIALES SO2 14-01-04 15:00 -96 -46 4892 4867 4842 4817 4792 4767 4742 4717 4692 4667 4642 4617 4592 4567 4542 4517 4492 4467 4442 4417 4392 4367 4342 4317 4292 4267 4242 4217 4192 4167 4142 4117 4092 4067 4042 4017 3992 3967 -96 -46 4 4 54 54 104 154 204 254 304 354 404 454 504 554 604 654 704 754 804 854 904 954 1004 1054 1104 104 154 204 254 304 354 404 454 504 554 604 654 704 754 804 854 904 954 1004 1054 1104 4892 4867 4842 4817 4792 4767 4742 4717 4692 4667 4642 4617 4592 4567 4542 4517 4492 4467 4442 4417 4392 4367 4342 4317 4292 4267 4242 4217 4192 4167 4142 4117 4092 4067 4042 4017 3992 3967 0 to 10 10 to 20 20 to 50 50 to 100 100 to 500 500 to 2000 2000 to 10000 10000 to 50000 FIGURA 5. Emisiones superficiales de SO2 a las 15 horas de un día laborable de Enero de 2004(Kgr/hora). 9 EMISIONES SUPERFICIALES SO2 14-01-04 00:00 -96 -46 4892 4867 4842 4817 4792 4767 4742 4717 4692 4667 4642 4617 4592 4567 4542 4517 4492 4467 4442 4417 4392 4367 4342 4317 4292 4267 4242 4217 4192 4167 4142 4117 4092 4067 4042 4017 3992 3967 -96 -46 4 4 54 54 104 154 204 254 304 354 404 454 504 554 604 654 704 754 804 854 904 954 1004 1054 1104 104 154 204 254 304 354 404 454 504 554 604 654 704 754 804 854 904 954 1004 1054 1104 4892 4867 4842 4817 4792 4767 4742 4717 4692 4667 4642 4617 4592 4567 4542 4517 4492 4467 4442 4417 4392 4367 4342 4317 4292 4267 4242 4217 4192 4167 4142 4117 4092 4067 4042 4017 3992 3967 0 to 10 10 to 20 20 to 50 50 to 100 100 to 500 500 to 2000 2000 to 10000 10000 to 50000 FIGURA 6. Emisiones superficiales de SO2 a las 00 horas de un día laborable de Enero de 2004(Kgr/hora). EMISIONES SUPERFICIALES SO2 01-01-04 15:00 -96 -46 4892 4867 4842 4817 4792 4767 4742 4717 4692 4667 4642 4617 4592 4567 4542 4517 4492 4467 4442 4417 4392 4367 4342 4317 4292 4267 4242 4217 4192 4167 4142 4117 4092 4067 4042 4017 3992 3967 -96 -46 4 4 54 54 104 154 204 254 304 354 404 454 504 554 604 654 704 754 804 854 904 954 1004 1054 1104 104 154 204 254 304 354 404 454 504 554 604 654 704 754 804 854 904 954 1004 1054 1104 4892 4867 4842 4817 4792 4767 4742 4717 4692 4667 4642 4617 4592 4567 4542 4517 4492 4467 4442 4417 4392 4367 4342 4317 4292 4267 4242 4217 4192 4167 4142 4117 4092 4067 4042 4017 3992 3967 0 to 10 10 to 20 20 to 50 50 to 100 100 to 500 500 to 2000 2000 to 10000 10000 to 50000 FIGURA 7. Emisiones superficiales de SO2 a las 15 horas de un día festivo de Enero de 2004(Kgr/hora). 10 EMISIONES SUPERFICIALES SO2 14-07-04 15:00 -96 -46 4892 4867 4842 4817 4792 4767 4742 4717 4692 4667 4642 4617 4592 4567 4542 4517 4492 4467 4442 4417 4392 4367 4342 4317 4292 4267 4242 4217 4192 4167 4142 4117 4092 4067 4042 4017 3992 3967 -96 -46 4 4 54 54 104 154 204 254 304 354 404 454 504 554 604 654 704 754 804 854 904 954 1004 1054 1104 104 154 204 254 304 354 404 454 504 554 604 654 704 754 804 854 904 954 1004 1054 1104 4892 4867 4842 4817 4792 4767 4742 4717 4692 4667 4642 4617 4592 4567 4542 4517 4492 4467 4442 4417 4392 4367 4342 4317 4292 4267 4242 4217 4192 4167 4142 4117 4092 4067 4042 4017 3992 3967 0 to 10 10 to 20 20 to 50 50 to 100 100 to 500 500 to 2000 2000 to 10000 10000 to 50000 FIGURA 8. Emisiones superficiales de SO2 a las 15 horas de un día laborable de Julio de 2004(Kgr/hora). EMISIONES SUPERFICIALES SO2 14-07-04 00:00 -96 -46 4892 4867 4842 4817 4792 4767 4742 4717 4692 4667 4642 4617 4592 4567 4542 4517 4492 4467 4442 4417 4392 4367 4342 4317 4292 4267 4242 4217 4192 4167 4142 4117 4092 4067 4042 4017 3992 3967 -96 -46 4 4 54 54 104 154 204 254 304 354 404 454 504 554 604 654 704 754 804 854 904 954 1004 1054 1104 104 154 204 254 304 354 404 454 504 554 604 654 704 754 804 854 904 954 1004 1054 1104 4892 4867 4842 4817 4792 4767 4742 4717 4692 4667 4642 4617 4592 4567 4542 4517 4492 4467 4442 4417 4392 4367 4342 4317 4292 4267 4242 4217 4192 4167 4142 4117 4092 4067 4042 4017 3992 3967 0 to 10 10 to 20 20 to 50 50 to 100 100 to 500 500 to 2000 2000 to 10000 10000 to 50000 FIGURA 9. Emisiones superficiales de SO2 a las 00 horas de un día laborable de Julio de 2004(Kgr/hora). 11 EMISIONES SUPERFICIALES SO2 01-01-04 15:00 -96 -46 4892 4867 4842 4817 4792 4767 4742 4717 4692 4667 4642 4617 4592 4567 4542 4517 4492 4467 4442 4417 4392 4367 4342 4317 4292 4267 4242 4217 4192 4167 4142 4117 4092 4067 4042 4017 3992 3967 -96 -46 4 4 54 54 104 154 204 254 304 354 404 454 504 554 604 654 704 754 804 854 904 954 1004 1054 1104 104 154 204 254 304 354 404 454 504 554 604 654 704 754 804 854 904 954 1004 1054 1104 4892 4867 4842 4817 4792 4767 4742 4717 4692 4667 4642 4617 4592 4567 4542 4517 4492 4467 4442 4417 4392 4367 4342 4317 4292 4267 4242 4217 4192 4167 4142 4117 4092 4067 4042 4017 3992 3967 0 to 10 10 to 20 20 to 50 50 to 100 100 to 500 500 to 2000 2000 to 10000 10000 to 50000 FIGURA 10. Emisiones superficiales de SO2 a las 15 horas de un día festivo de Julio de 2004(Kgr/hora). Simulaciones de las circulaciones atmosféricas Las condiciones atmosféricas fueron simuladas mediante el modelo CALMET (Scire et al., 1999) para cada día del año 2004 utilizando partes horarios de radiación, viento temperatura y precipitación de las estaciones españolas en superficie y, en lugar de los partes TEMP y los valores de las variables meteorológicas de interés en diferentes niveles de presión resultantes de los análisis del modelo HIRLAM (provistos por el Instituto Nacional de Meteorología) de cada 6 horas cubriendo todo el año 2004 y con una resolución de 0.8 grados longitud/latitud (los datos originales son de 0.2 º de resolución). En la figura 11, se muestra el mapa de estaciones meteorológicas utilizado para estas simulaciones y en la 12 puede observarse la posición de los puntos de la malla HIRLAM usados dentro del dominio de interés. El disponer de los análisis del modelo HIRLAM ha supuesto una mejora muy importante para este estudio, ya que se ha resuelto el problema de que en ciertos períodos (sobre todo nocturnos) había una escasez alarmante de datos meteorológicos en las estaciones en superficie), lo que repercutía en la calidad de los campos de viento estimados (y, por tanto, también en las simulaciones de dispersión de contaminantes). Por otro lado, los análisis HIRLAM ya proporcionan campos de variables meteorológicas altamente consistentes y de gran calidad. El uso de CALMET para estimar los campos de las variables meteorológicas está justificado por: • CALMET y los modelos de dispersión utilizados están enlazados, es decir, que las salidas de CALMET son entradas directas a CALPUFF y MELPUFF. 12 • • • CALMET proporciona un conjunto de información sobre variables de turbulencia y de la capa límite planetaria (necesarios para el modelo de dispersión MELPUFF), que no se obtienen directamente desde datos de estaciones en superficie, ni de HIRLAM. La malla de HIRLAM está presentada en coordenadas latitud-longitud mientras que la malla de dispersión está en coordenadas UTM huso 30 y se precisan datos de las variables meteorológicas en esta última malla. Por razones de limitaciones de CALMET, no se han podido utilizar todos los datos de la malla HIRLAM (0.2º de resolución), sino que se han utilizado datos cada 0.8º (figura 11). Esta perdida de resolución ha sido compensada con datos de estaciones en superficie (figura 10). El modelo MELPUFF precisa campos meteorológicos horarios que se han podido obtener de procesar con CALMET los datos de los partes horarios y los análisis HIRLAM cada 6 horas. ESTACIONES METEOROLÓGICAS SUPERFICIALES FIGURA 11. Estaciones meteorológicas en superficie utilizadas. 13 PUNTOS CON INFORMACIÓN PROCEDENTE DE HIRLAM FIGURA 12. Puntos para los que se han usado sondeos de análisis del modelo HIRLAM (INM). CALMET es un modelo de diagnóstico meteorológico que consta de dos módulos principales: 1. Módulo de campo de vientos. 2. Módulo de capa límite La aproximación usada por CALMET para calcular el campo de viento consiste en dos pasos. En el primer paso, se obtiene un campo de vientos inicial considerando únicamente los efectos que sobre el flujo atmosférico tienen las características físicas del terreno: efectos cinemáticos, efectos producidos por las laderas y posibilidad de bloqueos. En el segundo paso, se aplica un procedimiento objetivo para, sobre la base de los vientos observados en estaciones, modificar ese primer campo de vientos obteniendo el campo de vientos final después de un proceso iterativo para minimizar la divergencia del campo de viento y garantizar el cumplimiento de la ecuación de conservación de masa. El módulo de capa límite utiliza dos modelos para aplicar según sea el terreno en cada celda: tierra firme o agua. El modelo de capa límite sobre tierra firme se basa en el método de Holtslag y van Ulden para calcular los valores horarios en todos los puntos de la malla del flujo de calor sensible, velocidad de fricción superficial, longitud de Monin-Obukhov y escala de velocidad convectiva. Para determinar la altura de la capa de mezcla utiliza un procedimiento basado en los flujos de calor y los sondeos de temperatura. También computa intensidades de precipitación y temperatura. 14 Sobre el agua, CALMET utiliza otro método para calcular la altura de capa de mezcla considerando las diferentes propiedades térmicas y aerodinámicas del agua. Aplica la técnica del perfil usando diferencias de temperatura entre aire y mar y puede usarse un esquema de promediado espacial en la determinación de la altura de la capa de mezcla para tener en cuenta los efectos advectivos. El modelo CALMET ha sido aplicado al dominio de estudio mediante simulaciones de meses completos y alimentado con los datos de topografía digitalizada del GTOPO30 con información cada 30 segundos (aprox. 900 metros) , usos de suelo de la información contenida en el fichero EUROPE.LU , datos de temperatura en superficie del mar y datos meteorológicos (viento, temperatura, humedad, precipitación, cubierta nubosa y altura de base de nubes) de estaciones de superficie y sondeos. Los resultados incluyen campos de viento y temperatura en malla tridimensional de cinco niveles verticales (10, 100, 500, 1200 y 2000 m sobre el nivel del suelo), así como, precipitación, velocidad de fricción y longitud de Monin-Obukhov en superficie, además de la altura de la capa de mezcla. Estos resultados se almacenan en un macro fichero binario mensual para su lectura por el modelo de dispersión. En las figuras 12 a 14, se muestran los campos de viento en superficie para dos días seleccionados. Para conocer más detalles sobre el modelo CALMET, se recomienda consultar el documento CALMET.DOC. Simulación de la dispersión de contaminantes La simulación de la dispersión de contaminantes se ha realizado mediante los modelos MELPUFF (Martín et al, 2002a y Palomino y Martín, 2001) y CALPUFF (Scire J.S., Strimaitis D.G. and Yamartino R.J., 2000, García et al, 2005). Hasta la fecha las simulaciones con MELPUFF no se han podido terminar. Se ha preferido empezar con CALPUFF, el cual pareció ofrecer mejores resultados que MELPUFF en los ejercicios de intercomparación realizados (García et al, 2005). El modelo MELPUFF (MEsoscale Lagrangian PUFF model) es un modelo Lagrangiano para la dispersión de nubes Gaussianas de contaminantes emitidas desde múltiples focos (unos 1500 en nuestro caso). Está basado en el modelo MESOI 2.0 (Ramsdell et al, 1983). MELPUFF puede trabajar con campos meteorológicos tridimensionales y/o bidimensionales (velocidad y