| Journal: | Revista internacional de contaminación ambiental |
| Database: | PERIÓDICA |
| System number: | 000340214 |
| ISSN: | 0188-4999 |
| Authors: | Mendoza, Alberto1 García, Marisa R2 |
| Institutions: | 1Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterrey, Departamento de Ingeniería Química, Monterrey, Nuevo León. México 2Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterrey, Centro de Calidad Ambiental, Monterrey, Nuevo León. México |
| Year: | 2011 |
| Season: | Ago |
| Volumen: | 27 |
| Number: | 3 |
| Pages: | 199-214 |
| Country: | México |
| Language: | Español |
| Document type: | Artículo |
| Approach: | Analítico, descriptivo |
| Spanish abstract | Uno de los componentes con mayor grado de incertidumbre en el proceso de aplicar modelos complejos de calidad del aire es el inventario de emisiones. Si dicha información contiene errores, las conclusiones resultantes de la aplicación del modelo se verían empañadas. En este trabajo, se presenta el uso de una técnica de modelación inversa para ajustar el inventario de emisiones de la Zona Metropolitana de Guadalajara, México, el cual se compara contra el inventario de emisiones original. El sistema de modelación utilizado estima, a través de un proceso iterativo, factores de escalamiento a las emisiones de un caso base de tal manera que, al aplicar dichas correcciones, se minimiza el error entre las concentraciones observadas y las simuladas por el modelo directo. Los resultados obtenidos indican que, durante el caso de estudio analizado, las emisiones diarias de CO tendrían que estar sujetas a variaciones globales que van desde reducciones de ~16% a incrementos de ~60%. Las emisiones de NOx y SO2 aparentan estar subestimadas, requiriéndose aumentos del orden de ~100 % a ~150 % sobre el caso base para los NOx y de 20% a ~140% del valor base para el caso del SO2. Los cambios sugeridos por el modelo inverso aumentan significativamente el desempeño del modelo directo en el sentido de su capacidad de replicar las observaciones, incluyendo las de O3, un contaminante secundario. Sin embargo, no todas las discrepancias entre observaciones y valores simulados quedan resueltas al, por ejemplo, haber tenido que limitar el escalamiento de las emisiones hora a hora sin diferenciar entre subdominios, debido al número limitado de estaciones de monitoreo disponibles en la zona, y por el hecho real que el modelo directo no es perfecto |
| English abstract | Emission inventories are one of the sources of highest uncertainty in the process of applying complex air quality models. If there are errors in such information, the conclusions that result from the model application can be clouded. This work presents the application of an inverse modeling technique to adjust the emissions inventory of the Guadalajara Metropolitan Area, Mexico, which is then compared against the original inventory. The modeling system estimates, by means of an iterative process, scaling factors to the emissions of a base case in such a way that after applying such corrections the error between observed and simulated concentrations is minimized. The obtained results indicate that, during the analyzed case study, the daily CO emissions needed to be globally varied from reductions in the order of ~16% to increments of ~60%. NOx and SO2 emissions are both apparently underestimated: NOx emissions were increased in the range of 100% to 150% with respect to the base case, while SO2 emissions increased in the range of 20% to 140% the nominal value. The changes suggested by the inverse model significantly increase the performance of the direct model, in the sense of its ability to replicate the observations, including O3, a secondary pollutant. However, not all discrepancies between observations and model–derived concentrations were solved due to the limitation of only scaling hourly domain–wide emissions but not by sub–domains since not enough monitoring stations were available and by the fact that the direct model is not perfect |
| Disciplines: | Geociencias, Ingeniería, Biología |
| Keyword: | Ciencias de la atmósfera, Ingeniería ambiental, Ecología, Modelos atmosféricos, Calidad del aire, Ozono, Fuentes de emisión |
| Keyword: | Earth sciences, Engineering, Biology, Atmospheric sciences, Environmental engineering, Ecology, Atmospheric models, Air quality, Ozone, Emission sources |
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