MODELOS DE DISPERSION DE CONTAMINANTES ATMOSFERICOS: COMPARACION DE DESEMPEOS EN ZONA DE VENTANAS, V REGION.

NINIVE BARRAZA MANDIOLA SANTIAGO DE CHILE, 1998.

Temas de la PresentacinF F F F F F F F F

Introduccin Objetivos Metodologa Bases de datos Descripcin de los modelos Zona de aplicacin Resultados Conclusiones Recomendaciones

Temas de la PresentacinF F F F F F F F F

Introduccin Objetivos Metodologa Bases de datos Descripcin de los modelos Zona de aplicacin Resultados Conclusiones Recomendaciones

IntroduccinF

Uso de modelos de dispersin de contaminantes atmosfricos para evaluar el impacto ambiental de un proceso o proyecto. Zona Saturada realizar Planes de Descontaminacin, o bien, Estudio de Impacto Ambiental (EIA).

F

IntroduccinF

EIA hay que evaluar costos v/s confiabilidad Modelos de dispersin de EPA son gratis desde INTERNET. Dificultad: - gran cant. datos meteorolgicos - topografa chilena compleja

F

Temas de la Presentacin4 F F F F F F F F

Introduccin Objetivos Metodologa Bases de datos Descripcin de los modelos Zona de aplicacin Resultados Conclusiones Recomendaciones

ObjetivoDeterminar cul modelo simula mejor la dispersin del contaminante atmosfrico SO2 cuando se est en una zona con terreno complejo, caso de Ventanas

Temas de la PresentacinIntroduccin 4 Objetivos F Metodologa F Bases de datos F Descripcin de los modelos F Zona de aplicacin F Resultados F Conclusiones F Recomendaciones4

MetodologaF

F F

F

F

Generar base de datos de meteorologa y de monitoreo de SO2 Seleccionar modelos apropiados para terreno complejo Aplicar los modelos seleccionados: ISC 3, COMPLEX I y CTDMPLUS Comparar concentraciones de SO2 simuladas con las monitoreadas Conclusiones respecto a los resultados obtenidos

Temas de la PresentacinIntroduccin 4 Objetivos 4 Metodologa F Bases de datos F Descripcin de los modelos F Zona de aplicacin F Resultados F Conclusiones F Recomendaciones4

Bases de DatosF

Datos de las fuentes emisoras de SO2puntuales: 2 ENAMI y 2 Chilgener)

(4 fuentes

F

Datos geogrficosreceptores discretos)

(conjunto

F

Datos meteorolgicossecos: Sep.92-Feb93, uso de PCRAMMET)

(datos

F

Datos de monitoreoest.: Valle Alegre, Puchuncav y La Greda)

(3

Temas de la PresentacinIntroduccin 4 Objetivos 4 Metodologa 4 Bases de datos F Descripcin de los modelos F Zona de aplicacin F Resultados F Conclusiones F Recomendaciones4

Descripcin de los modelosF

Modelo ISC 3 Modelo COMPLEX I Modelo CTDMPLUS Preprocesador PCRAMMET

F

F

F

Descripcin de los modelos

ISC 3: Industrial Sources Complex 3, EPA, 1995 Modelo matemtico basado en ec. dispersin Gaussiana Simula emisiones de fuentes puntuales, de rea, volumtricas y rajos abiertos. ISCST: para perodos cortos predice valores de conc. y de depositacin por cada receptor y hora, adems calcula prom. para perodos seleccionados por el usuario

Descripcin de los modelos

Ejecucin de ISC 3: Archivo de control Archivo de datos meteorolgicos horarios Archivo de terreno complejo

Descripcin de los modelos

Limitaciones de ISC 3:Requiere de un ao inf. meteorolgica u Clculo conc. para receptores ubicados bajo la base chimenea, no es confiable u Los algoritmos de terreno complejo aplicables slo para fuentes puntuales y volumtricas u No simula los efectos producidos por la divisin de las lneas de flujo alrededor de obstculos del terrenou

Descripcin de los modelos4

Modelo ISC 3 Modelo COMPLEX I Modelo CTDMPLUS Preprocesador PCRAMMET

F

F

F

Descripcin de los modelos

COMPLEX I: Multiple Point Sources Rural Complex Terrain Screening Model, EPA, 1990 Modificacin del modelo MPTER, incorpora algoritmos para el manejo terreno complejo Se aplica para fuentes puntuales rurales Slo para recep. ubicados por sobre altura de cima de la chimenea ms baja Det. conc. prom. horarias, diarias y anual No requiere de un ao completo de datos met.

