Tesis Entrega Final . 19 de Mayo Del 2016...Ordenada

8/16/2019 Tesis Entrega Final . 19 de Mayo Del 2016...Ordenada.

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UNIVERSIDAD NACIONAL DE INGENIERÍA.

FACULTAD DE INGENIERÍA AMBIENTAL.

MAESTRÍA EN CIENCIAS.

MENCIÓN GESTIÓN AMBIENTAL.

TEMA:

ESTUDIOS NUMÉRICOS DE QUÍMICA ATMOSFÉRICA UTILIZANDO EL MODELO CCATT-

BRAMS ( Modelo de dispersión) PARA LA CIUDAD DE LIMA.

TESIS.

PARA OPTAR POR EL GRADO ACADÉMICO DE MAESTRO EN GESTIÓN AMBIENTAL.

PRESENTADO POR: INGENIERO QUIMICO

MARIA EUGENIA KING SANTOS.

ASESOR: PHD. ODÓN ROMAN SANCHEZ CCOYLLO.

LIMA- PERÚ.

AÑO 2016.


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DEDICATORIA.


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AGRADECIMIENTOS.


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RESUMEN.

Este trabajo presentará un estudio de Calidad del aire en la Región del áreaMetropolitana de Lima (RAML) con el objetivo de Evaluar el Rendimiento de los

Mecanismos Químicos RELACS (Esquema de Quimica Atmosférica Regional) y CB06

(Carbon Bond 06) utilizando el modelo CCATT-BRAMS (Modelo de Transporte -

Químico Dinámico de calidad del Aire) Acoplado al sistema de modelado atmosférico

regional.

El CCATT-BRAMS es un modelo Eureliano, online, diseñado para estudios locales y

regionales de la Química Atmosférica de la superficie a la Estratosfera, incluye

ecuaciones de estado, este modelo está diseñado para funcionar con resoluciones

horizontales que van desde unos pocos metros hasta más de cien kilómetros.

El modelo tiene un acoplamiento en línea con la meteorología y la Quimica lo cual

permite al sistema que utilizará sintonizar el tiempo y la Quimica de manera simultánea

formando una retroalimentación entre los dos.

El rendimiento de los mecanismo químicos RELACS y CBO6 será evaluado en este

trabajo a través de métodos estadísticos en Escala Regional, realizando unacomparación con datos in situ en la región , en un estudio correspondientes a las

estaciones de Verano e Invierno del año 2015, en la estación de Verano durante el

mes de Diciembre y en Invierno en el mes de Junio del año 2015., en dichos períodos

de tiempo se trabajará con la información de la base de datos del Servicio Nacional de

Meteorología e Hidrología( Senamhi) del Perú.

El inventario de emisiones que se utilizará es un Inventario Global: Inventario GLOBAL

RETRO (Nuevo análisis de la composición química de la atmosfera) junto al inventario

GLOBAL EDGAR ( Base de datos de emisión para investigación globales

atmosféricas).

En la investigación el modelo CCATT-BRAMS utilizará un dominio para proporcionar

condiciones límites al estudio de localización, lo que permite la evaluación de los


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efectos sobre la calidad del aire de fuentes en diferentes sectores de la ciudad donde

se encuentran las estaciones de monitoreo de Calidad del aire de Senamhi (Ate, San

Juan del Lurigancho, Villa María del Triunfo, Puente de Piedra).

La implementación del modelo CCATT-BRAMS en la ciudad de Lima se adapta

adecuadamente a las condiciones de la ciudad, teniendo en cuenta las escalas.

Los resultados obtenidos nos indicarán la formación de especies secundarias que son

un potencial riesgo para la salud humana, de igual manera proporcionarán la

información requerida para evaluar las estrategias para el control de emisiones y su

impacto en la Calidad del aire para apoyar la toma de decisiones, se generará

información científica valiosa para comprender mejor la dinámica de la atmósfera y la

contaminación del aire.

NUMEROS ROMANOS HASTA ACA.


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INDICE DE CONTENIDOS.


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I.INTRODUCCION.

