LGK Abr 2004

Modelación atmosférica y dispersión de contaminantes

GF 515 2004

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Hoy

• ¿Cómo estuvo el pronóstico de CO?

• Ecuación de continuidad

• El arte de modelar

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Pronóstico y Diagnóstico de CO

• Fuentes de CO

• Variación diaria y estacional de CO en Santiago

• Según estaciones de monitoreo

• El pronóstico del GF515

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Fuentes de CO

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Inventario de Santiago (Fuente, CENMA, 2000)

Year Type Species CO NOx VOC SOx NH3

1997 Stationary 16 10 59 23 19Mobile 188 42 25 2 0.5Total 203 52 84 24 19

2000 Stationary 12 10 55 7 28Mobile 176 47 25 3 1Total 187 57 80 10 29

2005 Stationary 19 12 75 19 30Mobile 225 65 37 4 1Total 244 77 112 23 31

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CO en SantiagoAbril 1997-Diciembre 2000Fuente: SESMA

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SQcct

c

)'vc'.(-v..v

Dispersión y transformaciones

Emisiones Remoción

+CI & CB

Lavoisier, 1789

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Variación Localde la concentración

Variación por advección por el flujo promedio

Variación por convergenciao divergencia del aire

Variación por flujos turbulentos

Fuentes y Sumideros

SQcct

c

)'vc'.(-v..v

+CB +CI

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Conservación de masa para cada traza

Variación Localde la concentración

Variación por advección por el flujo promedio

Variación por convergenciao divergencia del aire

Variación por flujos turbulentos

Fuentes y Sumideros

SQcct

c

)'vc'.(-v..v

+CB +CI

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¿De dónde viene la ecuación de continuidad?

M

VV VAdVSQAdFcdV

tt

M)(.

Lavoiser (1789) la masa se conserva

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Gracias a Gauss...

VV VAdVSQAdFcdV

tt

M)(.

VV VdVSQdVFcdV

tt

M)(.

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Como V es arbitrario...

VV VdVSQdVFcdV

tt

M)(.

SQFt

c

.

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Transporte Atmosférico Organizado y colectivo,

siguiendo el viento

Desorganizado e individual, difusión molecular

cF

v

cF

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Ergo...

SQFt

c

.

SQcct

c

2-)v.(

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Pero en la práctica...1. La difusión molecular es casi siempre despreciable

2. Las variables se conocen sólo como promedios temporales y/o espaciales (Partición de Reynolds)

SQcct

c

2-)v.(

0

'ccc 'vvv

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Usando las identidades...

ct

c

dt

dc

.v

v..v)v.(

ccc

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SQcct

c

)'vc'.(-v..v

SQcdt

dc )'vc'.(-v.

À la Euler....modelos Eulerianos

À la Lagrange...modelos Lagrangianos

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MODELACIÓNAbstracción...Simplificación...Síntesis...Evaluación...Pronóstico

SQcct

c

)'vc'.(-v..v

CI/CB

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•Módulos químicos•Módulos meteorológicos•Métodos numéricos y resolución de EDP•Datos de entrada•Implementaciones computacionales•Evaluación y validación

SQcct

c

)'vc'.(-v..v

CI/CB

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•Módulos químicos•Módulos meteorológicos

•Métodos numéricos y resolución de EDP•Datos de entrada

•Implementaciones computacionales•Evaluación y validación

•Reacciones en fase gaseosa•Reacciones?

•Tasas de reacción•Tasas de fotólisis

Aerosoles y nubes

Procesos de Deposición-Húmeda (nubes)

-Seca

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Datos de entrada

xFwcos2vsin2x

p1

a

uw

a

uvtan

dt

du :x

yFy

p

x

2

2usin1

a

vw

a

tanu

dt

dv :y

zFugz

p

cos21

a

vu

dt

dw :z

22

Datos Químicos: Tasas de reacción/Fotólisis

•“Off-line”

•“On-line”

Inventarios de emisiones

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•Módulos químicos•Módulos meteorológicos

•Métodos numéricos y resolución de EDP•Datos de entrada

•Implementaciones computacionales•Evaluación y validación

Advección-Eficientes-Precisos-Conservadores de masa

Parametrizaciones de subgrilla-Convección

-Mezcla turbulenta

Condiciones de borde-Laterales-Borde superior

Rapidez, memoria...

LGK Abr 2004LGK Nov 98LGK Nov 98

Definición delProblema

Elección delmodelo

Recopilación dedatos

Implementación

Definición deescenarios

Ejecución delmodelo

Evaluación deresultados

VALIDACIÓN:• Comparación

sistemática contra observaciones

• Intercomparación

• Análisis de sensibilidad

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A propósito de validación...

http://web.mit.edu/afs/athena.mit.edu/org/i/igac/www/GIM.html

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¡APROXIMACIÓN SISTÉMICA!

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