dirección de viento, temperatura, altura de capa de mezcla y parámetros turbulentos) computados previamente por modelos de meteorológicos, como TVM o CALMET. MELPUFF incluye también un modelo de diagnóstico sencillo de campos de viento que puede ser utilizado en lugar de las estimaciones de modelos meteorológicos específicos antes indicados. Esta última opción es la que está operativa en SICAH (Martín et al, 2002b). La interacción de las nubes de contaminante con el suelo y la capa de inversión se representa mediante el concepto de reflexiones y fuentes virtuales. MELPUFF puede ser inicializado con información sobre la contaminación observada. Para el cálculo de la difusión de contaminantes, MELPUFF puede utilizar dos opciones: 15 ¾ Asimilación de los coeficientes de difusión generados por los modelos TVM y CALMET vía la parametrización de Draxler. Esta es la utilizada en el presente estudio usando los resultados de CALMET. ¾ Parametrizaciones clásicas (tales como “Open Country”, “Desert”, “US NRC” or “US Army”) aplicadas a clases de estabilidad de Pasquill-Gifford-Briggs más adecuadas para estudios a microescala o mesoescala gamma.. A microescala puede habilitarse otra capacidad de MELPUFF para estimar el efecto de edificios sobre la dispersión de las nubes de contaminante. La estimación del depósito seco se realiza mediante un modelo de resistencias basado en la estimación de las velocidades de depósito en función de las características de la superficie, hora del día, etc. Recientemente se ha incorporado un módulo avanzado para el cálculo del depósito de partículas según su tamaño por vía seca. El depósito húmedo se calcula mediante un modelo de “washout”. Los resultados de MELPUFF consisten en la distribución de la concentración de contaminantes y depósito en superficie (puntos de malla) y en puntos seleccionados cada 15 minutos, así como la contribución de cada foco emisor a la contaminación en puntos seleccionados. En este estudio, esta última opción no se ha utilizado. MELPUFF se ejecuta para períodos que oscilan entre 10 y 13 días, dejando siempre el primer día para inicialización, de tal forma que estos periodos se solapan en al menos un día. El modelo ha sido alimentado con los datos de emisiones y datos complementarios relativos a los focos (especialmente, focos puntuales), tales como, altura de chimenea, temperatura de gases, caudal, etc. Además, ha utilizado los campos de variables meteorológicas generados por CALMET. Previamente, MELPUFF ha sido sometido a un proceso de calibración para conseguir un mejor ajuste a las concentraciones observadas, modificando aquellos parámetros de los que existe una mayor incertidumbre. Estos han sido principalmente la altura eficaz y σz inicial de las nubes de contaminante emitidas desde fuentes superficiales. En este proceso, se han obtenido los mejores resultados con una altura eficaz de 10 m y un σz inicial de 10 m. Para conocer más detalles sobre el modelo MELPUFF, se recomienda consultar el documento MELPUFF.DOC. El modelo CALPUFF (Scire et al, 2000) junto con el modelo meteorológico CALMET constituye un sistema de modelos enfocados a tratar la dispersión de contaminantes en la atmósfera. Es un modelo Lagrangiano de nubes aisladas que simula el efecto de las condiciones meteorológicas (simuladas con CALMET) variando en el tiempo y en el espacio sobre el transporte, transformación y eliminación de varios contaminantes. Puede aplicarse a escalas desde decenas a centenas de Kms. Incluye algoritmos para tratar procesos a escala subgrid, así como, efectos a gran escala. Puede tratar los efectos de terreno complejo, zonas costeras, cizalla del viento permitiendo la división de las nubes de contaminantes, efectos de estelas de edificios, depósito de contaminantes por vía seca y húmeda, incluso 16 reacciones químicas simples para los compuestos de azufre y nitrógeno. Puede tratar un número grande de fuentes de diverso tipo (puntual, lineal, area y volúmen). Los principales outputs de CALPUFF son datos horarios de concentración y depósito de contaminantes en receptores seleccionados y en malla. Es un modelo de características muy similares a las de MELPUFF, especialmente en el concepto de representar la contaminación como un conjunto de nubes gaussianas y calcular el transporte y dispersión de forma independiente. Como diferencia importante está la posibilidad de considerar reacciones químicas simples de ciertos contaminantes por parte de CALPUFF. CALPUFF se ejecuta para períodos de medio mes, dejando siempre el primer día para inicialización, de tal forma que estos periodos se solapan en al menos un día. El modelo ha sido alimentado con los datos de emisiones y datos complementarios relativos a los focos (especialmente, focos puntuales), tales como, altura de chimenea, temperatura de gases, caudal, etc. Además, ha utilizado los campos de variables meteorológicas generados por CALMET. Los resultados de CALPUFF consisten en medias horarias de concentración de contaminantes en un dominio de 100x82 celdas de 12.5x12.5 Km. Esto ha permitido tratar con mayor detalle la dispersión de los contaminantes a lo hecho en años anteriores con una resolución peor. Los resultados de los modelos han sido postprocesados para calcular medias octohorarias, diarias, mensuales y anuales, así como, posibles superaciones de los valores límite diario y protección de ecosistemas. Debido a la escala en que se realizan estas simulaciones con una resolución relativamente burda, los resultados de medías horarias no han sido considerados de fiabilidad suficiente. Esto exigiría utilizar una malla de cálculo más fina, que actualmente no puede aplicarse al dominio estudiado, sino a zonas concretas, por requerir una carga computacional muy alta y necesitar de datos de emisiones de mayor resolución. 17 Asimilación de datos predichos y medidos Se ha utilizado una metodología de asimilación de datos medidos en estaciones y resultados de la aplicación de modelos. De esta forma, se aprovechan los puntos fuertes de cada fuente de información: la precisión y fiabilidad de las mediciones y la resolución y cobertura espacial de los resultados de los modelos. La asimilación entre los datos observados y los resultados del modelo se desarrolló siguiendo el mismo esquema utilizado en el pasado año (Martín et al, 2004). Este esquema intenta tener en cuenta las direcciones e intensidades promedio de viento en cada día y cada celda para ajustar el área de representatividad de cada celda con medidas teniendo en cuenta los patrones de dispersión de contaminantes de cada día y lugar. Las salidas de CALPUFF en 100x82 celdas de 12.5x12.5 Km fueron transformadas a 50x41 celdas de 25x25 Km. El calculo de concentraciones en cada una de estas nuevas celdas se realizó promediando las concnetraciones de las 4 celdas de 12.5x12.5 Km que caen dentro de cada una de 25x25 Km. Esto permite obtener valores de concentración mucho más representativos que los obtenidos cuando usan los modelos directamente a una resolución de 25x25 Km (uno solo datos por celda de antes frente a 4 por celda actualemente). El esquema adoptado es el siguiente (García et al., 2005): 1. En primer lugar, fue necesario asignar a cada celda con observaciones (celda madre) un valor medio diario, que se calculó considerando todas las estaciones contenidas en la celda. Se han utilizado las estaciones que fueron utilizadas por las CCAA en la evaluación de la calidad del aire del año 2002. No se utilizaron las estaciones consideradas de tráfico debido a su limitada representatividad espacial en comparación con la resolución espacial del modelo (25 km x 25 Km). 2. Se valoró la representatividad espacial de cada celda madre, de manera que en las celdas más próximas a cada celda madre el valor de concentración final fuese un reflejo, no sólo del valor aportado por el modelo, sino también, en cierta medida, del valor observado en la celda madre. Para ello, en torno a cada celda madre se definió un área de influencia potencial en función de las características específicas de la celda madre siguiendo las áreas definidas en Martín et al, (2003). El área de influencia que se asignó a las celdas madre con estaciones únicamente de fondo rural fue mayor que el asignado a las celdas con estaciones de fondo urbano, suburbano o industriales. Se determinó un radio máximo de influencia, de 100 km para el caso de celdas rurales de fondo, 50 km para celdas urbanas y suburbanas de fondo y de 25 km para celdas industriales o sin catalogar. 3. Se determinó el área de influencia real de cada celda madre y se asignaron pesos dentro de cada área siguiendo dos procedimientos distintos dependiendo de que el viento fuera suave (< 1 m/s) o no (> 1 m/s): • Esquema de Cressman. En el caso de vientos suaves, se asigna a cada observación un área circular de influencia con radio R. Cada punto de la malla que cae dentro del radio de influencia queda afectado por el valor en la estación. El valor de la concentración en cada centro de celda P es ajustado teniendo en cuenta todas las observaciones en las celdas madre que afectan a P (figura 17). 18 En cada celda (i,j) se calculan los coeficientes de peso Wijk, que representan el peso a otorgar a los valores observados en las celdas madre (k) y que afectan a la celda. Estos coeficientes se determinan en función de la distancia dijk entre dichas celdas madre (k) y la celda (i,j) Wijk = 2 R 2 − d ijk 2 R 2 + d ijk siendo R el radio máximo de influencia de cada celda con observaciones. A partir de esta expresión puede observarse que el coeficiente de peso disminuye al aumentar la distancia a la celda, por lo tanto, cuanto más cerca se encuentra la celda madre a la celda a tratar, mayor será el peso. FIGURA 17. Las observaciones O1 y O2 estarían afectando al punto P, pero no la O3. • Esquema de la elipse. Debido a la influencia del viento en la dispersión de los contaminantes, se utilizó un esquema basado en regiones de influencia elípticas, con el eje mayor de la elipse orientado en la dirección del flujo de viento medio. Cuanto mayor es el viento, mayor es la excentricidad de la elipse. Este esquema se reduce a un esquema circular en condiciones de vientos débiles. Se utilizó como valor límite, 1 m/s. En la figura 18, se ilustra esta idea. Los coeficientes de peso en el esquema elíptico, Wijk, tienen una forma similar a la función de peso del esquema circular: 19 Wijk = R 2 − d m2 R 2 + d m2 En este caso, dm está definido como: dm = ( x '2 1+ β Vk + y '2 ) 1 2 El parámetro β es la elongación de la elipse, definida como: β = 0.7778 vc siendo vc= 1m/s. Las variables x’ y y’ están definidas como: x' = u k ( xij − xk ) + vk ( yij − y k ) y' = v k ( xij − x k ) − u k ( yij − y k ) Vk Vk Uk: componente en la dirección oeste-este Vk: componente del viento en la dirección sur-norte Vk : módulo del viento 20 FIGURA 18. Ilustración mostrando la idea de áreas de influencia elípticas orientadas según la dirección del viento. 