Transporte químico de contaminantes atmosféricos en el área Metropolitana de Buenos Aires

Fecha Disponible

04/05/2024

Título

Transporte químico de contaminantes atmosféricos en el área Metropolitana de Buenos Aires

Colaborador

Dawidowski, Laura
Gallardo Klenner, Laura

Editor

Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería

Fecha

2023/05/04

Extensión

270 p.

Resumen

El desafío que aborda esta tesis es analizar la situación actual de la calidad del aire en el Área Metropolitana de Buenos Aires (AMBA) para los contaminantes atmosféricos clásicos (CO, NOx, SO2, O3, PM10) y el carbono negro (BC) empleando tres enfoques complementarios: (i) identificar relaciones fuente receptor utilizando modelos de trayectoria lagrangiana; (ii) evaluar la distribución espacial (en superficie y en altura) y temporal mediante un modelo regional de transporte químico y (iii) predecir concentraciones de contaminantes empleando una técnica de aprendizaje automático. Esta Tesis Doctoral está organizada en una introducción y tres capítulos. En cada uno de ellos, se estudiaron distintos aspectos de la calidad del aire en la región, empleando uno de los enfoques modelísticos citados. Cada capítulo presenta el problema estudiado, el modelo implementado, los datos utilizados, los resultados obtenidos y su alcance. En el primer capítulo se estudió la presencia de BC procedente de la quema de combustibles fósiles y biomasa de origen local y regional. El BC reviste especial interés como marcador de la combustión incompleta. Se determinaron las concentraciones m´asicas de BC en el material particulado de diámetro aerodinámico menor a 2,5 μm (PM2,5) en el sitio suburbano CITEDEF (noviembre, 2014 a marzo, 2016) utilizando un etalómetro. Este instrumento brinda una medición óptica en tiempo real de aerosoles carbonosos según siete longitudes de onda y permite determinar la concentración másica total y las contribuciones de la combustión fósil y de biomasa. Las series temporales de las tres concentraciones de BC determinadas y las variaciones de las condiciones meteorológicas, se utilizaron para identificar las principales fuentes de emisión e inferir la variabilidad temporal y espacial de las respectivas contribuciones. Se identificó la contribución de las plumas procedentes de eventos de quema de biomasa mediante un análisis fuente-receptor para situaciones de altos niveles de la respectiva componente del BC. Los resultados obtenidos proporcionaron información novedosa sobre: (i) los ciclos estacionales y diurnos del BC total y de sus componentes fósiles y de biomasa; (ii) la contribución media de las principales fuentes de emisión a los niveles de BC en PM2,5; y (iii) el impacto sobre los niveles de BC debido a la quema regional de biomasa. Entre los principales hallazgos se mencionan: (i) las concentraciones de BC mostraron un marcado ciclo diurno bimodal, modulado principalmente por las emisiones de los vehículos automotores y la altura de la capa de mezcla, y un ciclo estacional con concentraciones medias mensuales que oscilaron entre 1,5 μg/m3 (febrero) y 3,4 μg/m3 (junio); (ii) la contribución media de las fuentes fósiles fue del 96 %, correspondiendo el 4% restante a la quema de biomasa local y regional; y (iii) la componente de quema de biomasa representó más del 50% del total del BC durante los dos eventos extremos atribuidos a la quema regional. Estos aportes también fueron identificados a través de los perfiles verticales y los mapas de concentraciones obtenidos en el capítulo 2. Una parte sustancial del segundo capítulo fue desarrollar un prototipo para el diagnóstico de la calidad del aire que utiliza el modelo regional Weather Research and Forecasting model acoplado con química (WRF-Chem) (Grell et al., 2005). El prototipo incluye el modelo de transporte químico, procesadores de datos de terreno y condiciones de borde, procesadores de emisiones y un módulo de diseño propio para extraer los datos de superficie de los archivos de salida. Para generar la información sobre emisiones antropogénicas, se desarrolló una herramienta para ingresar inventarios anuales de emisión, disponibles en tres bases de datos globales, una regional y dos locales, combinarlas y modular las emisiones anuales con distintos ciclos semanales y diurnos. La bondad de ajuste del modelo se evaluó utilizando datos meteorológicos de superficie y de calidad del aire de dos estaciones de la red de monitoreo de la ciudad de Buenos Aires (CABA) y la información generada en el capítulo 1 para BC. El desempeño del modelo fue evaluado exhaustivamente para los períodos febrero-marzo y agosto-septiembre de 2015. Se identificó que el ciclo diurno de emisiones influía en mayor medida por la mañana y por la noche, mientras que por la tarde, el coeficiente de ventilación regia primordialmente los niveles de los contaminantes. En