La contaminación del aire forma parte de la vida moderna. Es la consecuencia de la

manera como se construyen nuestras ciudades, la contaminación del aire es un

residuo de los métodos como se producen nuestras mercancías, es la consecuencia

de los medios que utilizamos para generar la energía para calentar e iluminar los

lugares donde vivimos, nos divertimos y trabajamos. La causa principal de toda la

contaminación del aire es la combustión, y ésta es esencial para el hombre. Cuando

ocurre la combustión perfecta o teórica el hidrógeno y el carbono del combustible se

combinan con el oxígeno del aire para producir calor, luz, dióxido de azufre, y vapor

de agua [20].

Sin embargo, las impurezas del combustible, una incorrecta relación entre el

combustible y el aire, o temperaturas de combustión demasiado altas o demasiado

bajas son causa de la formación de productos secundarios, tales como monóxido de

carbono, óxidos de azufre, óxidos de nitrógeno, cenizas finas, e hidrocarburos no

quemados- todos ellos son contaminantes del aire[20].

El aire, principalmente de las grandes ciudades ya no es un espacio limpio, sino queestá invadido por gases, compuestos particulados y volátiles, relacionados con una

serie de efectos adversos para la salud. La OMS estima que si la contaminación por

partículas en suspensión (PM), se reduce de 70 a 20 microgramos por metro cúbico,

pueden evitarse el 15% de las muertes relacionadas con la calidad del aire y si se

reduce el nivel de contaminación atmosférica, puede descender la carga de la

morbilidad causada por infecciones respiratorias, cardiopatías y cáncer de pulmón

[1].

Las partículas en suspensión o material particulado afectan a más personas que

cualquier otro contaminante, consisten en una compleja mezcla de partículas líquidas

y sólidas de sustancias orgánicas e inorgánicas suspendidas en el aire y sus

principales componentes son el carbón, el polvo de minerales, los sulfatos, nitratos,


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amoníaco, cloruros y agua. Las partículas en suspensión se clasifican en función de

su diámetro aerodinámico en: PM-10 (partículas con un diámetro aerodinámico inferior

a 10 μm) y PM-2,5 (diámetro aerodinámico inferior a 2,5 μm). Estas últimas suponen

mayor peligro porque al inhalarlas, pueden alcanzar las zonas periféricas de los

bronquiolos y alterar el intercambio pulmonar de gases [1].

Las partículas presentan un riesgo para los pulmones, incrementan las reacciones

químicas en la atmósfera, reducen la visibilidad, aumentan la posibilidad de la

precipitación, la niebla y las nubes; reducen la radiación solar, con los cambios en la

temperatura ambiental y en las tasas biológicas del crecimiento de las plantas y

ensucia las materias del suelo [ 20]

La contaminación atmosférica en centros urbanos es perjudicial a la salud de la

población expuesta, y está generando problemas lo que lleva a la preocupación

mundial de este tema Las ciudades más pobladas del país como Lima en Perú, son

las que tienen el aire más contaminado por la presencia de SO2 y PM2,5. Otras ciudades

como Trujillo, Arequipa, Chiclayo y Cusco son motivo de preocupación por la cantidad

de PM10 presente en el aire [1].

En realidad, las personas están expuestas a una combinación de contaminantes

simultáneamente, y existe incertidumbre acerca de si estos contaminantes actúan de

forma independiente o en combinación (sinérgica, antagónica, o de forma interactiva)

para afectar a la salud humana [3].

Debido a las características geográficas de Lima Metropolitana, el comportamiento

atmosférico y las fuentes de contaminación (emisiones vehiculares, industriales y

comerciales), existe un potencial riesgo ambiental [3]

La zona de estudio corresponde a la ciudad de Lima [3], localizada a orillas del océano

Pacífico a los 12º 04’ Latitud Sur y 72º 22’ Longitud Oeste. Su extensión es de 2812

km², de los cuales 798,6 km² son de área urbanizada, 179,9 km² de tierras de cultivo

y 1833,5 km² de tierras de morfología colinosa y montañosa con pocas posibilidades

de ser urbanizadas. Limita por el este con las estribaciones de la Cordillera de los


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Andes y por el oeste con el océano Pacífico, con una altitud de 154 msnm en promedio

[3].