4. Se estimó la corrección a realizar en los resultados de los modelos en las celdas afectadas por celdas madre. En primer lugar se calcularon las diferencias entre el valor observado y modelado en los puntos con observaciones que afectaban a una celda determinada P. A continuación, se añadió al valor modelado en P una media de dichas diferencias, ponderada en función de la distancia de cada celda con observaciones (celdas madre) a la celda P. La diferencia Dk entre el valor observado en la celda madre k, (Ok), y el valor del modelo en dicha celda, está definida como: Dk= Ok – G1k La media ponderada α ij de los diferencias entre los valores modelados en la celda (i,j), y los observados en cada una de las celdas madre que afecta a dicha celda se calcula como: n α ij = ∑W ijk 2Dk k =1 n ∑W ijk k =1 siendo n el número total de celdas con observaciones que afectan a la celda (i,j).El valor de concentración asimilado, G2, en la celda (i,j) será: G 2 ij = G1ij + α ij 21 donde G1ij es el valor modelado en la celda (i,j). 5. Los resultados se utilizaron para estimar medias mensuales, anuales y superaciones de los valores límite, diarios y anuales (protección de ecosistemas). Para más detalles sobre el procedimiento de asimilación utilizado, se recomienda consultar el artículo de Benjamin y Seaman (1985). En las figuras 12 a 14, puede observarse una secuencia de mapas con datos medidos (sólo datos de celdas con medidas), predicciones del modelo y el mapa resultante de la asimilación de mediciones y predicciones. 200 150 100 75 50 40 30 20 15 10 5 3 2 1 0 FIGURA 12. Datos de concentración (µgr/m3) media diaria (09-08-2003) de SO2 medidos en las estaciones (puntos negros) usadas para evaluación de la calidad del aire (excluyendo estaciones de tráfico). Este mapa ha sido generado sin interpolación. Sólo se ha usado los datos medidos en cada celda (celdas con puntos negros).En celdas sin datos se supone concentración cero (color azul claro). 22 200 150 100 75 50 40 30 20 15 10 5 3 2 1 0 FIGURA 13. Datos de concentración (µgr/m3) media diaria (09-08-2003) de SO2 estimados por el modelo de dispersión 200 150 100 75 50 40 30 20 15 10 5 3 2 1 0 FIGURA 14. Datos de concentración (µgr/m3) media diaria (09-08-2003) de SO2 resultantes de asimilar los resultados del modelo y los datos medidos en estaciones. 23 Resultados para SO2 En las figuras siguientes (15-27), se muestran los resultados obtenidos aplicando la metodología expuesta tanto en medias mensuales y anuales de concentración (µgr/m3) como en superaciones del valor límite diario de SO2. Todos los mapas están en coordenadas UTM de huso 30 en Km. A pesar de las incertidumbres de la metodología aplicada, estos resultados muestran los siguientes puntos: 1. Los niveles de concentración de SO2 son bajos en general con muy pocas superaciones del valor límite diario, siendo mucho menores que en 2003. Las superaciones han correspondido a celdas sin estaciones de medida y se dan principalmente en Febrero en Galicia y León 2. Las zonas de niveles mayores corresponden a aquellas donde hay una gran concentración de centrales térmicas (Galicia, Asturias, León, Cataluña, principalmente) o grandes urbes (Madrid). Hay que recordar que la mayor parte de las emisiones de SO2 proceden de grandes instalaciones de combustión. 3. Se detecta cierta evolución estacional con mínimos veraniegos y máximos invernales, correspondientes a condiciones más estables (sobre todos en Febrero, Marzo, Noviembre y Diciembre). Este ciclo estacional es más marcado en el caso de Madrid y pudiera estar relacionado también con la variabilidad estacional en las emisiones, (por ejemplo, de calefacciones, aunque el número de calderas de fuel, gasoil y carbón han disminuido mucho en los últimos 15 años. Este comportamiento está más en consonancia con lo observado en 2002 y discrepa del año 2003, que fue bastante anómalo. 4. En cuanto a la media anual, las concentraciones son similares a las del 2003 e inferiores a las de 2002. 5. Las zonas afectadas corresponden a lugares generalmente no cubiertos por estaciones de medida y están en Asturias, Norte de Castilla León, Cataluña y Andalucía. Coinciden con algunas zonas de los años anteriores y están en las proximidades de grandes instalaciones de combustión. Haría falta comprobar si las celdas con superaciones contienen o no ecosistemas a proteger. Los resultados de medias diarias pueden consultarse en este CD (ver LEEME.DOC). 24 ENERO 4923 4873 4823 350 325 300 275 250 225 200 175 150 125 100 75 50 25 0 4773 4723 4673 4623 4573 4523 4473 4423 4373 4323 4273 4223 4173 4123 4073 4023 3973 3923 -114 -39 36 111 186 261 336 411 486 561 636 711 786 861 936 1011 1086 MEDIA MENSUAL ASIMILADO DE SO2 ( mcg/m3 )01 - 2004 FIGURA 15a. Concentraciones medias (µgr/m3) de SO2 de Enero de 2004 resultantes de la asimilación de los resultados del modelo de dispersión y los datos medidos. 4917 4867 4817 4767 4717 4667 4617 5 1 4567 4517 4467 4417 4367 4317 4267 4217 1 4167 4117 4067 4017 1129 1079 979 1029 929 879 829 779 729 679 629 579 529 479 429 379 329 279 229 179 79 129 29 -21 -121 3917 -71 3967 SUPERACIONES MENSUALES ASIMILADAS DE SO2 mcg/m3 _ENERO - 2004 FIGURA 15b. Superaciones del valor límite diario de SO2 en Enero de 2004 resultantes de la asimilación de los resultados del modelo de dispersión y los datos medidos. 25 FEBRERO 4923 4873 4823 4773 4723 4673 4623 4573 4523 4473 4423 4373 4323 4273 4223 4173 4123 4073 4023 3973 3923 -114 -39 36 111 186 261 336 411 486 561 636 711 786 861 936 1011 1086 350 325 300 275 250 225 200 175 150 125 100 75 50 25 0 MEDIA MENSUAL ASIMILADO DE SO2 ( mcg/m3 )02 - 2004 FIGURA 16a. Concentraciones medias (µgr/m3) de SO2 de Febrero de 2004 resultantes de la asimilación de los resultados del modelo de dispersión y los datos medidos. 4917 4867 4817 1 3 1 4767 1 1 4717 1 4667 4617 1 1 4 1 2 4567 4517 4467 4417 4367 4317 4267 4217 4167 4117 4067 4017 1129 1079 979 1029 929 879 829 779 729 679 629 579 529 479 429 379 329 279 229 179 79 129 29 -21 -121 3917 -71 3967 SUPERACIONES MENSUALES ASIMILADAS DE SO2 mcg/m3 _FEBRERO - 2004 FIGURA 16b. Superaciones del valor límite diario de SO2 en Febrero de 2004 resultantes de la asimilación de los resultados del modelo de dispersión y los datos medidos. 26 MARZO 4923 4873 4823 350 325 300 275 250 225 200 175 150 125 100 75 50 25 0 4773 4723 4673 4623 4573 4523 4473 4423 4373 4323 4273 4223 4173 4123 4073 4023 3973 3923 -114 -39 36 111 186 261 336 411 486 561 636 711 786 861 936 1011 1086 MEDIA MENSUAL ASIMILADO DE SO2 ( mcg/m3 )03 - 2004 FIGURA 17a. Concentraciones medias (µgr/m3) de SO2 de Marzo de 2004 resultantes de la asimilación de los resultados del modelo de dispersión y los datos medidos. 4917 4867 4817 4767 4717 4667 4617 2 4567 4517 4467 4417 4367 4317 1 4267 4217 3 1 4167 4117 4067 4017 1129 1079 979 1029 929 879 829 779 729 679 629 579 529 479 429 379 329 279 229 179 79 129 29 -21 -121 3917 -71 3967 SUPERACIONES MENSUALES ASIMILADAS DE SO2 mcg/m3 _MARZO - 2004 FIGURA 17b. Superaciones del valor límite diario de SO2 en Marzo de 2004 resultantes de la asimilación de los resultados del modelo de dispersión y los datos medidos. 27 ABRIL 4923 4873 4823 350 325 300 275 250 225 200 175 150 125 100 75 50 25 0 4773 4723 4673 4623 4573 4523 4473 4423 4373 4323 4273 4223 4173 4123 4073 4023 3973 3923 -114 -39 36 111 186 261 336 411 486 561 636 711 786 861 936 1011 1086 MEDIA MENSUAL ASIMILADO DE SO2 ( mcg/m3 )04 - 2004 FIGURA 18a. Concentraciones medias (µgr/m3) de SO2 de Abril de 2004 resultantes de la asimilación de los resultados del modelo de dispersión y los datos medidos. 4917 4867 4817 4767 4717 4667 4617 4567 4517 4467 4417 4367 4317 4267 4217 2 4167 4117 4067 4017 1129 1079 979 1029 929 879 829 779 729 679 629 579 529 479 429 379 329 279 229 179 79 129 29 -21 -121 3917 -71 3967 SUPERACIONES MENSUALES ASIMILADAS DE SO2 mcg/m3 _ABRIL - 2004 FIGURA 18b. Superaciones del valor límite diario de SO2 en Abril de 2004 resultantes de la asimilación de los resultados del modelo de dispersión y los datos medidos. 28 MAYO 4923 4873 4823 350 325 300 275 250 225 200 175 150 125 100 75 50 25 0 4773 4723 4673 4623 4573 4523 4473 4423 4373 4323 4273 4223 4173 4123 4073 4023 3973 3923 -114 -39 36 111 186 261 336 411 486 561 636 711 786 861 936 1011 1086 MEDIA MENSUAL ASIMILADO DE SO2 ( mcg/m3 )05 - 2004 FIGURA 19a. Concentraciones medias (µgr/m3) de SO2 de Mayo de 2004 resultantes de la asimilación de los resultados del modelo de dispersión y los datos medidos. 4917 4867 4817 4767 4717 4667 4617 4567 4517 4467 4417 4367 4317 4267 4217 2 4167 4117 4067 4017 1129 1079 979 1029 929 879 829 779 729 679 629 579 529 479 429 379 329 279 229 179 79 129 29 -21 -121 3917 -71 3967 SUPERACIONES MENSUALES ASIMILADAS DE SO2 mcg/m3 _MAYO - 2004 FIGURA 19b. Superaciones del valor límite diario de SO2 en Mayo de 2004 resultantes de la asimilación de los resultados del modelo de dispersión y los datos medidos. 29 JUNIO 4923 4873 4823 350 325 300 275 250 225 200 175 150 125 100 75 50 25 0 4773 4723 4673 4623 4573 4523 4473 4423 4373 4323 4273 4223 4173 4123 4073 4023 3973 3923 -114 -39 36 111 186 261 336 411 486 561 636 711 786 861 936 1011 1086 MEDIA MENSUAL ASIMILADO DE SO2 ( mcg/m3 )06 - 2004 FIGURA 20a. Concentraciones medias (µgr/m3) de SO2 de Junio de 2004 resultantes de la asimilación de los resultados del modelo de dispersión y los datos medidos. 4917 4867 4817 4767 4717 4667 4617 1 4567 4517 4467 4417 4367 4317 1 4267 4217 4167 4117 4067 4017 1129 1079 979 1029 929 879 829 779 729 679 629 579 529 479 429 379 329 279 229 179 129 79 29 -21 -121 3917 -71 3967 SUPERACIONES MENSUALES ASIMILADAS DE SO2 mcg/m3 _JUNIO - 2004 FIGURA 20b. Superaciones del valor límite diario de SO2 en Junio de 2004 resultantes de la asimilación de los resultados del modelo de dispersión y los datos medidos. 30 JULIO 4923 4873 4823 350 325 300 275 250 225 200 175 150 125 100 75 50 25 0 4773 4723 4673 4623 4573 4523 4473 4423 4373 4323 4273 4223 4173 4123 4073 4023 3973 3923 -114 -39 36 111 186 261 336 411 486 561 636 711 786 861 936 1011 1086 MEDIA MENSUAL ASIMILADO DE SO2 ( mcg/m3 )07 - 2004 FIGURA 21a. Concentraciones medias (µgr/m3) de SO2 de Julio de 2004 resultantes de la asimilación de los resultados del modelo de dispersión y los datos medidos. 4917 4867 4817 4767 4717 4667 4617 4567 4517 4467 4417 4367 4317 1 4267 4217 2 4167 4117 4067 4017 1129 1079 979 1029 929 879 829 779 729 679 629 579 529 479 429 379 329 279 229 179 79 129 29 -21 -121 3917 -71 3967 SUPERACIONES MENSUALES ASIMILADAS DE SO2 mcg/m3 _JULIO - 2004 FIGURA 21b. Superaciones del valor límite diario de SO2 en Julio de 2004 resultantes de la asimilación de los resultados del modelo de dispersión y los datos medidos. 31 AGOSTO 4923 4873 4823 350 325 300 275 250 225 200 175 150 125 100 75 50 25 0 4773 4723 4673 4623 4573 4523 4473 4423 4373 4323 4273 4223 4173 4123 4073 4023 3973 3923 -114 -39 36 111 186 261 336 411 486 561 636 711 786 861 936 1011 1086 MEDIA MENSUAL ASIMILADO DE SO2 ( mcg/m3 )08 - 2004 FIGURA 22a. Concentraciones medias (µgr/m3) de SO2 de Agosto de 2004 resultantes de la asimilación de los resultados del modelo de dispersión y los datos medidos. 4917 4867 4817 4767 4717 4667 4617 4567 4517 4467 4417 4367 4317 4267 4217 4167 4117 4067 4017 1129 1079 979 1029 929 879 829 779 729 679 629 579 529 479 429 379 329 279 229 179 79 129 29 -21 -121 3917 -71 3967 SUPERACIONES MENSUALES ASIMILADAS DE SO2 mcg/m3 _AGOSTO - 2004 FIGURA 22b. Superaciones del valor límite diario de SO2 en Agosto de 2004 resultantes de la asimilación de los resultados del modelo de dispersión y los datos medidos. 32 SEPTIEMBRE 4923 4873 4823 350 325 300 275 250 225 200 175 150 125 100 75 50 25 0 4773 4723 4673 4623 4573 4523 4473 4423 4373 4323 4273 4223 4173 4123 4073 4023 3973 3923 -114 -39 36 111 186 261 336 411 486 561 636 711 786 861 936 1011 1086 MEDIA MENSUAL ASIMILADO DE SO2 ( mcg/m3 )09 - 2004 FIGURA 23a. Concentraciones medias (µgr/m3) de SO2 de Septiembre de 2004 resultantes de la asimilación de resultados del modelo de dispersión y datos medidos. 