general, el modelo reprodujo satisfactoriamente las concentraciones diarias observadas y la variabilidad del ciclo diurno para las especies CO, NOx y EBC durante el período de invierno. Las diferencias en el periodo de verano fueron mayores entre modelado y observado. Los resultados mostraron (i) el alcance regional de las emisiones del AMBA y la influencia de fuentes regionales sobre la atmósfera de la zona y (ii) que la variabilidad temporal y espacial de las concentraciones de los contaminantes primarios estuvo dominada por la variabilidad de sus emisiones antropogénicas. Para el área de la CABA, se identificó que cuando aumentaron las concentraciones de NOx, en general disminuyeron las de O3, indicativo de una atmosfera con un régimen limitado por compuestos orgánicos volátiles (VOCs). Este comportamiento no resultó tan claro en la periferia, hecho que llevaría a postular que en el AMBA existen zonas limitadas por VOCs y zonas limitadas por NOx. El análisis de los perfiles verticales de CO y EBC para situaciones en las que se registraron altas concentraciones a nivel de superficie permitió corroborar la llegada de las plumas provenientes de la quema de biomasa identificadas en el Capítulo 1. La implementación del modelo regional WRF-Chem junto con la integración del inventario regional PAPILA y la evaluación correspondiente de las distintas especies para brindar transparencia a los resultados, tiene potencial para evolucionar hacia un modelo de pronóstico regional de la calidad del aire. Como herramienta alternativa de diagnóstico, en el Capítulo 3 se exploró el uso de la técnica de aprendizaje automático supervisado conocida como bosque aleatorio. Este método está cobrando un interés creciente para la predicción de las concentraciones medias de contaminantes atmosféricos en un lugar específico. Se construyeron modelos de predicción y se evaluó su desempeño para dos sitios del AMBA: Parque Centenario (CO, NO, NO2 y PM10) y CNEA (CO, NO, NO2, O3 y SO2). Se consideraron variables explicativas de distintos tipos: meteorológicas, temporales, ciclos de emisión y concentraciones de contaminantes atmosféricos. Los resultados obtenidos mostraron que el modelo (i) captó las variaciones horarias observadas y los ciclos diurnos para todos los contaminantes y (ii) permitió identificar posibles relaciones no lineales entre las emisiones, la química y la meteorología analizando la importancia de las variables y las dependencias parciales. Las variables más importantes identificadas para cada contaminante fueron: (i) altura de la capa limite y velocidad del viento para CO; (ii) los otros contaminantes y la temperatura superficial para NO y NO2, y (iii) concentraciones de otros contaminantes para O3, PM10 y SO2. La capacidad del modelo, que fue desarrollado con datos de 2019, para ser aplicado a otros periodos se evaluó comparando su respuesta con los resultados del modelo WRF-Chem para el periodo agosto-septiembre de 2015 obtenidos en el Capítulo 2. Se observó que (i) el modelo de bosque aleatorio captó mejor los ciclos diurnos; (ii) la variabilidad diaria y los valores medios fueron mejor representados por el modelo WRF-Chem, y (iii) ambos mostraron dificultades para representar al PM10 en términos de concentraciones horarias, aun cuando los valores medios fueron reproducidos adecuadamente por ambos enfoques. Los modelos desarrollados en este capítulo se aplicaron asimismo para estimar los cambios en las concentraciones de contaminantes ocurridos como consecuencia de las restricciones impuestas durante las distintas etapas de aislamiento social establecidos en el transcurso de los meses iniciales de la pandemia COVID-19. Para el periodo de restricciones más estrictas, los cambios porcentuales en las concentraciones respecto de un escenario sin pandemia resultaron en el rango de -12% (SO2) y -75% (NO). El O3 fue la única especie que tuvo un cambio porcentual positivo (≤ 80 %). Consistente, con el hallazgo del Capítulo 2, indicativo de que la atmosfera en la zona del sitio CNEA tendría un régimen químico limitado por VOCs. Al igual que el prototipo de diagnóstico de la calidad del aire desarrollado en el Capítulo 2, el modelo de pronóstico basado en la técnica de bosque aleatorio ha demostrado ser una valiosa contribución a un sistema de previsión de la calidad del aire de una ciudad, ya que ha demostrado ser fácilmente aplicable a otros periodos de interés. Los resultados de esta Tesis Doctoral han permitido mejorar la comprensión de la dinámica de los aerosoles y gases en el AMBA y de las complejas interacciones entre la meteorología y la calidad del aire. A su vez, la novedosa información recopilada en el marco de esta Tesis Doctoral y la aplicación de las distintas herramientas utilizadas en este trabajo contribuyeron a mejorar el estado de la ciencia en la región respecto a estos relevantes temas.