Figura N°1.1. Mapa de la Ciudad de Lima.

Fuente [16]

En la actualidad en la Ciudad de Lima, no se ha realizado estudios numéricos de

química atmósferica con los mecanismos químicos RELACS ( Mecanismo químico

basado en concentrados químicos regionales ) – CB06( Mecanismo químico)

utilizando el modelo CCATT-BRAMS (Modelo acoplado de transporte de Aerosol y

trazadores acoplado al BRAMS) , el presente trabajo de investigación proporcionara

la información requerida para evaluar las estrategias para el control de emisiones y

su impacto en la calidad del aire para apoyar la toma de decisiones, se generará

información científica valiosa para comprender mejor la dinámica de la atmósfera y la

contaminación del aire en la ciudad de Lima.


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La aplicación de un modelo más actual y apropiado para estudios de la química

atmosférica en Lima para las escalas regionales y locales proporcionara una mejorcomprensión de los procesos físicos y químicos que controlan el transporte de

contaminantes en la región y contribuirá a la estimación, evaluación y rendimiento de

los mecanismos químicos RELACS y CB06 que simulan la calidad del aire a través

de la aplicación del modelo CCATT-BRAMS.

Históricamente modelos numéricos meteorológicos se han utilizado para la simulación

del tiempo, el clima y el cambio climático. También se han utilizado modelos

fotoquímicos para el estudio de la emisión a la atmósfera de procesos, química y

transporte de contaminantes en escalas urbanas, regionales y mundiales.

Recientemente, estos problemas han sido abordados de manera simultánea, por una

combinación de modelos químicos para compartir un solo sistema de coordenadas

horizontales y verticales la misma dinámica en las escalas de la red y sub-grado [2].

Los modelos de calidad del aire usan técnicas matemáticas y numéricas para simular

los procesos físicos y químicos que afectan los contaminantes en su dispersión y

transformación en la atmósfera. La aplicación de un modelo es una tarea compleja

[2].

Por lo tanto, el transporte de gases y los aerosoles son coherentes con el modelo

atmosférico, minimizando errores obtenidos a partir de la interpolación numérica

debido a los cambios en la composición química en cada paso de tiempo del modelo

[2].

Basados en datos meteorológicos e información de las fuentes de emisión tales como

tasas de emisión y parámetros de chimenea, estos modelos caracterizan la dispersiónde los contaminantes primarios que son emitidos directamente en la atmósfera y en

algunos casos también las reacciones químicas que ocurren en ésta para formar

contaminantes secundarios. Los modelos de calidad del aire son una potente

herramienta de análisis, que tiene un amplio espectro de aplicación que va desde la

evaluación de estrategias de control de emisiones y su impacto en la calidad del aire


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para apoyar la toma de decisiones, hasta la generación de información científica

valiosa para comprender mejor la dinámica de la atmósfera y la contaminación en un

lugar o región determinada [20].

Los modelos son métodos para calcular la concentración de contaminantes a nivel del

suelo y a diversas distancias de la fuente. En la elaboración de modelos se usan

representaciones matemáticas de los factores que afectan la dispersión de

contaminantes. El corazón de los modelos químicos es el balance de masas llamado

también Ecuación de continuidad, la cual se representa a continuación [10].

Figura N°1.2. Ecuación de conservación de especies químicas.

Fuente: Levy, J.I., Spengler.

Los modelos son de gran importancia porque nos permiten considerar:

Costos de las medidas de la química de la atmósfera.

Previsión del estado futuro, modelo pronóstico.

Evaluación de impactos ambiental (construcción de industria).

El (CCATT-BRAMS) es un modelo de transporte de la química atmosférica Euleriano

acoplado en línea con un modelo atmosférico de área limitada. El modelo atmosférico


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es el BRAMS (Desarrollo Brasileño en el Sistema Regional de Modelación

Atmosférica) [1].