4917 4867 4817 4767 1 4717 4667 4617 1 4567 4517 4467 4417 4367 4317 1 4267 4217 5 2 4167 4117 4067 4017 1129 1079 979 1029 929 879 829 779 729 679 629 579 529 479 429 379 329 279 229 179 79 129 29 -21 -121 3917 -71 3967 SUPERACIONES MENSUALES ASIMILADAS DE SO2 mcg/m3 _SEPTIEMBRE - 2004 FIGURA 23b. Superaciones del valor límite diario de SO2 en Septiembre de 2004 resultantes de la asimilación de los resultados del modelo de dispersión y los datos medidos. 33 OCTUBRE 4923 4873 4823 350 325 300 275 250 225 200 175 150 125 100 75 50 25 0 4773 4723 4673 4623 4573 4523 4473 4423 4373 4323 4273 4223 4173 4123 4073 4023 3973 3923 -114 -39 36 111 186 261 336 411 486 561 636 711 786 861 936 1011 1086 MEDIA MENSUAL ASIMILADO DE SO2 ( mcg/m3 )10 - 2004 FIGURA 24a. Concentraciones medias (µgr/m3) de SO2 de Octubre de 2004 resultantes de la asimilación de resultados del modelo de dispersión y datos medidos. 4917 4867 4817 4767 4717 4667 4617 2 2 4567 4517 4467 4417 4367 4317 4267 4217 4167 4117 4067 4017 1129 1079 979 1029 929 879 829 779 729 679 629 579 529 479 429 379 329 279 229 179 79 129 29 -21 -121 3917 -71 3967 SUPERACIONES MENSUALES ASIMILADAS DE SO2 mcg/m3 _OCTUBRE - 2004 FIGURA 24b. Superaciones del valor límite diario de SO2 en Octubre de 2004 resultantes de la asimilación de los resultados del modelo de dispersión y los datos medidos. 34 NOVIEMBRE 4923 4873 4823 350 325 300 275 250 225 200 175 150 125 100 75 50 25 0 4773 4723 4673 4623 4573 4523 4473 4423 4373 4323 4273 4223 4173 4123 4073 4023 3973 3923 -114 -39 36 111 186 261 336 411 486 561 636 711 786 861 936 1011 1086 MEDIA MENSUAL ASIMILADO DE SO2 ( mcg/m3 )11 - 2004 FIGURA 25a. Concentraciones medias (µgr/m3) de SO2 de Noviembre de 2004 resultantes de la asimilación de resultados del modelo de dispersión y datos medidos. 4917 4867 4817 4767 4717 4667 4617 5 2 4567 4517 4467 4417 4367 4317 2 2 4267 4217 7 1 4167 4117 4067 4017 1129 1079 979 1029 929 879 829 779 729 679 629 579 529 479 429 379 329 279 229 179 79 129 29 -21 -121 3917 -71 3967 SUPERACIONES MENSUALES ASIMILADAS DE SO2 mcg/m3 _NOVIEMBRE - 2004 FIGURA 25b. Superaciones del valor límite diario de SO2 en Noviembre de 2004 resultantes de la asimilación de los resultados del modelo de dispersión y los datos medidos. 35 DICIEMBRE 4923 4873 4823 350 325 300 275 250 225 200 175 150 125 100 75 50 25 0 4773 4723 4673 4623 4573 4523 4473 4423 4373 4323 4273 4223 4173 4123 4073 4023 3973 3923 -114 -39 36 111 186 261 336 411 486 561 636 711 786 861 936 1011 1086 MEDIA MENSUAL ASIMILADO DE SO2 ( mcg/m3 )12 - 2004 FIGURA 26a. Concentraciones medias (µgr/m3) de SO2 de Diciembre de 2004 resultantes de la asimilación de resultados del modelo de dispersión y datos medidos. 4917 4867 4817 4767 4717 4667 4617 1 4567 4517 4467 4417 4367 4317 4267 4217 1 1 4167 4117 4067 4017 1129 1079 979 1029 929 879 829 779 729 679 629 579 529 479 429 379 329 279 229 179 79 129 29 -21 -121 3917 -71 3967 SUPERACIONES MENSUALES ASIMILADAS DE SO2 mcg/m3 _DICIEMBRE - 2004 FIGURA 26b. Superaciones del valor límite diario de SO2 en Diciembre de 2004 resultantes de la asimilación de los resultados del modelo de dispersión y los datos medidos. 36 4923 4873 4823 4773 350 4723 325 4673 300 4623 275 4573 4523 250 4473 225 4423 200 4373 175 4323 150 4273 4223 125 4173 100 4123 75 4073 50 4023 25 3973 3923 -114 -39 0 36 111 186 261 336 411 486 561 636 711 786 861 936 1011 1086 MEDIA ANUAL ASIMILADO DE SO2 ( mcg/m3 ) - 2004 FIGURA 27a. Concentraciones medias (µgr/m3) de SO2 del año 2004 resultantes de la asimilación de resultados del modelo de dispersión y datos medidos. 4917 4867 4817 1 4767 1 1 1 1 1 1 1 4717 4667 1 1 1 1 1 1 1 1 1 4617 4567 4517 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 4467 4417 4367 4317 4267 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 4217 4167 1 4117 4067 4017 1129 1079 979 1029 929 879 829 779 729 679 629 579 529 479 429 379 329 279 229 179 79 129 29 -21 -121 3917 -71 3967 SUPERACIÓN ANUAL ASIMILADO DE SO2 mcg/m3 _ 2004 FIGURA 27b. Superaciones del valor límite anual de SO2 del año 2004 resultantes de la asimilación de los resultados del modelo de dispersión y los datos medidos. 37 Resultados para el plomo No se ha podido disponer de datos medidos de concentración de plomo en estaciones, debido a cierta tardanza en la recepción de los datos que envían las comunidades autónomas al Ministerio de Medio Ambiente. Por ello, solamente se han realizado estimaciones con el modelo de dispersión alimentado con las salidas de campos meteorológicos de CALMET. Esto ha permitido calcular la distribución espacial de la media anual de las concentraciones (µgr/m3) predichas (ver figura 28). 4923 4873 4823 4773 4723 4673 1 0.95 0.9 0.85 0.8 0.75 0.7 0.65 0.6 0.55 0.5 0.45 0.4 0.35 0.3 0.25 0.2 0.15 0.1 0.05 0 4623 4573 4523 4473 4423 4373 4323 4273 4223 4173 4123 4073 4023 3973 3923 -114 -39 36 111 186 261 336 411 486 561 636 711 786 861 936 1011 1086 MEDIA-ANUAL de PB -2004 FIGURA 28. Concentraciones medias (µgr/m3) de plomo del año 2004 estimadas por el modelo MELPUFF. Como puede observarse, los niveles predichos son muy bajos. Únicamente aparecen valores significativos en la zona cantábrica, Galicia. Madrid, Huelva, Cataluña y Valencia. Sin embargo, los valores están por debajo del valor límite anual para el plomo marcado por la primera directiva hija. 38 Resultados para CO En las figuras siguientes (29-40), se muestran los resultados obtenidos aplicando la metodología expuesta tanto en medias mensuales de máximos octohorarios diarios (mgr/m3) como en superaciones del valor límite octohorario de CO. Todos los mapas están en coordenadas UTM de huso 30 en Km. A pesar de las incertidumbres de la metodología aplicada, estos resultados muestran los siguientes puntos: 1. Al igual que en estudio del año pasado, los niveles estimados son bajos no superando en ningún momento el valor límite octohorario. 2. Los mapas muestran que los valores máximos se encuentran en las grandes áreas urbanas y en las proximidades de grandes áreas industriales donde existen focos puntuales importantes. Hay que recordar que tanto los datos de emisiones como el modelo de dispersión están trabajando con una resolución espacial demasiado burda como para poder representar máximos puntuales que pueden presentarse en las calles de las ciudades. Es decir, el modelo da una visión de los niveles de fondo en cada celda (rural, suburbano y urbano). 3. La variabilidad estacional se aprecia, pero no parece tan marcada como en otros contaminantes. Seguramente eso es debido a que el CO presenta una menor tasa de eliminación por depósito sobre la superficie terrestre. Los resultados de cada día pueden consultarse en este CD (ver LEEME.DOC). 39 ENERO 4923 4873 20 19 18 17 16 15 14 13 12 11 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 0 4823 4773 4723 4673 4623 4573 4523 4473 4423 4373 4323 4273 4223 4173 4123 4073 4023 3973 3923 -114 -39 36 111 186 261 336 411 486 561 636 711 786 861 936 1011 1086 MEDIA MENSUAL ASIMILADO DE CO ( mg/m3 )01 - 2004 FIGURA 29a. Media mensual de máximos octohorarios (mgr/m3) de CO de Enero de 2004 resultantes de la asimilación de los resultados del modelo y los datos medidos. 4917 4867 4817 4767 4717 4667 4617 4567 4517 4467 4417 4367 4317 4267 4217 4167 4117 4067 4017 1129 1079 979 1029 929 879 829 779 729 679 629 579 529 479 429 379 329 279 229 179 79 129 29 -21 -121 3917 -71 3967 SUPERACIONES MENSUALES ASIMILADAS DE CO mg/m3 _ENERO - 2004 FIGURA 29b. Superaciones del valor límite octohorario de CO en Enero de 2004 resultantes de la asimilación de los resultados del modelo y los datos medidos. 40 FEBRERO 4923 4873 20 19 18 17 16 15 14 13 12 11 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 0 4823 4773 4723 4673 4623 4573 4523 4473 4423 4373 4323 4273 4223 4173 4123 4073 4023 3973 3923 -114 -39 36 111 186 261 336 411 486 561 636 711 786 861 936 1011 1086 MEDIA MENSUAL ASIMILADO DE CO ( mg/m3 )02 - 2004 FIGURA 30a. Media mensual de máximos octohorarios (mgr/m3) de CO de Febrero de 2004 resultantes de la asimilación de los resultados del modelo y los datos medidos. 4917 4867 4817 4767 4717 4667 4617 4567 4517 4467 4417 4367 4317 4267 4217 4167 4117 4067 4017 1129 1079 979 1029 929 879 829 779 729 679 629 579 529 479 429 379 329 279 229 179 79 129 29 -21 -121 3917 -71 3967 SUPERACIONES MENSUALES ASIMILADAS DE CO mg/m3 _FEBRERO - 2004 FIGURA 30b. Superaciones del valor límite octohorario de CO en Febrero de 2004 resultantes de la asimilación de los resultados del modelo y los datos medidos. 41 MARZO 4923 4873 20 19 18 17 16 15 14 13 12 11 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 0 4823 4773 4723 4673 4623 4573 4523 4473 4423 4373 4323 4273 4223 4173 4123 4073 4023 3973 3923 -114 -39 36 111 186 261 336 411 486 561 636 711 786 861 936 1011 1086 MEDIA MENSUAL ASIMILADO DE CO ( mg/m3 )03 - 2004 FIGURA 31a. Media mensual de máximos octohorarios (mgr/m3) de CO de Marzo de 2004 resultantes de la asimilación de los resultados del modelo y los datos medidos. 4917 4867 4817 4767 4717 4667 4617 4567 4517 4467 4417 4367 4317 4267 4217 4167 4117 4067 4017 1129 1079 979 1029 929 879 829 779 729 679 629 579 529 479 429 379 329 279 229 179 79 129 29 -21 -121 3917 -71 3967 SUPERACIONES MENSUALES ASIMILADAS DE CO mg/m3 _MARZO - 2004 FIGURA 31b. Superaciones del valor límite octohorario de CO en Marzo de 2004 resultantes de la asimilación de los resultados del modelo y los datos medidos. 42 ABRIL 4923 4873 20 19 18 17 16 15 14 13 12 11 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 0 4823 4773 4723 4673 4623 4573 4523 4473 4423 4373 4323 4273 4223 4173 4123 4073 4023 3973 3923 -114 -39 36 111 186 261 336 411 486 561 636 711 786 861 936 1011 1086 MEDIA MENSUAL ASIMILADO DE CO ( mg/m3 )04 - 2004 FIGURA 32a. Media mensual de máximos octohorarios (mgr/m3) de CO de Abril de 2004 resultantes de la asimilación de los resultados del modelo y los datos medidos. 4917 4867 4817 4767 4717 4667 4617 4567 4517 4467 4417 4367 4317 4267 4217 4167 4117 4067 4017 1129 1079 979 1029 929 879 829 779 729 679 629 579 529 479 429 379 329 279 229 179 79 129 29 -21 -121 3917 -71 3967 SUPERACIONES MENSUALES ASIMILADAS DE CO mg/m3 _ABRIL - 2004 FIGURA 32b. Superaciones del valor límite octohorario de CO en Abril de 2004 resultantes de la asimilación de los resultados del modelo y los datos medidos. 43 MAYO 4923 4873 20 19 18 17 16 15 14 13 12 11 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 0 4823 4773 4723 4673 4623 4573 4523 4473 4423 4373 4323 4273 4223 4173 4123 4073 4023 3973 3923 -114 -39 36 111 186 261 336 411 486 561 636 711 786 861 936 1011 1086 MEDIA MENSUAL ASIMILADO DE CO ( mg/m3 )05 - 2004 FIGURA 33a. Media mensual de máximos octohorarios (mgr/m3) de CO de Mayo de 2004 resultantes de la asimilación de los resultados del modelo y los datos medidos. 4917 4867 4817 4767 4717 4667 4617 4567 4517 4467 4417 4367 4317 4267 4217 4167 4117 4067 4017 1129 1079 979 1029 929 879 829 779 729 679 629 579 529 479 429 379 329 279 229 179 79 129 29 -21 -121 3917 -71 3967 SUPERACIONES MENSUALES ASIMILADAS DE CO mg/m3 _MAYO - 2004 FIGURA 33b. Superaciones del valor límite octohorario de CO en Mayo de 2004 resultantes de la asimilación de los resultados del modelo y los datos medidos. 