Tipos de modelización, Guías, Proyectos, Investigaciones de Ciencias Ambientales

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FACULTAD DE CIENCIAS BIOLOGICAS Y NATURALES

INGENIERIA AMBIENTAL

Estudiantes: Silhy Y. Parada Castro

Joyce Sabené Fong

Docente: Ing. Adriana Magne

Asignatura: Modelización Ambiental

La contaminación atmosférica constituye una de las problemáticas ambientales más relevantes a nivel mundial, debido a sus impactos sobre la salud humana, el medio ambiente y el cambio climático, la modelización ambiental se presenta como una herramienta fundamental para el análisis, predicción y gestión de la calidad del aire. A través de modelos matemáticos y computacionales, es posible representar el comportamiento de los contaminantes atmosféricos, evaluar fuentes emisoras y diseñar estrategias de mitigación. En ciudades como Cobija, el crecimiento del parque automotor y la actividad comercial intensiva han generado un aumento en la concentración de contaminantes como el dióxido de nitrógeno (NO₂) y el material particulado. Mediante el uso de un modelo Gaussiano simplificado, se puede estimar la dispersión de emisiones provenientes de avenidas principales durante horas pico, considerando la velocidad del viento, temperatura, altura de las fuentes y geografía urbana. TIPOS DE MODELOS ATMOSFÉRICOS Existen diversos tipos de modelos atmosféricos, clasificados según su complejidad y escala espacial o temporal. Los principales son:  Modelos Gaussianos Son los más utilizados para estimar concentraciones de contaminantes en áreas locales. Suponen una distribución normal de contaminantes a partir de una fuente puntual. Ejemplo: AERMOD (modelo recomendado por la EPA).  Modelos de caja (Box Models) Dividen el área de estudio en una “caja” donde se supone una mezcla uniforme de contaminantes. Útiles para análisis rápidos en áreas urbanas.  Modelos Eulerianos Dividen la atmósfera en una rejilla tridimensional. Calculan la evolución de contaminantes en cada celda. Son computacionalmente exigentes, pero permiten análisis más precisos.  Modelos Lagrangianos

Aplicación del Modelo de Dispersión de PM₁₀ en Santa Cruz de la Sierra El modelo de dispersión de PM₁₀ en Santa Cruz de la Sierra se implementó mediante el modelo AERMOD, integrando datos topográficos de alta resolución, variables meteorológicas y mediciones locales de contaminación. Este enfoque permitió identificar zonas críticas y validar resultados con autoridades ambientales. Fig. 1. Mapa de Ubicación Primer Anillo Fuente: revista científica RESULTADOS El resultado final del modelamiento con AERMOD de la dispersión del contaminante atmosférico PM 10, en el casco viejo de la ciudad de Santa Cruz de la Sierra, denominado primer anillo, empleando modelos digitales de alta resolución de 0.5 metros en resolución espacial, también la intervención de datos de la estación meteorología El Trompillo, como principales la velocidad del viento, dirección del viento, temperatura, además se incluyó la complejidad del uso del suelo que en su totalidad es Urbano, se dibujaron las construcciones agrupándose en diez grupos homogéneos, adicionalmente el modelo AERMOD permite contemplar las zonas de influencia de la construcción,

también permite la inclusión del perfil de la construcción, se incluyó la grilla de receptores, con un total de 603 receptores agrupados en cinco grupos, todo lo anteriormente explicado se aprecia en la figura precedente. Fig. 2. Mapa de Ubicación Primer Anillo Fuente: revista científica Una vez obtenido el modelado de contaminación atmosférica PM 10, para el centro de la ciudad de Santa Cruz de la Sierra, se procedió a realizar la identificación de las zonas con mayor contaminación, como se mencionó anteriormente el primer anillo está compuesto por cuatro unidades vecinales, denominadas UV CI, UV CII, UV CIII y UV CIV. En este punto de la investigación con el resultado del modelamiento se realizó un cruce espacial entre el dato resultante del modelamiento y la cobertura de unidad vecinal, para lo cual se utilizó la aplicación Model Builder con la herramienta espacial de estadísticos zonales, para determinar por cada unidad vecinal los datos estadísticos de: la medida media de concentración, el máximo y mínimo del contaminante PM10.

 Zannetti, P. (1990). Air Pollution Modeling: Theories, Computational Methods and Available Software. Springer.  Organización Mundial de la Salud (OMS). (2022). Guías de calidad del aire globales. https://www.who.int