El modelo CCATT-BRAMS se utilizó en la región de América Central y el Caribe, con

énfasis en Cuba, con el objetivo de estudiar la física y mecanismos químicos de control

en la tropósfera inferior en esta región, y proporcionar herramientas que permitieran la

continuidad de ese trabajo bajo las condiciones locales. Por lo tanto, RELACS el

mecanismo químico, con una necesidad de recursos computacional inferior, se

implementó en CCATT-BRAMS [2].

Este trabajo tiene como objetivo evaluar los mecanismos RELACS y CBO6 de control

de la calidad del aire en la ciudad de Lima a través de la aplicación del modelo detransporte químico atmosférico CCATT- BRAMS. Para ello se realizara una

compilación de bases de datos de las mediciones de la química atmosférica de la

Estación de SHENAMI: San Juan del Lurigancho, con los resultados obtenidos se

podrá evaluar la calidad del aire para ello se realizará la comparación de ambos

mecánicos (RELACS y CB06) con los resultados que indica el modelo CCATTBRAMS

en tiempo real.

La Química CATT-BRAMS (en lo sucesivo, CCATT-BRAMS) se acopla un modelo de

transporte de la química atmosférica Euleriano en línea con un modelo atmosférico de

área limitada. El atmosférico modelo es el BRAMS (desarrollos brasileños en la

Regional Atmospheric Modeling System) que se basa sobre el Sistema de Modelado

Atmosférica Regional (RAMS, Walko et al., 2000), con desarrollos específicos

adicionales para las regiones tropicales y subtropicales [13].

El modelo Química Aerosol-Trazador de Transporte fue usado en Brasil en el Sistema

de Modelado Atmosférico Regional (CCATT-BRAMS versión 4.5) es un modelo de

transporte químico regional diseñado para los estudios locales y regionales de laatmósfera, la química de la superficie de la estratosfera inferior, adecuado a la

investigación .Incluye química acuosa, gases, fotoquímica, recolección de residuos

secos y deposición [3].


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El modelo CCATT-BRAMS toma ventajas de BRAMS; específica el desarrollo de las

zonas tropicales / subtropicales y de la reciente disponibilidad de herramientas para el

procesamiento previo mecanismos químicos de rápidos códigos para las tasas de

fotólisis. BRAMS incluye en la técnica parametrizaciones físicas y formulaciones

dinámicas para simular circulaciones atmosféricas de escalas de hasta metros. El

acoplamiento en línea entre la meteorología y la química permitió que el modelo se

utilice para estudiar la composición química atmosférica simultánea y las previsiones

meteorológicas [3].

El modelo utiliza la técnica de parametrizaciones físicas y formulaciones dinámicas

para simular circulaciones atmosféricas. Este acoplamiento en línea de lameteorología y la química permite al sistema que se utilizará sintonizar el tiempo y la

química de manera simultánea se forma un potencial de retroalimentación entre los

dos [14].

Todo el sistema está hecho de tres herramientas de software para mecanismos

químicos definidos por el usuario, campos de emisiones de aerosoles y gases traza,

la interpolación de condiciones iniciales y de frontera para la meteorología y la química

[14].

BRAMS (Sistema de Modelación Regional Atmosférica), versión 6 con numerosas

funcionalidades nuevas y parametrizaciones especializadas para los trópicos y

subtrópicos. RAMS es un modelo de predicción numérica multipropósito diseñado para

simular circulaciones atmosféricas que varían en resolución desde escalas

hemisféricas hasta simulaciones de remolinos grandes (LES simula grandes

remolinos) de la capa límite planetaria [10].

La descripción del modelo se proporciona junto con las evaluaciones realizadas por eluso de datos de observación obtenidos de las estaciones terrestres de SENHAMI. Este

modelo está concebido para funcionar con resoluciones horizontales Que van desde

unos pocos metros hasta más de cien kilómetros, dependiendo del objetivo científico.


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Figura N°1.3. nombre

También posee un sistema de parametrizaciones físicas de intercambio tierra-aire,

turbulencia, convección, radiación y en la nube microfísica [10].