44 JUNIO 4923 4873 20 19 18 17 16 15 14 13 12 11 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 0 4823 4773 4723 4673 4623 4573 4523 4473 4423 4373 4323 4273 4223 4173 4123 4073 4023 3973 3923 -114 -39 36 111 186 261 336 411 486 561 636 711 786 861 936 1011 1086 MEDIA MENSUAL ASIMILADO DE CO ( mg/m3 )06 - 2004 FIGURA 34a. Media mensual de máximos octohorarios (mgr/m3) de CO de Junio de 2004 resultantes de la asimilación de los resultados del modelo y los datos medidos. 4917 4867 4817 4767 4717 4667 4617 4567 4517 4467 4417 4367 4317 4267 4217 4167 4117 4067 4017 1129 1079 979 1029 929 879 829 779 729 679 629 579 529 479 429 379 329 279 229 179 79 129 29 -21 -121 3917 -71 3967 SUPERACIONES MENSUALES ASIMILADAS DE CO mg/m3 _JUNIO - 2004 FIGURA 34b. Superaciones del valor límite octohorario de CO en Junio de 2004 resultantes de la asimilación de los resultados del modelo y los datos medidos. 45 JULIO 4923 4873 20 19 18 17 16 15 14 13 12 11 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 0 4823 4773 4723 4673 4623 4573 4523 4473 4423 4373 4323 4273 4223 4173 4123 4073 4023 3973 3923 -114 -39 36 111 186 261 336 411 486 561 636 711 786 861 936 1011 1086 MEDIA MENSUAL ASIMILADO DE CO ( mg/m3 )07 - 2004 FIGURA 35a. Media mensual de máximos octohorarios (mgr/m3) de CO de Julio de 2004 resultantes de la asimilación de los resultados del modelo y los datos medidos. 4917 4867 4817 4767 4717 4667 4617 4567 4517 4467 4417 4367 4317 4267 4217 4167 4117 4067 4017 1129 1079 979 1029 929 879 829 779 729 679 629 579 529 479 429 379 329 279 229 179 79 129 29 -21 -121 3917 -71 3967 SUPERACIONES MENSUALES ASIMILADAS DE CO mg/m3 _JULIO - 2004 FIGURA 35b. Superaciones del valor límite octohorario de CO en Julio de 2004 resultantes de la asimilación de los resultados del modelo y los datos medidos. 46 AGOSTO 4923 4873 20 19 18 17 16 15 14 13 12 11 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 0 4823 4773 4723 4673 4623 4573 4523 4473 4423 4373 4323 4273 4223 4173 4123 4073 4023 3973 3923 -114 -39 36 111 186 261 336 411 486 561 636 711 786 861 936 1011 1086 MEDIA MENSUAL ASIMILADO DE CO ( mg/m3 )08 - 2004 FIGURA 36a. Media mensual de máximos octohorarios (mgr/m3) de CO de Agosto de 2004 resultantes de la asimilación de los resultados del modelo y los datos medidos. 4917 4867 4817 4767 4717 4667 4617 4567 4517 4467 4417 4367 4317 4267 4217 4167 4117 4067 4017 1129 1079 979 1029 929 879 829 779 729 679 629 579 529 479 429 379 329 279 229 179 79 129 29 -21 -121 3917 -71 3967 SUPERACIONES MENSUALES ASIMILADAS DE CO mg/m3 _AGOSTO - 2004 FIGURA 36b. Superaciones del valor límite octohorario de CO en Agosto de 2004 resultantes de la asimilación de los resultados del modelo y los datos medidos. 47 SEPTIEMBRE 4923 4873 20 19 18 17 16 15 14 13 12 11 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 0 4823 4773 4723 4673 4623 4573 4523 4473 4423 4373 4323 4273 4223 4173 4123 4073 4023 3973 3923 -114 -39 36 111 186 261 336 411 486 561 636 711 786 861 936 1011 1086 MEDIA MENSUAL ASIMILADO DE CO ( mg/m3 )09 - 2004 FIGURA 37a. Media mensual de máximos octohorarios (mgr/m3) de CO de Septiembre de 2004 resultantes de la asimilación de los resultados del modelo y los datos medidos. 4917 4867 4817 4767 4717 4667 4617 4567 4517 4467 4417 4367 4317 4267 4217 4167 4117 4067 4017 1129 1079 979 1029 929 879 829 779 729 679 629 579 529 479 429 379 329 279 229 179 79 129 29 -21 -121 3917 -71 3967 SUPERACIONES MENSUALES ASIMILADAS DE CO mg/m3 _SEPTIEMBRE - 2004 FIGURA 37b. Superaciones del valor límite octohorario de CO en Septiembre de 2004 resultantes de la asimilación de los resultados del modelo y los datos medidos. 48 OCTUBRE 4923 4873 20 19 18 17 16 15 14 13 12 11 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 0 4823 4773 4723 4673 4623 4573 4523 4473 4423 4373 4323 4273 4223 4173 4123 4073 4023 3973 3923 -114 -39 36 111 186 261 336 411 486 561 636 711 786 861 936 1011 1086 MEDIA MENSUAL ASIMILADO DE CO ( mg/m3 )10 - 2004 FIGURA 38a. Media mensual de máximos octohorarios (mgr/m3) de CO de Octubre de 2004 resultantes de la asimilación de los resultados del modelo y los datos medidos. 4917 4867 4817 4767 4717 4667 4617 4567 4517 4467 4417 4367 4317 4267 4217 4167 4117 4067 4017 1129 1079 979 1029 929 879 829 779 729 679 629 579 529 479 429 379 329 279 229 179 79 129 29 -21 -121 3917 -71 3967 SUPERACIONES MENSUALES ASIMILADAS DE CO mg/m3 _OCTUBRE - 2004 FIGURA 38b. Superaciones del valor límite octohorario de CO en Octubre de 2004 resultantes de la asimilación de los resultados del modelo y los datos medidos. 49 NOVIEMBRE 4923 4873 20 19 18 17 16 15 14 13 12 11 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 0 4823 4773 4723 4673 4623 4573 4523 4473 4423 4373 4323 4273 4223 4173 4123 4073 4023 3973 3923 -114 -39 36 111 186 261 336 411 486 561 636 711 786 861 936 1011 1086 MEDIA MENSUAL ASIMILADO DE CO ( mg/m3 )11 - 2004 FIGURA 39a. Media mensual de máximos octohorarios (mgr/m3) de CO de Noviembre de 2004 resultantes de la asimilación de los resultados del modelo y los datos medidos. 4917 4867 4817 4767 4717 4667 4617 4567 4517 4467 4417 4367 4317 4267 4217 4167 4117 4067 4017 1129 1079 979 1029 929 879 829 779 729 679 629 579 529 479 429 379 329 279 229 179 129 79 29 -21 -121 3917 -71 3967 SUPERACIONES MENSUALES ASIMILADAS DE CO mg/m3 _NOVIEMBRE - 2004 FIGURA 39b. Superaciones del valor límite octohorario de CO en Nociembre de 2004 resultantes de la asimilación de los resultados del modelo y los datos medidos. 50 DICIEMBRE 4923 4873 20 19 18 17 16 15 14 13 12 11 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 0 4823 4773 4723 4673 4623 4573 4523 4473 4423 4373 4323 4273 4223 4173 4123 4073 4023 3973 3923 -114 -39 36 111 186 261 336 411 486 561 636 711 786 861 936 1011 1086 MEDIA MENSUAL ASIMILADO DE CO ( mg/m3 )12 - 2004 FIGURA 40a. Media mensual de máximos octohorarios (mgr/m3) de CO de Diciembre de 2004 resultantes de la asimilación de los resultados del modelo y los datos medidos. 4917 4867 4817 4767 4717 4667 4617 4567 4517 4467 4417 4367 4317 4267 4217 4167 4117 4067 4017 1129 1079 979 1029 929 879 829 779 729 679 629 579 529 479 429 379 329 279 229 179 79 129 29 -21 -121 3917 -71 3967 SUPERACIONES MENSUALES ASIMILADAS DE CO mg/m3 _DICIEMBRE - 2004 FIGURA 40b. Superaciones del valor límite octohorario de CO en Diciembre de 2004 resultantes de la asimilación de los resultados del modelo y los datos medidos. 51 Resultados para PM10 En las figuras siguientes (41-52), se muestran las concentraciones medias mensuales (µgr/m3) obtenidos de aplicar el modelo de dispersión a partículas PM10. Hay que resaltar que en el caso de las partículas, el inventario de emisiones sólo daba cuenta de las emisiones de tipo antropogénico, lo que significa que las emisiones naturales de diversas índole, incluyendo la resuspensión de polvo desde el suelo o las intrusiones de polvo sahariano, no han sido consideradas. Por otro lado, el modelo de dispersión no lleva incorporado ningún módulo que trate la formación de partículas secundarias. Por lo tanto, los resultados del modelo de dispersión (aquí expuestos) representan una estimación de la contribución antropogénica a los niveles de concentración de partículas primarias en la Península y Baleares. Los aspectos más relevantes son los siguientes: 1. En general, los niveles máximos estimados de contribución antropogénica a la concentración media diaria de partículas primarias PM10 generalmente están por debajo de 10 µgr/m3. 2. Hay zonas con valores bastante más altos (llegando a 20 y 30 µgr/m3) y con bastante persistencia, en zonas con mayor población e industria, especialmente Cataluña. 3. En las zonas rurales los niveles son muy bajos (2-6 µgr/m3). 4. Existe una marcada variación estacional con valores máximos en meses invernales (destaca la zona de Cataluña en Noviembre) y mínimos veraniegos. Es un comportamiento similar al del SO2. Las condiciones invernales fueron de gran estabilidad, especialmente en Noviembre de 2004, que fue muy seco. Para poder dar una estimación más completa de las concentraciones de PM10 es necesario que el inventario de emisiones proporcione información fiable de las emisiones de tipo natural incluyendo la resuspensión por el viento o por movimientos de vehículos en caminos y carreteras. Por otro lado, se deben considerar las aportaciones de polvo sahariano como contaminación entrante en el dominio. Esto exige procesar la información que proporcionan modelos de predicción de resuspensión y polvo en el Norte de África (p.e., el modelo SKIRON http://forecast.uoa.gr/dustindx.html). Otro aspecto a considerar es el uso de modelos que tengan en cuenta las reacciones químicas que llevan a la formación de aerosoles secundarios y permitan usar condiciones de contorno generados por otros modelos de gran escala. CHIMERE contempla estas posibilidades y se apunta como la alternativa más razonable a CALPUFF y MELPUFF para futuros años. Los resultados medios de cada día pueden consultarse en este CD (ver LEEME.DOC). 52 ENERO 4923 70 68 66 64 62 60 58 56 54 52 50 48 46 44 42 40 38 36 34 32 30 28 26 24 22 20 18 16 14 12 10 8 6 4 2 0 4873 4823 4773 4723 4673 4623 4573 4523 4473 4423 4373 4323 4273 4223 4173 4123 4073 4023 3973 3923 -114 -39 36 111 186 261 336 411 486 561 636 711 786 861 936 1011 1086 MEDIA MENSUAL DE PM10 ( mcg/m3 )01 - 2004 FIGURA 41. Medias mensuales(µgr/m3) de PM10 de Enero de 2004 obtenidos con el modelo sin fuentes naturales. 53 FEBRERO 4923 70 68 66 64 62 60 58 56 54 52 50 48 46 44 42 40 38 36 34 32 30 28 26 24 22 20 18 16 14 12 10 8 6 4 2 0 4873 4823 4773 4723 4673 4623 4573 4523 4473 4423 4373 4323 4273 4223 4173 4123 4073 4023 3973 3923 -114 -39 36 111 186 261 336 411 486 561 636 711 786 861 936 1011 1086 MEDIA MENSUAL DE PM10 ( mcg/m3 )02 - 2004 FIGURA 42. Medias mensuales(µgr/m3) de PM10 de Febrero de 2004 obtenidos con el modelo sin fuentes naturales. 54 MARZO 4923 70 68 66 64 62 60 58 56 54 52 50 48 46 44 42 40 38 36 34 32 30 28 26 24 22 20 18 16 14 12 10 8 6 4 2 0 4873 4823 4773 4723 4673 4623 4573 4523 4473 4423 4373 4323 4273 4223 4173 4123 4073 4023 3973 3923 -114 -39 36 111 186 261 336 411 486 561 636 711 786 861 936 1011 1086 MEDIA MENSUAL DE PM10 ( mcg/m3 )03 - 2004 FIGURA 43. Medias mensuales(µgr/m3) de PM10 de Marzo de 2004 obtenidos con el modelo sin fuentes naturales. 55 ABRIL 4923 70 68 66 64 62 60 58 56 54 52 50 48 46 44 42 40 38 36 34 32 30 28 26 24 22 20 18 16 14 12 10 8 6 4 2 0 4873 4823 4773 4723 4673 4623 4573 4523 4473 4423 4373 4323 4273 4223 4173 4123 4073 4023 3973 3923 -114 -39 36 111 186 261 336 411 486 561 636 711 786 861 936 1011 1086 MEDIA MENSUAL DE PM10 ( mcg/m3 )04 - 2004 FIGURA 44. Medias mensuales(µgr/m3) de PM10 de Abril de 2004 obtenidos con el modelo sin fuentes naturales. 56 MAYO 4923 70 68 66 64 62 60 58 56 54 52 50 48 46 44 42 40 38 36 34 32 30 28 26 24 22 20 18 16 14 12 10 8 6 4 2 0 4873 4823 4773 4723 4673 4623 4573 4523 4473 4423 4373 4323 4273 4223 4173 4123 4073 4023 3973 3923 -114 -39 36 111 186 261 336 411 486 561 636 711 786 861 936 1011 1086 MEDIA MENSUAL DE PM10 ( mcg/m3 )05 - 2004 FIGURA 45. Medias mensuales(µgr/m3) de PM10 de Mayo de 2004 obtenidos con el modelo sin fuentes naturales. 