Descripcin de los modelos

Ejecucin de COMPLEX I: Archivo con datos de emisin Archivo con datos meteorolgicos Archivo de control

Descripcin de los modelos

Limitaciones de COMPLEX I:Slo estima conc. para SO2 y MP u Aplicable slo para zonas rurales, fuentes puntuales y recep. sobre chim. ms baja u No genera tablas de salida que permitan graficar y/o procesar posteriormente la inf. u No indica n veces que se sobrepasa la norma de calidad del aireu

Descripcin de los modelos4

Modelo ISC 3 Modelo COMPLEX I Modelo CTDMPLUS Preprocesador PCRAMMET

4

F

F

Descripcin de los modelos

CTDMPLUS: Complex Terrain Dispersion Model Plus Algorithms for Unstable Situations, EPA, 1989 Diseado especficamente para terreno complejo Estima prom. de conc. horarias en recep. asociados a cerros aislados y/o terreno plano Especialmente recomendado para SO2 y MP

Descripcin de los modelos

Ejecucin de CTDMPLUS: Preprocesador de terreno Preprocesador meteorolgico Generador de coord. de receptores Modelo de transporte y difusin

Descripcin de los modelos

Limitaciones de CTDMPLUS:No simula perodos calma meteorolgica u Las conc. son simuladas para recep. ubicados en un cerro o cercano a l u Para situaciones donde un cerro no se puede aislar de una estructura de terreno muy compleja, el modelo pierde confiabilidadu

Descripcin de los modelos4

Modelo ISC 3 Modelo COMPLEX I Modelo CTDMPLUS Preprocesador PCRAMMET

4

4

F

Descripcin de los modelos

PCRAMMET: Calcula valores horarios de estabilidad atm. Interpola valores horarios de alturas mezcla Calcula parmetros para procesos sin depositacin, depositacin seca o hmeda Crea archivo de salida sin formato, o bien, en formato ASCII

Descripcin de los modelos

Requerimientos de PCRAMMET: Archivo con datos de alturas de mezcla Archivo observaciones horarias de superficie

Descripcin de los modelos4

Modelo ISC 3 Modelo COMPLEX I Modelo CTDMPLUS Preprocesador PCRAMMET

4

4

4

Temas de la PresentacinIntroduccin 4 Objetivos 4 Metodologa 4 Bases de datos 4 Descripcin de los modelos F Zona de aplicacin F Resultados F Conclusiones F Recomendaciones4

Zona de AplicacinF

Ventanas, zona con topografa compleja Estudio de SO2 que emiten fuentes de ENAMI y Chilgener

F

Zona de Aplicacin

Ubicacin geogrfica Ventanas

Temas de la PresentacinIntroduccin 4 Objetivos 4 Metodologa 4 Bases de datos 4 Descripcin de los modelos 4 Zona de aplicacin F Resultados F Conclusiones F Recomendaciones4

ResultadosF

Anlisis grfico

F

Anlisis estadstico

Resultados

Anlisis Grfico Grficos Series de Tiempo Grficos Cuantil - Cuantil

Resultados series tiempoISC 3

VALLE ALEGRE Modelo ISC 3Conc. SO2 (ug/m3)

400modelo ISC 3 monitoreo

300 200 100 01 7 13 19 25 31 37 43 49 55 61 67 73 79 85 91 97 103 109 115 121 127 133 139 145

Sept 92

Oct 92

Nov 92

Ene 93

Feb 93

Resultados series tiempoISC 3

PUCHUNCAV Modelo ISC 3Conc. SO2 (ug/m3)

400modelo ISC 3 monitoreo

300 200 100 01 7 13 19 25 31 37 43 49 55 61 67 73 79 85 91 97 103 109 115 121 127 133 139 145

Sept 92

Oct 92

Nov 92

Ene 93

Feb 93

Resultados series tiempoISC 3

LA GREDA Modelo ISC 3600 500 400 300 200 100 0Conc. SO2 (ug/m3)modelo ISC 3 monitoreo

1

7

13

19 25

31

37

43

49

55 61

67

73 79

85 91

97 103 109 115 121 127 133 139 145

Sept 92

Oct 92

Nov 92

Ene 93

Feb 93

Resultados series tiempoCOMPLEX I

VALLE ALEGRE Modelo COMPLEX 1Conc. SO2 (ug/m3)

400modelo complex1 monitoreo

300 200 100 01 7 13 19 25 31 37 43 49 55 61 67 73 79 85 91 97 103 109 115 121 127 133 139 145

Sept 92

Oct 92

Nov 92

Ene 93

Feb 93

Resultados series tiempoCOMPLEX I

PUCHUNCAV Modelo COMPLEX 1Conc. SO2 (ug/m3)

400modelo COMPLEX1 monitoreo

300 200 100 01 7 13 19 25 31 37 43 49 55 61 67 73 79 85 91 97 103 109 115 121 127 133 139 145

Sept 92

Oct 92

Nov 92

Ene 93

Feb 93

Resultados series tiempoCOMPLEX I

LA GREDA Modelo COMPLEX 1Conc. SO2 (ug/m3)

600modelo COMPLEX1 monitoreo

400 200 0

1

7

13

19

25

31

37

43

49

55

61

67

73

79

85

91

97 103 109 115 121 127 133 139 145

Sept 92

Oct 92

Nov 92

Ene 93

Feb 93

Resultados series tiempoCTDMPLUS

VALLE ALEGRE Modelo CTDM+Conc. SO2 (ug/m3)