El modelo está equipado con un esquema múltiple de rejillas anidadas, el cual permite

que las ecuaciones de modelo sean resueltas simultáneamente para cualquier número

de mallas computacionales de diferente resolución espacial en interacción. Posee un

conjunto complejo de paquetes para la simulación de procesos tales como:

transferencia radiactiva, intercambios de agua superficie-aire, de calor y de momento;

transporte turbulento en la capa limite planetaria y microfísica de las nubes [13].


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CAPITULO I.

Antecedentes.

Históricamente modelos numéricos meteorológicos se han utilizado para la simulación

del tiempo, el clima y el cambio climático. También se han utilizado modelos

fotoquímicos para el estudio de la emisión a la atmósfera de procesos, química y

transporte de contaminantes en escalas urbanas, regionales y mundiales.

Recientemente, estos problemas han sido abordados de manera simultánea, por una

combinación de modelos químicos para compartir un solo sistema de coordenadas

horizontales y verticales la misma dinámica en las escalas de la red y sub-grado.

Por lo tanto, el transporte de gases y los aerosoles son coherentes con el modelo

atmosférico, minimizando errores obtenidos a partir de la interpolación numérica

debido a los cambios en la composición química en cada paso de tiempo del modelo

[1].

El Coupled Chemistry Aerosol-Tracer Transport Model to the Brazilian Developments

on the Regional Atmospheric Modeling System (CCATT-BRAMS) es un modelo de

transporte de la química atmosférica Euleriano acoplado en línea con un modeloatmosférico de área limitada. El modelo atmosférico es el BRAMS (Desarrollo

Brasileño en el Sistema Regional de Modelación Atmosférica) [1].



en la troposfera inferior en esta región, y proporcionar herramientas que permitieran la


mecanismo químico, con una necesidad de recursos computacional inferior y se


El rendimiento del mecanismo es RELACS, en este trabajo a través de su aplicación

a la región sureste de Brasil, el estudio se realizó durante los meses, correspondientes

a las estaciones seca y lluviosa, respectivamente.


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Los resultados fueron comparados con los mecanismos químicos CB07 y RACM en

la escala regional mediante el modelo de trayectoria, y también para la ciudad de São

Paulo, la evaluación del rendimiento de la simulación del ciclo diurno través de la

comparación con datos in situ [2].

RELACS, con tiempos de ejecución similares a los conseguidos con CB07 y hasta un

50% con tiempos de ejecución más bajos que los obtenidos con RACM, su rendimiento

se mostró más cerca de RACM de CB07 en la evaluación de la calidad del aire, en

particular, la formación de ozono , en la estación seca y húmeda.

Las concentraciones de ozono obtenidas con los inventarios de emisiones se

incrementaron en un 50% para julio y hasta el 25% para el mes de enero. No obstante,

los valores de concentración de ozono son superiores en las simulaciones del mes de

enero que para el mes de julio, típicamente entre 10 y 15 partes por mil millones [2].

Los resultados obtenidos para la estación seca fueron el resultado de la influencia del

transporte regional adecuado a la investigación de masas de aire contaminado. Los

datos de calidad del aire para Cuba demostraron ser poco representativo de las

condiciones regionales debido a la ubicación de la calidad del aire de la estación

[2].

El modelo Química Aerosol-Trazador de Transporte fue usado en Brasil en el Sistema

de Modelado Atmosférico Regional (CCATT-BRAMS versión 4.5) es un modelo de

transporte químico regional diseñado para los estudios locales y regionales de la

atmósfera, la química de la superficie de la estratosfera inferior .Incluye química

acuosa, gases, fotoquímica, recolección de residuos secos y deposición [3].

El modelo CCATT-BRAMS toma ventajas de BRAMS; específica el desarrollo de laszonas tropicales / subtropicales y da información de la reciente disponibilidad de

herramientas para el procesamiento de previos mecanismos químicos para las tasas

de fotólisis. BRAMS incluye en la técnica parametrizaciones físicas y formulaciones



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acoplamiento en línea entre la meteorología y la química permitió que el sistema se

utilizara para estudiar la composición química atmosférica simultánea y las

previsiones meteorológicas, así como las posibles evaluaciones entre ellos. [3]

Todo el sistema utilizó tres herramientas de software para el procesamiento previo

del mecanismo químico (son definidos por el usuario), aerosoles, gases, traza,

campos de emisión y la química atmosférica.