57 JUNIO 4923 70 68 66 64 62 60 58 56 54 52 50 48 46 44 42 40 38 36 34 32 30 28 26 24 22 20 18 16 14 12 10 8 6 4 2 0 4873 4823 4773 4723 4673 4623 4573 4523 4473 4423 4373 4323 4273 4223 4173 4123 4073 4023 3973 3923 -114 -39 36 111 186 261 336 411 486 561 636 711 786 861 936 1011 1086 MEDIA MENSUAL DE PM10 ( mcg/m3 )06 - 2004 FIGURA 46. Medias mensuales(µgr/m3) de PM10 de Junio de 2004 obtenidos con el modelo sin fuentes naturales. 58 JULIO 4923 70 68 66 64 62 60 58 56 54 52 50 48 46 44 42 40 38 36 34 32 30 28 26 24 22 20 18 16 14 12 10 8 6 4 2 0 4873 4823 4773 4723 4673 4623 4573 4523 4473 4423 4373 4323 4273 4223 4173 4123 4073 4023 3973 3923 -114 -39 36 111 186 261 336 411 486 561 636 711 786 861 936 1011 1086 MEDIA MENSUAL DE PM10 ( mcg/m3 )07 - 2004 FIGURA 47. Medias mensuales(µgr/m3) de PM10 de Julio de 2004 obtenidos con el modelo sin fuentes naturales. 59 AGOSTO 4923 70 68 66 64 62 60 58 56 54 52 50 48 46 44 42 40 38 36 34 32 30 28 26 24 22 20 18 16 14 12 10 8 6 4 2 0 4873 4823 4773 4723 4673 4623 4573 4523 4473 4423 4373 4323 4273 4223 4173 4123 4073 4023 3973 3923 -114 -39 36 111 186 261 336 411 486 561 636 711 786 861 936 1011 1086 MEDIA MENSUAL DE PM10 ( mcg/m3 )08 - 2004 FIGURA 48. Medias mensuales(µgr/m3) de PM10 de Agosto de 2004 obtenidos con el modelo sin fuentes naturales. 60 SEPTIEMBRE 4923 70 68 66 64 62 60 58 56 54 52 50 48 46 44 42 40 38 36 34 32 30 28 26 24 22 20 18 16 14 12 10 8 6 4 2 0 4873 4823 4773 4723 4673 4623 4573 4523 4473 4423 4373 4323 4273 4223 4173 4123 4073 4023 3973 3923 -114 -39 36 111 186 261 336 411 486 561 636 711 786 861 936 1011 1086 MEDIA MENSUAL DE PM10 ( mcg/m3 )09 - 2004 FIGURA 49. Medias mensuales(µgr/m3) de PM10 de Septiembre de 2004 obtenidos con el modelo sin fuentes naturales. 61 OCTUBRE 4923 70 68 66 64 62 60 58 56 54 52 50 48 46 44 42 40 38 36 34 32 30 28 26 24 22 20 18 16 14 12 10 8 6 4 2 0 4873 4823 4773 4723 4673 4623 4573 4523 4473 4423 4373 4323 4273 4223 4173 4123 4073 4023 3973 3923 -114 -39 36 111 186 261 336 411 486 561 636 711 786 861 936 1011 1086 MEDIA MENSUAL DE PM10 ( mcg/m3 )10 - 2004 FIGURA 50. Medias mensuales(µgr/m3) de PM10 de Octubre de 2004 obtenidos con el modelo sin fuentes naturales. 62 NOVIEMBRE 4923 70 68 66 64 62 60 58 56 54 52 50 48 46 44 42 40 38 36 34 32 30 28 26 24 22 20 18 16 14 12 10 8 6 4 2 0 4873 4823 4773 4723 4673 4623 4573 4523 4473 4423 4373 4323 4273 4223 4173 4123 4073 4023 3973 3923 -114 -39 36 111 186 261 336 411 486 561 636 711 786 861 936 1011 1086 MEDIA MENSUAL DE PM10 ( mcg/m3 )11 - 2004 FIGURA 51. Medias mensuales(µgr/m3) de PM10 de Noviembre de 2004 obtenidos con el modelo sin fuentes naturales. 63 DICIEMBRE 4923 70 68 66 64 62 60 58 56 54 52 50 48 46 44 42 40 38 36 34 32 30 28 26 24 22 20 18 16 14 12 10 8 6 4 2 0 4873 4823 4773 4723 4673 4623 4573 4523 4473 4423 4373 4323 4273 4223 4173 4123 4073 4023 3973 3923 -114 -39 36 111 186 261 336 411 486 561 636 711 786 861 936 1011 1086 MEDIA MENSUAL DE PM10 ( mcg/m3 )12 - 2004 FIGURA 52. Medias mensuales(µgr/m3) de PM10 de Diciembre de 2004 obtenidos con el modelo sin fuentes naturales. 64 Otras actividades realizadas en el segundo semestre de 2005 Durante este segundo semestre se ha continuado con otras actividades, muchas de las cuales son continuación de las mostradas en el informe del primer semestre de 2005 (García et al, 2005) A continuación se muestra un resumen de dichas actividades. Curso de modelización de la contaminación atmosférica. Durante la semana del 24 al 28 de Octubre se ha celebrado en CIEMAT el segundo curso sobre Modelización de la Contaminación Atmosférica, en que han participado profesores de la Universidades de Murcia, Barcelona, Santiago de Compostela, de Iberinco e investigadores del CIEMAT. Entre el alumnado han participado técnicos de medio ambiente del Ministerio de Medio Ambiente, Comunidades Autónomas, Ayuntamientos, empresas, etc. Con este curso, se ha continuado con la labor de transferir conocimientos en materia de modelización con objeto de facilitar el uso de los modelos en las tareas relacionadas con la gestión de la calidad del aire. El contenido del curso ha cambiado ligeramente respecto a los años anteriores incorporando lecciones nuevas relativas a la capa límite atmosférica, una descripción más detallada del modelo meteorológico MM5 y unas sesiones prácticas con ordenador muy centradas en el sistema de modelos CALMET-CALPUFF. Las lecciones han sido las siguientes: Sesiones teóricas: 1. Introducción a la modelización atmosférica. 2. Fundamentos meteorológicos. 3. Fundamentos de la contaminación atmosférica. 4. Inventarios de emisiones de contaminantes. 5. Modelos meteorológicos de diagnóstico. 6. Modelos meteorológicos de pronóstico. 7. Parametrización de la Capa Límite Atmosférica. 8. Modelos de dispersión (I). Fundamentos teóricos. 9. Modelos de dispersión (II). Parametrización de la turbulencia. 10. Modelos de dispersión (III). Parametrización de otros procesos. 11. Química Atmosférica. 12. Modelos fotoquímicos. 13. Modelos de dispersión de gases densos. 14. Modelos de Street-Canyon. 15. Criterios de evaluación y selección de modelos. 16. Estudios y aplicaciones de modelización (I). 17. Estudios y aplicaciones de modelización (II). 18. Estudios y aplicaciones de modelización (III). 19. Estudios y aplicaciones de modelización (IV). 20. Estudios y aplicaciones del modelo MM5. 65 Sesiones prácticas: 1. Estimación de campos de vientos y otras variables relevantes mediante un modelo meteorológico. 2. Simulación de la dispersión de contaminantes. Se ha contado no sólo con profesorado del propio grupo investigador, sino que también han participado profesores externos: • • • Dr. José María Baldasano. Universidad Politécnica de Catalunya. D. Eloy Piernagorda Aguilera. IBERINCO. Dr. Roberto San José. Universidad Politécnica de Madrid. Para el año 2005, se pretende continuar con el curso y también impartirlo vía internet utilizando las tecnologías E-Learning. Puesta a punto de nuevos modelos Se ha seguido trabajando en la puesta a punto de los modelos CHIMERE y MM5/WRF. Además, se han continuado los trabajos en modelos de street-canyon y modelos urbanos y otras actividades relacionadas con la modelización de la contaminación fotoquímica. CHIMERE El modelo CHIMERE (Menut et al., 2000; Vautard, et al., 2000a y b, http://euler.lmd.polytechnique.fr/chimere/) es un modelo de dominio público. Es un modelo multiescala diseñado principalmente para proporcionar predicciones diarias de ozono, aerosoles y otros contaminantes y para realizar simulaciones a largo plazo para diversos escenarios de emisiones. CHIMERE es válido para diversas escalas desde grandes escalas (varios miles de kilómetros) hasta escalas urbanas (100-200 Km) con resoluciones espaciales de 1 ó 2 Km hasta 100 Km. CHIMERE dispone de diferentes opciones que le permiten ser una potente herramienta de investigación. Puede ser ejecutado con diferentes grados de complejidad que lo pueden hacer incluso de fácil uso como herramienta de ayuda a la gestión de la calidad del aire. Puede utilizar diversos mecanismos químicos, desde los más simples a los más complejos considerando, o no, aerosoles. Como predicción meteorológica puede usar directamente las predicciones generadas por el modelo MM5. Actualmente está siendo utilizado en diversas regiones de Francia y también como herramienta de predicción operacional de la calidad del aire en la Europa Occidental. Durante la 5º Reunión del TFMM en Praga en el año 2003, contactamos con investigadores de INERIS que nos ofrecieron la posibilidad de utilizar CHIMERE como modelo que pudiera simular la contaminación de tipo fotoquímico para toda la Península Ibérica, lo cual supondría salvar uno de los escollos que encontrábamos ante 66 la imposibilidad de que nuestros modelos fueran capaces de simular de forma completa y simultánea la totalidad de todas las regiones españolas. A lo largo de 2005, se ha trabajado en la puesta a punto y validación del modelo CHIMERE. En un principio, se trabajó con un episodio de más de 10 días de Agosto de 2003 (García et al, 2005). Posteriormente, se ha trabajado en extender el periodo de tiempo a un año. Para ello, Marta García Vivanco ha realizado una estancia en el Laboratoire de Météorologie Dynamique del Instituto Pierre Simon Laplace de Ciencias del Medio Ambiente con el Dr. Robert Voutard en Octubre de este año. Los resultados de dicho trabajo están analizándose y en informes posteriores se podrán hacer públicos. La estrecha colaboración con los desarrolladores está permitiendo poner CHIMERE a punto para su uso en evaluación de la calidad del aire nacional y, seguramente, para la predicción de la calidad del aire en tiempo real en colaboración con el Centro Nacional de Supercomputación en Barcelona y la Universidad de Aveiro (Portugal). MM5/WRF Este modelo es un modelo de pronóstico meteorológico que ha sido desarrollado conjuntamente por la Universidad de Pennsylvania State y el National Centre for Atmospheric Research de Estados Unidos (Dudhia et al, 2001). Es un modelo de dominio público y que ha estado en continua evolución con la contribución de muchas universidades y centros de investigación del mundo. Este es un factor muy importante y se puede afirmar que “casi toda” la ciencia atmosférica está implantada en dicho modelo. En el mundo su uso está muy extendido y en España se ha creado una Red Ibérica de Usuarios de MM5 en la que está integrada CIEMAT junto a otros 30 grupos españoles y portugueses Este modelo tiene unas características adecuadas para proporcionar simulaciones fiables del estado atmosférico tanto a escala de toda España como a mesoescala, lo que le pueden hacer muy útil para las labores de evaluación de calidad del aire alimentando a modelos de dispersión de diversos tipos de contaminantes y a escalas muy pequeñas. En este sentido, puede ser un complemento a los análisis HIRLAM que proporciona el Instituto Nacional de Meteorología, al permitir hacer downscaling o zoom en regiones españolas concretas y con una mejor resolución. Este modelo sigue en el proceso de puesta a punto y validación. Se han realizado algunas simulaciones en regiones costeras mediterráneas. Hay que destacar que ha aparecido una versión integrada de MM5, llamada WRF (Skamarock et al., 2001). Actualmente, las actualizaciones se están implantando en WRF y no en MM5. 