1000 800 600 400 200 01 7 13 19 25 31 37 43 49 55 61 67 73 79 85 91 97 103 109 115 121 127 133 139 145

modelo CTDM+

monitoreo

Sept 92

Oct 92

Nov 92

Ene 93

Feb 93

ResultadosCuantil - CuantilGRAFICO EQQ VALLE ALEGRE1000 Cuantiles de modelado (ug/m3) 900 800 700 600 500 400 300 200 100 0 0 200 400 600 800 1000 Cuantiles de lo monitoreado (ug/m3)modelo ISC 3 modelo Complex1 modelo CTDM+

ResultadosCuantil - CuantilGRAFICO EQQ PUCHUNCAV600 Cuantiles de modelado (ug/m3)modelo ISC 3

500 400 300 200 100 0 0

modelo Complex1 modelo CTDM+

100 200 300 400 500 600 Cuantiles de monitoreado (ug/m3)

ResultadosCuantil - CuantilGRAFICO EQQ LA GREDA600 Cuantiles de modelado (ug/m3)modelo ISC 3

500 400 300 200 100 0 0

modelo Complex1 modelo CTDM+

100 200 300 400 500 600 Cuantiles de monitoreado (ug/m3)

Resultados

Anlisis Estadstico Desempeo: NMD, IA, (RMSE) s, (RMSE)a

Comparacin: RMSE, MNSE, WNNR, NNR, NR

ResultadosISC 3Est. monit. Valle Alegre Puchuncav La GredaN das NMD (%) IA RMSE (RMSE)s (RMSE)a MNSE WNNR NNR NR

146 7,88 0,62 81,69 38,14 72,24 8,67 1,17 0,665 0,334

150 33,08 0,67 70,81 55,97 43,37 8,01 1,01 0,62 0,31

145 -8,31 0,43 90,53 57,59 69,85 6,40 7,04 0,668 0,327

ResultadosCOMPLEX IEst. monit. Valle Alegre Puchuncav La GredaN das NMD (%) IA RMSE (RMSE)s (RMSE)a MNSE WNNR NNR NR

146 58,60 0,54 83,98 69,08 47,76 10,04 4,14 1,60 0,54

150 67,96 0,48 95,32 91,29 27,43 7,03 4,31 1,78 0,55

145 18,46 0,58 71,48 56,95 43,19 34,26 5,11 0,77 0,36

ResultadosCTDMPLUSEst. monit. Valle Alegre Puchuncav La GredaN das NMD (%) IA RMSE (RMSE)s (RMSE)a MNSE WNNR NNR NR

91 -0,46 0,48 170,84 116,53 124,92 38,98 3,33 1,39 0,49

114 43,82 0,49 123,76 113,76 49,57 39,41 5,55 1,04 0,43

69 -40,41 0,48 65,06 40,90 50,59 24,38 4,22 0,80 0,37

ResultadosEst. monit. RMSE Valle Alegre ISC 3(81,69)

MNSEISC 3(8,67)

WNNR NNRISC 3(1,17) (0,67)

NR(0,33)

ISC 3 ISC3 ISC 3 ISC 3(0,62) (0,31)

Puchuncav La Greda

ISC 3(70,81)

COMPLEX I(7,03)

ISC 3(1,01)

CTDM+(65,06)

ISC 3(6,40)

CTDM+ ISC 3 ISC 3(4,22) (0,67) (0,33)

Temas de la PresentacinIntroduccin 4 Objetivos 4 Metodologa 4 Bases de datos 4 Descripcin de los modelos 4 Zona de aplicacin 4 Resultados F Conclusiones F Recomendaciones4

ConclusionesF

Anlisis cualitativo (especialmente grficos EQQ) indica que ISC 3 tiene buen desempeo, especialmente en la estacin Valle Alegre. Segn parmetros estadsticos (RMSE, MNSE, WNNR etc.) ISC 3 es el mejor modelo, en la globalidad de las predicciones de las conc. diarias de SO2, en las 3 estaciones monitoras.

F

ConclusionesF

Un modelo ms actualizado (ISC 3) predice de mejor manera las conc. Aunque a los modelos no se le realiz ningn ajuste de parmetros, ISC 3 igual entrega resultados confiables (error < 50 %) Importante: Base de Datos comn para conseguir comparaciones objetivas.

F

F

Temas de la PresentacinIntroduccin 4 Objetivos 4 Metodologa 4 Bases de datos 4 Descripcin de los modelos 4 Zona de aplicacin 4 Resultados 4 Conclusiones F Recomendaciones4

RecomendacionesF F F F

Usar igual cant. datos en los modelos Usar emisiones variables hora a hora Aplicar los modelos para predecir y proyectar Comparar resultados con receptores ubicados en estaciones de monitoreo

Temas de la PresentacinIntroduccin 4 Objetivos 4 Metodologa 4 Bases de datos 4 Descripcin de los modelos 4 Zona de aplicacin 4 Resultados 4 Conclusiones 4 Recomendaciones4

MODELOS DE DISPERSION DE CONTAMINANTES ATMOSFERICOS: COMPARACION DE DESEMPEOS EN ZONA DE VENTANAS, V REGION.

NINIVE BARRAZA MANDIOLA SANTIAGO DE CHILE, 1998.