En este trabajo, la descripción del modelo ofrece a lo largo de las evaluaciones

realizadas información, obtenidas a partir de datos de observación desde estaciones

terrestres, los instrumentos a bordo de las aeronaves y la recuperación de la

teledetección espacial. La evaluación tiene en cuenta la solicitud del modelo en

diferentes escalas de las megaciudades y Cuenca Amazónica hasta la región

intercontinental del Hemisferio Sur. [3].

En principio, CCATT-BRAMS puede utilizar cualquier mecanismo químico por el

usuario proporcionado. En la práctica, los recursos informáticos disponibles limitan el

número de especies y reacciones. Hasta aquí tres mecanismos ampliamente utilizados

de química de la troposfera se han probado: RACM – Regional Mecanismo de Química

Atmosférica, con 77 especies, Carbon Bond con 36 especies, y RELACS – Regional

Lumped Atmospheric Chemical Scheme, con 37 especies [4].

RELACS es una reducción de RACM, siguiendo la ponderación por la reactividad de

condensación, pero modificado de modo que RACM y las especies orgánicas son

agrupados en nuevas especies Según su naturaleza química y reactividad relativa no

sólo a grupos OH, sino también a otros oxidantes [3].

El resultado es una reducción de 37 especies y 128 reacciones. Actualmente RELACS se

utiliza para la predicción de la calidad del aire en funcionamiento en el

CPTEC debido a su reducido mecanismo que conduce a tiempos de computación asequibles.Para la predicción en tiempo real RELACS reproduce una respuesta en el mecanismo RACM[5].


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El presente trabajo tuvo como objetivo: Simular el humo regional de América del Sur,

el penacho que se produjo durante la temporada 2002 con la quema de biomasa. El

estudio se realizó utilizando los avances brasileños en el sistema de modelado regional

atmosférico (CCATT-BRAMS). Desarrollado en el Instituto Nacional Espacial Brasileño

esta Investigación se utilizó para los estudios regionales de impacto en la calidad del

aire en la salud pública, previsión meteorológica y climática de los procesos [6].

Las emisiones de humo se prescribieron con el Quemado de biomasa: Utilizando el

modelo de Emisión CCATT-BRAMS se configuró y ejecutó con dos dominios.

Fig. N°1.4 . Mapa geológico de la cuenca de Tunguska, Siberias Oriental la corriente

(rocas volcánicas y rocas intrusivas). Sedimentos de las cuencas incluyen

acumulaciones de petróleo en el Neoproterozoicto [6].

La primera consistió en un dominio más grande, con 140 kilómetros de resolución

horizontal que abarca América del Sur y África con el objetivo de capturar entrada de

humo de África y transporte de humo sudamericano en zonas remotas del suroeste

porción del Océano Atlántico [6].


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La segunda una rejilla anidada, consistía en un dominio más pequeño que cubre sólo

América del Sur y con una resolución horizontal de 35 kilómetros.

La Conclusión del estudio fue la siguiente: Durante toda la temporada de quema de

biomasa es alta su variabilidad espacial y temporal inducida por un conjunto de

procesos complejos, las Fuentes de Emisiones, el transporte atmosférico y los

Procesos de eliminación, la Variación de las Propiedades intrínsecas de las Partículas

y Procesos de Mezcla. En general, un acuerdo significativo entre el modelo y las

observaciones se ve en la evolución de la profundidad óptica del aerosol para los sitios

de la parte sur de la cuenca del Amazonas y el Cerrado, El modelo CCAT-BRAMS es

capaz de capturar las características principales de la cadena de los procesosmencionados anteriormente en esas regiones [7].