67 Modelos urbanos y de Street-canyon Respecto a los modelos de urbanos y de street-canyon, se ha presentado un poster en 1st Symposium of the ACCENT Network of Excellence (ver anexo) mostrando los trabajos realizados para mejorar las parametrizaciones de capa límite urbana utilizando modelos de CFD (Computational Fluid Dynamics) del tipo RANS (Reynolds Averaged Navier-Stokes) sobre una matriz regular de edificios de forma cúbica. Estos desarrollos podrán ser implementados en modelos meteorológicos mejorando las simulaciones de flujos atmosféricos en entornos urbanos. Por otro lado, se continuado el trabajo en simulaciones con modelos CFD para streetcanyons con diversas configuraciones de calles en 2-D con edificios de altura desigual y distintos anchos de calle. Recientemente ha sido publicado un artículo en le International Journal of Environment and Pollution (ver anexo). Con estos estudios se ha podido comprobar la influencia de edificios más altos a un lado y otro de la calle y el efecto de la variación en el ancho de la calle. También se han realizado simulaciones de flujos de aire y dispersión de contaminantes en una matriz 3-D de edificios. Los resultados de estos estudios se están analizando y se enviarán para su publicación a una revista especializada. Otras actividades sobre modelización fotoquímica Durante este mes de Noviembre y parte de Diciembre, una investigadora del CIEMAT está realizando una estancia en el grupo del Profesor Donald Dabdub, Mechanical & Aerospace Engineering Department, The Henry Samueli School of Engineering, Universidad de California, Irvine. Está trabajando con una versión paralelizada del modelo CIT en un módulo de aerosoles, que incorpora un mecanismo actualizado incluyendo aerosoles inorgánicos y SOA. Por otro lado,, se han publicado (International Journal of Environment and Pollution) resultados de otros estudios relativos a episodios de contaminación fotoquímica como el realizado en el centro de la Península Ibérica utilizando los modelos TVM y un modelo fotoquímico. Se han podido determinar la distribución de ozono clasificando los episodios en 4 tipos (ver anexo). Participación en grupos de trabajo, reuniones, congresos y conferencias Como ya constaba en anteriores informes, una de las actividades comprometidas por parte de CIEMAT era la participación en el Grupo de Implementación del Programa CAFÉ en representación de España. Desde Octubre de 2001, se ha estado asistiendo de forma regular a las reuniones y se han contribuido a la elaboración de informes y otros tipos de documentación. Sin embargo, desde la celebración de la última reunión en Madrid el pasado año, no ha habido nuevas actividades relevantes. No obstante, se está a la espera de su reactivación y asignación de nuevas tareas. A lo largo de este segundo semestre de 2005, se ha participado de forma muy activa en diversas reuniones organizadas o promovidas por el Ministerio de Medio Ambiente. Entre ellas, destacamos: 68 • Reunión de la Conferencia Sectorial de Medio Ambiente - Grupo de Trabajo: Atmósfera. 21 de septiembre de 2005. En ella, se trataron diversos temas relacionados con la calidad del aire (novedades legislativas – nueva directiva europea sobre calidad del aire -, primeros resultados de la evaluación de la calidad del aire 2004, superaciones de ozono del verano de 2005, estado de los estudios realizados por Instituto de Salud Carlos III, CSIC, CEAM y CIEMAT, reglamento 2037/2000 – capa de ozono- y compuestos orgánicos volátiles). En esta reunión, se presentaron el estado de los trabajos correspondientes a la aplicación de modelos para la evaluación de la calidad del aire del año 2004 y se discutió sobre la problemática de la representatividad de las estaciones de medida. Se propuso la realización de un estudio de análisis de clustering de los datos de las estaciones utilizadas en la evaluación de la calidad del aire con objeto detectar redundancias y explorar la forma de reducir el número excesivo de estaciones que se utilizan para evaluación. Se propuso realizar este estudio a los largo del primer semestre de 2006. Además, se acordó la celebración del V Seminario de Calidad del Aire en España, proponiéndose grupos y programa de trabajo. A CIEMAT, le ha sido encomendado la coordinación del Grupo sobre Modelización Atmosférica. • Asistencia a la Jornada sobre Tecnologías de Reducción de las Emisiones del Transporte, 22 de septiembre de 2005, celebrada en el Ministerio de Medio Ambiente. • Asistencia a la reunión (1 de junio de 2005) relativa al programa CAFÉ con la participación de representantes ministeriales, empresa del sector petrolífero, organizaciones empresariales, UPM, CSIC y un consultor de Concawe. • Asistencia al Grupo de trabajo para la elaboración de la Ley de Atmósfera (4 de noviembre de 2005). En esa reunión, se acordó revisar el último borrador y aportar comentarios a lo largo de este mes. • Asistencia a la Jornada de Predicción de la Calidad del Aire celebrada en el Centro Nacional de Supercomputación de Barcelona (3 de noviembre de 2005), donde se presentó al Ministerio de Medio Ambiente un proyecto para poder hacer realidad la predicción operativa de la calidad del aire en España con muy alta resolución. Este proyecto está promovido por dicho centro y se cuenta con la colaboración de la Universidad de Aveiro y CIEMAT. Además, se ha participado en diversas reuniones de expertos internacionales y presentado trabajos en congresos relacionados con la modelización de la contaminación atmosférica: • 1st Symposium of the ACCENT Excelence Network, Urbino (Italia), 12 a 16 de septiembre de 2005. a. Modeling ozone in Spain por an episode in summer 2003. Marta G. Vivanco, Magdalena Palacios, Robert Vautard, Fernando Martín. (ver anexo). Se presentan simulaciones realizadas con el modelo CHIMERE para toda la península y Baleares comparando los resultados con datos obervados en diversas estaciones españolas. (Ver anexo). b. Use of a CFD street canyon model to test and improve urban parameterizations for mesoscale models. Alberto Martilli, José Luis 69 Santiago y Fernando Martín. En este trabajo, se muestra la plicación de modelos CFD de street-canyon para mejorar las parametrizaciones de capa límite urbana. (Ver anexo). • Acción COST 732 “Quality Assurance and Improvement of Microscale Meteorological Models”, que tiene por objeto mejorar y asegurar la calidad de los modelos a microescala, en particular, los modelos de street-canyon. Para ello, se están desarrollando procedimientos y técnicas de validación de modelos proporcionando una guía para determinar para qué es útil o no cada modelo, recopilar datos experimentales (laboratorio y escala real) que sirvan en ese proceso de validación de modelos, desarrollar una herramienta informática de evaluación, identificar las debilidades de los modelos actuales, invitar a los científicos a someter sus modelos a evaluación con esos datos y procedimientos, etc. Esta acción ha comenzado en el pasado verano y se han asistido a dos reuniones. La última celebrada en Paris en la semana del 7 al 11 de Noviembre, se constityeron dos grupos de trabajo uno modelista y otro experimentalista. El primero de ellos está siendo coordinado por investigador de CIEMAT (Alberto Martilli). En esta Acción COST 732, están participando investigadores de primera línea internacional pertenecientes a 18 países europeos. • Task Force on Hemispheric Transport of Air Pollution, Convention on Long-Range Transboundary Air Pollution, La Task Force on Hemispheric Transport of Air Pollutants ha convocado una reunión durante los días 30 y 31 de Enero de 2006 en Washington, con objeto de organizar una evaluación e intercomparación de modelos globales y regionales de transporte intercontinental. Se pretende que durante esta reunión se organice un ejercicio de intercomparación de modelos y evaluación de los mismos, y se alcance un consenso sobre los métodos y datos que deben ser utilizados para la realización de dicho ejercicio. De este modo, se presentará, discutirá y revisará un calendario y una metodología de los trabajos de colaboración. Este ejercicio de intercomparación y evaluación de modelos pretende contribuir, durante los próximos años, al desarrollo de una evaluación de la evidencia científica relativa al transporte intercontinental. WEB modelizacion Respecto del desarrollo del futuro portal sobre modelización de la calidad del aire, se está a la espera de que se implante en CIEMAT una herramienta de desarrollo de portales temáticos. Se espera que en las próximas semanas esta herramienta esté disponible y se pueda proceder a la construcción de dicho portal. No obstante, se ha continuado trabajando en los contenidos de dicho portal siguiendo una estructura similar a la expuesta en el anterior informe (García et al, 2005). 70 Resumen, conclusiones y actividades previstas En el presente informe, se muestran los trabajos correspondientes a la aplicación de modelos de dispersión para la evaluación de la calidad del aire en España para el año 2004, así como, otras actividades realizadas por el Grupo de Modelización Atmosférica de la Unidad de Contaminación Atmosférica del CIEMAT en el marco del Acuerdo Específico de Colaboración entre el Ministerio de Medio Ambiente y el CIEMAT para la evaluación de la calidad del aire en España mediante modelización. Los contaminantes objeto de los trabajos de evaluación de la calidad del aire de 2004 han sido SO2, CO, PM10 y Pb. La metodología utilizada es similar a la utilizada en la evaluación de 2003, es decir, ha estado basada en: • • • • Procesado de los datos de emisiones en malla EMEP e información adicional de focos puntuales relevantes, realizando a una desagregación espacial (a malla de celdas de 25x25 Km) y temporal (de anual a horaria). Simulación de las condiciones atmosféricas para cada hora del año completo usando el modelo CALMET alimentado con los análisis HIRLAM y datos de estaciones meteorológicas en superficie. Simulación de la dispersión de contaminantes con el modelo CALPUFF a una resolución de cálculo de 12.5x12.5 Km, superior a la realizada en años anteriores con el modelo MELPUFF para cada hora del año. El modelo CALPUFF mostró una menor tendencia a las sobrepredicción que la observada con MELPUFF en el caso de penachos emitidos desde chimeneas. Las salidas de los modelos han sido transpuestas a celdas de 25x25 Km utilizando promedios de los resultados de las 4 celdas de 12.5x12.5 Km que caen en cada una de ellas. Aplicación de un proceso avanzado de asimilación de datos predichos por los modelos con datos observados con objeto de proporcionar mapas de calidad del aire de cada contaminante y de superaciones de valores límite. De esta forma, se complementan la precisión de las mediciones con la buena cobertura espacial de los modelos. Para calcular En el caso de SO2 y CO, se ha podido estimar las celdas donde se han podido dar superaciones de los valores límite diario y anual (SO2) y octohorario (CO). Para el SO2, los resultados más relevantes han sido: • • • • Los niveles de concentración de SO2 son bajos en general con muy pocas superaciones del valor límite diario, siendo mucho menores que en 2003. Las superaciones han correspondido a celdas sin estaciones de medida y se dan principalmente en Febrero en Galicia y León Las zonas de niveles mayores corresponden a aquellas donde hay una gran concentración de centrales térmicas (Galicia, Asturias, León, Cataluña, principalmente) o grandes urbes (Madrid). Se detecta cierta evolución estacional con mínimos veraniegos y máximos invernales. En cuanto a la media anual, las concentraciones son similares a las del 2003 e inferiores a las de 2002. 