Actividades humanas contemporáneas, como la deforestación tropical, el desmonte de

tierras para la agricultura, el control de plagas y plomo, gestión de los pastizales para

la quema de biomasa, que a su vez conduce a cambios de ocupación del suelo. Sin

embargo, las emisiones de la quema de biomasa no se miden correctamente y los

métodos para evaluar las emisiones forman parte de un área de investigación actual

[10].

Se ha realizado la Estimación de las emisiones de gases traza y aerosoles sobre

América del Sur: Relación entre la energía radiante y aerosoles observaciones de

profundidad óptica sobre el Sistema de Modelado Atmosférica Regional

(CATTBRAMS) evaluado en Gran Escala de la Biosfera-Atmósfera de humo,

aerosoles, nubes, lluvias y clima (SMOCC) y Radiación, Nube, y las interacciones del

clima (RaCCI) [10].

Los métodos tradicionales para la estimación de los aerosoles y traza gases liberados

a la atmósfera generalmente utilizan factores de emisión asociados con la carga decombustible y características de humedad y otros parámetros que son difíciles de

estimar. El inventario estimado por MODIS( Espectro radiómetro de moderada

resolución) considera las medidas necesarias para realizar el estudio e incluyen el

modelo Aerosol-trazador Transporte acoplado a la brasileña, evolución del sistema de


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modelado atmosférico Regional (CATT-BRAMS) evaluado en Gran Escala de la

Biosfera-Atmósfera de humo, aerosoles, nubes, lluvias y clima(SMOCC) y Radiación,

Nube, y las interacciones del clima (RaCCI) [10].

La regresión lineal del estudio mostró la relación entre el PM 2.5mm (Partículas con

un diámetro inferior a 2,5 mm) y CO (monóxido de carbono) el modelo muestra un

buen acuerdo con los datos SMOCC / RaCCI en el patrón general de la evolución

temporal.

Los resultados mostraron correlaciones altas, con valores entre 0,80 y 0,95

(significativo al nivel de 0,5 por prueba de Student), para las simulaciones CATTBRAMS con

PM2.5mm y CO [10].

El bioma se caracteriza como un matorral xerófilo y espinal bosque que pierden sus

hojas en temporadas. Los tipos de vegetación son representados por cactáceas,

plantas de tallo grueso, arbustos espinosos, pastos, árboles de hojas anchas

tropicales y arbustivas.

El Bosque representa un bioma que se extiende en la zona tropical y subtropical: se

clasifica en bosque húmedo, bosque seco tropical, sabana tropical y manglares, áreasforestales. Este bioma se encuentra en la costa atlántica de Brasil y Argentina y en el

área continental como Paraguay [10].

El CATT, es un modelo de transporte Euleriano totalmente acoplado a BRAMS, es

un modelo numérico que simula las emisiones de la quema de biomasa, deposición y

transporte a escalas de grillas y sub-cuadrícula. En este modelo, las emisiones de

gases traza y aerosoles, depósito y transporte se estimaron obteniéndose

simultáneamente con la evolución de la condición atmosférica, utilizando la dinámicay física parametrizaciones de la integración del modelo atmosférico [10].

La ecuación de continuidad de la masa de CO y PM2.5mm en forma de una ecuación de

tendencia se expresa por Freitas et al. (2007) como:


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S S S S S S

t t t t t t W PM 2,5 VI RVII Q pr VIII

advI PBLdiff II deepconvII shallowconvIV chemCOV

Fuente: (Freitas et al., 2007).

Donde S es la celda de la malla cuyo significado es ser: trazador de la relación demezcla el término (I) representa la expresión transporte 3-d (advección por el viento

media), Término (II) es la difusión a escala inferior a la malla en el PBL, términos (III)

y (IV) son los transportes sub-red por convección profunda y superficial,

respectivamente [8].

Término (V) se aplica a CO que es tratado como un trazador pasivo con una vida de

30 días, Término (VI) se refiere a la deposición húmeda aplicada a PM2.5, Término

(VII) se refiere a la deposición seca aplicada a los gases y partículas de aerosoles,

finalmente, Término (VIII) es el término fuente que incluye el mecanismo de elevación

de la pluma asociado con los incendios de vegetación [10].