71 • Las zonas afectadas corresponden a lugares generalmente no cubiertos por estaciones de medida y están en Asturias, Norte de Castilla León, Cataluña y Andalucía. En cuanto al plomo, los niveles estimados por el modelo son muy bajos, al igual que en años anteriores y lejos del valor límite anual, pero con una distribución espacial diferente. En el caso del CO: • • • Los niveles estimados son bajos, no superando en ningún momento el valor límite octohorario. Los mapas muestran que los valores máximos se encuentran en las grandes áreas urbanas y en las proximidades de grandes áreas industriales, donde existen focos puntuales importantes. La variabilidad estacional a lo largo del año es pequeña. En el caso de PM10, sólo se han podido utilizar datos del modelo de dispersión alimentado con datos de emisiones antropogénicas, ya que no se disponía de información de fuentes naturales, por lo que lo mostrado representa una estimación de la contribución de las fuentes antropogénicas a la concentración de partículas primarias. Lo más destacado ha sido: • • • En general, los niveles máximos estimados de contribución antropogénica a la concentración media diaria de partículas primarias PM10 generalmente están por debajo de 10 µgr/m3. Hay zonas con valores bastante más altos (llegando a 20 y 30 µgr/m3). Son zonas con mayor población e industria, especialmente Cataluña. En las zonas rurales los niveles son muy bajos. Existe una marcada variación estacional con valores máximos en meses invernales y mínimos veraniegos. Para poder dar una estimación más completa de las concentraciones de PM10 es necesario que el inventario de emisiones proporcione información fiable de las emisiones de tipo natural y las aportaciones de polvo sahariano. Otro aspecto a considerar es el uso de modelos que tengan en cuenta las reacciones químicas que llevan a la formación de aerosoles secundarios y permitan usar condiciones de contorno generados por otros modelos de gran escala. CHIMERE contempla estas posibilidades y se apunta como la alternativa más razonable a CALPUFF y MELPUFF para futuros años. Por otro lado, han continuado las labores de puesta a punto de nuevos modelos, seguimiento y participación en proyectos europeos de interés en el ámbito de la modelización, participación en reuniones organizadas por la Comisión Europea, presentaciones de resultados en congresos, publicaciones en revistas especializadas, impartición de cursos, como el de Modelización de la Contaminación Atmosférica, etc. Con el objetivo de utilizar el modelo CHIMERE como herramienta de evaluación de la calidad del aire, especialmente para contaminantes fotoquímicos y aerosoles, se ha profundizado en su puesta a punto y validación. Se ha realizado una estancia de 15días 72 en el Laboratoire de Météorologie Dynamique del Instituto Pierre Simon laplace de Ciencias del Medio Ambiente con el Dr. Robert Voutard en Octubre de este año. Los resultados de dicho trabajo están analizándose y en informes posteriores se podrán hacer públicos. La estrecha colaboración con los desarrolladores está permitiendo poner CHIMERE a punto para su uso en evaluación de la calidad del aire nacional y, seguramente, para la predicción de la calidad del aire en tiempo real en colaboración con el Centro Nacional de Supercomputación en Barcelona y la Universidad de Aveiro (Portugal). Hay que destacar también los avances en modelización a microscala urbana (modelos de street-canyon) y en el desarrollo de nuevas parametrizaciones de capa límite urbana aplicables a modelos a mesoscala. En cuanto a otras actividades relacionadas con la modelización fotoquímica, se está realizando una estancia de mes y medio en el grupo del Profesor Donald Dabdub, Mechanical & Aerospace Engineering Department, The Henry Samueli School of Engineering, Universidad de California, Irvine para trabajar versión paralelizada del modelo CIT en un módulo avanzado de aerosoles. Además, se han publicado los resultados de un estudio de modelización de episodios de contaminación fotoquímica en el centro de la Península Ibérica. Se ha participado en diversas reuniones y jornadas organizadas por el Ministerio de Medio Ambiente y se está participando en la Task Force on Hemispheric Transport of Air Pollution, Convention on Long-Range Transboundary Air Pollution, en la Acción COST 732 “Quality Assurance and Improvement of Microscale Meteorological Models. A CIEMAT, le ha sido encomendada la coordinación del Grupo sobre Modelización Atmosférica para el V Seminario de Calidad del Aire en España. Para el año 2006, se propone realizar los siguientes trabajos: • Estudio de análisis de clustering de los datos de las estaciones utilizadas en la evaluación de la calidad del aire con objeto detectar redundancias y explorar la forma de reducir el número excesivo de estaciones que se utilizan para evaluación. • Reevaluación de la calidad del aire para los años 2002 a 2004 aplicando modelos con emisiones ‘reales’ de esos años en lugar de usar las emisiones de año anterior (por no haber disponibilidad) y analizar y discutir su evolución. • Desarrollo, programación y puesta en funcionamiento del portal web de modelización. • Coordinación del Grupo sobre Modelización Atmosférica para el V Seminario de Calidad del Aire en España. • Participación en la Task Force on Hemispheric Transport of Air Pollution, Convention on Long-Range Transboundary Air Pollution, en la Acción COST 732 “Quality Assurance and Improvement of Microscale Meteorological Models” y en el Grupo de Implementación del Programa CAFÉ (en caso de reactivarse). 73 • Continuación de los trabajos de investigación en modelización meteorológica, modelos de street-canyon , modelos urbanos y modelos fotoquímicos y aerosoles. • Continuación de las actividades de formación, asesoramiento y divulgación de la Modelización de la Contaminación Atmosférica. 74 Referencias Benjamin, S. G. and N. L. Seaman, (1985) A simple scheme for objective analysis in curved flow. Mon. Wea. Rev., 113, 1184-1198. Dudhia J. et al. (2001). PSU/NCAR Mesoscale Modelling System. Tutorial Class Notes and User’s Guide. Mesoscale and Microscale Meteorology Division. National Center for Atmospheric Research. USA. Ver también: http://www.mmm.ucar.edu/mm5/ García Vivanco M, I. Palomino, F. Martín (2005) Actividades 1º semestre 2005. Evaluación de la Calidad del Aire en España mediante Modelos. Informe de CIEMAT para la Dirección General de Calidad y Evaluación Ambiental. Ministerio de Medio Ambiente. Ref: 06/2005 Martín F., C. González, A. Bailador, E. Sánchez, I. Palomino, M. Palacios, S.N. Crespí y C. Gorostiza (2002a). SICAH: An automatic system for control and prevention of air pollution in Huelva (Spain). International Journal of Environment and Pollution, 16, 1-6 Martín, F. et al (2002b). SICAH. Sistema Informático para el Control y Prevención de la Contaminación Atmosférica en Huelva. Manuales de Usuario y Teórico, Version 2.0. CIEMAT. 323 pp. Martín F, I. Palomino y M. García (2003). Aplicación de un modelo de dispersión para la evaluacion de la calidad del aire en España.Año 2002.Informe para la Dirección General de Calidad y Evaluación Ambiental. Ministerio de Medio Ambiente.17 diciembre 2003. Ref: 03/2003. Martín F., Palomino I. y García M. (2004). Actividades 1º semestre 2004. Evaluación de la Calidad del Aire en España mediante Modelos Informe CIEMAT para DGCEA-Ministerio de Medio Ambiente. Ref. 04/2004. Martín F, I. Palomino y M. García (2004b). Aplicación de un modelo de dispersión para la evaluacion de la calidad del aire en España.Año 2003 y actividades del 2º Semestre de 2004. Informe para la Dirección General de Calidad y Evaluación Ambiental. Ministerio de Medio Ambiente.19 Noviembre 2004. Ref: 05/2004 Menut, L., Vautard, R., Beekmann, M., Honoré, C., (2000). Sensitivity of photochemical pollution using the adjoint of a simplified chemical-transport model. J. Geophys. Res., 105, D12, 15,379. Palomino I. y Martín F. (2001). Estudio de la dispersión de contaminantes emitidos desde una cementera en escenarios concretos. pp. 44. Informe CIEMAT/DIAE/552/21310/03/01, Madrid. 75 Palomino I., García M. y Martín F. (2003a). Avance de resultados de la aplicación de un modelo de dispersión para la evaluación de la calidad del aire en España. Año 2002. Documento informativo para la Dirección General de Calidad y Evaluación Ambiental. Ministerio De Medio Ambiente. Informe 01/2003. Convenio DGCEA/MMA-CIEMAT. Palomino I., García M. y Martín F. (2003b). Revisión de Octubre. Aplicación de un modelo de dispersión para la evaluación de la calidad del aire en España. Año 2002. Documento informativo para la Dirección General de Calidad y Evaluación Ambiental. Ministerio De Medio Ambiente. Informe 02/2003. Convenio DGCEA/MMA-CIEMAT. Scire P.F., Robe, F.R., Fernau M.E. y Yamartino R. (1999). A user’s guide for the CALMET meteorological model (version 5.0). Earth Tech. Inc.. MA. Scire J.S., Strimaitis D.G. and Yamartino R.J. (2000). A User’s Guide for the CALPUFF Dispersion Model. Earth Tech, Inc, 196 Baker Avenue, Concord, MA 01742 USA. Skamarock, W. C., J. B. Klemp, and J. Dudhia, (2001). Prototypes for the WRF (Weather Research and Forecasting) model. Preprints, Ninth Conference on Mesoscale Processes, Amer. Met. Soc., Ft. Lauderdale,FL, J11-J15. Vautard, R., M. Beekmann, and L. Menut, (2000a), Applications of adjoint modelling in atmospheric chemistry: sensitivity and inverse modelling, Environmental Modelling and Software 15, 703-709. Vautard, R., M. Beekmann, J. Roux and D. Gombert, (2000b). Validation of a hybrid forecasting system for the ozone concentrations over the Paris area. Atmos. Environ., 35, 2449-2461. Vivanco M.G, I. Palomino, F. Martín (2005), An assimilation method for air quality assessment in Spain. Proceedings of the 5th Urban Air Quality Conference. Valencia. Marzo. 76 Agradecimientos Los autores muestran su agradecimiento a la Dirección General de Calidad y Evaluación Ambiental del Ministerio de Medio Ambiente, con la que se tiene un acuerdo específico que ha permitido llevar a cabo estos trabajos. Expresamente queremos agradecer a Ángeles Cristóbal, María Pallarés, Javier Martínez, Santiago Jiménez, Alberto González y Pedro de Pablo, su ayuda en la provisión de datos, aclaración de dudas, etc y su paciencia y buena disposición. Queremos hacer extensibles nuestros agradecimientos a los técnicos de las comunidades autónomas con los que tantas veces hemos coincidido y discutido sobre la calidad del aire y que sin su aportación no podría haberse realizado este trabajo. Hay que destacar que los trabajos realizados han podido llevarse a cabo gracias a la aportación de datos meteorológicos proporcionados por el Instituto Nacional de Meteorología y, en especial, nuestro agradecimiento va dirigido a José Antonio GarcíaMoya, Jefe del Servicio de Modelización Numérica del Tiempo, que tan gentil y diligentemente nos ha proporcionado los análisis de los campos de variables meteorológicas del modelo HIRLAM para todo nuestro dominio espacial y todo el año 2003. Nuestros agradecimientos se hacen extensivos a Manuel Pujadas, responsable de la Oficina de Control de Emisiones (OCEM) perteneciente al CIEMAT, por los datos actualizados de las emisiones de las centrales térmicas. Hay que destacar que el trabajo realizado por otros miembros del grupo investigador (Begoña Aceña,y Álvaro de Pascual), que no habiendo intervenido directamente en este estudio de evaluación de la calidad del aire, sin embargo, están dedicando grandes esfuerzos para poner a punto nuevas herramientas y modelos que podrán ser usados en los trabajos de los próximos años ampliando el espectro de contaminantes y mejorando los resultados. Por último, nuestro reconocimiento a la labor de Blanca Casado en la elaboración del número ingente de gráficos, que han implicado distintos niveles de programación. 77 78 ANEXO Publicaciones y congresos 79 80 Poster presentado en First Symposium of ACCENT ATMOSPHERIC COMPOSITION CHANGE THE EUROPEAN NETWORK OF EXCELLENCE, 12-16 Septiembre 2005, Urbino, Italia 81 Poster presentado en First Symposium of ACCENT ATMOSPHERIC COMPOSITION CHANGE THE EUROPEAN NETWORK OF EXCELLENCE, 12-16 Septiembre 2005, Urbino, Italia 82 Artículo publicado en el International journal of Environment and Pollution 83 Artículo publicado en el International journal of Environment and Pollution 84