La condición de contorno se definió como el flujo de entrada constante y radiactiva de salida

variable. Emisiones de CO de las zonas urbanas, la actividad industrial, vehicular actividades

y fuentes biogénicas no se incluyen en este estudio, debido a que en las áreas en las que

centraron el modelo, la discusión y evaluación enfocaron la quema de biomasa es la fuente

más importante [10].

Como conclusión de este estudio: Las simulaciones del modelo CATT -BRAMS de CO y PM2.5µm

fueron comparados con los datos sobre el terreno de la campaña LBA SMOCC /

RaCCI, recogido cerca 62.37 o W y 10.75 o S en la cuenca del Amazonas. El PM2.5μm y

CO medidos cerca a la superficie se hicieron en sitio de pastos, en los meses de Septiembre aNoviembre de 2002. La concentración de la masa de partículas PM2.5 se midió con un TEOM


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(Elemento vibratorio Balance de Masa) con una resolución temporal de 30 min en (Septiembre 10-Noviembre 4) Año 2002 [10].

Se realizó una comparación de los PM 2.5µm y CO resultados del modelo a las 12:00 UTC

con el promedio diario centrado a las 12:00 UTC se hizo para evaluar estas simulaciones, como

resultado la simulación realizada con el modelo CATT-BRAMS permitió conocer y comparar

las concentraciones de CO y PM2,5µm en la quema de Biomasa. Cada año, grandes áreas

del mundo están sometidos a la acción de los incendios antropogénicos y naturales. Se estima

que más de 100 millones de toneladas de aerosoles de humo se emiten a la atmósfera, el 80%

que se producen en las regiones tropicales del mundo [11].

El proceso de la quema de biomasa libera a la atmósfera gases traza y partículas de aerosol

que afectan de manera considerable la calidad del aire, la troposfera y la química estratosférica,

el balance de radiación y la dinámica y microfísica de nubes. Este estudio tiene como objetivo

utilizar la energía radiante fuego (FRE) derivado de MODIS ( Espectro radiómetro de moderada

resolución) y el GOES (Satélite geoestacionario operacional del medio ambiente) para estimar

las emisiones de monóxido de carbono (CO) y partículas con diámetro inferior a 2,5

micrómetros (PM2.5μm) para América del Sur en el año 2002 los incendios, para modelar estas

emisiones en CCATT-BRAMS (Modelo Química-Aerosoltrazador Transporte acoplado a

brasileño Regional atmosférica). Con una correlación mayor que 86% entre el tiempo de

emisión por pulverización (en kg.s-1) y la FRE (MJ.s-1) tres coeficientes satélite GOES está fecha

se originaron [11].

El uso de las energías renovables y los coeficientes de emisión para estimar la PM 2.5μm y CO

emitido en la quema de biomasa mostró la correlación. Aproximadamente el 91% de los datos

modelados y los datos utilizados para LBA (Gran Escala de la Biosfera-Atmósfera en la

Amazonia), SMOCC (humo, aerosoles, nubes, lluvias y clima) y RaCCI (radiación, Nube, y las

interacciones del clima) [11].

El presente trabajo tiene como objetivo principal usar la energía radiante fuego (FRE)

derivado de MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) sensor para estimarlas emisiones de monóxido de carbono (CO) y partículas con diámetro menor que 2,5μm

(PM2,5 μm) para la quema del período año 2002 en América del Sur, y modelar estas emisiones

en CCATT-BRAMS. El CCATT-BRAMS (Junto Química-Aerosol Tracer Modelo de transporte

acoplado a los Desarrollos brasileños sobre la Regional atmosférica Modeling Sistema),


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desarrollado para simular la circulación atmosférica en varias escalas, la base sería en el

modelo de predicción numérica del tiempo BRAMS, originado a partir de RAMS

[11].

Las características de Brams son nuevas, las parametrizaciones son especialmente

desarrollados por investigadores brasileños, aplicadas en América del Sur, apropiado para

simular transferencias de radiación, ascenso de vapor en la atmósfera, intercambiador de calor,

transporte turbulento a la capa límite planetaria, entre otros [11].

El modelo de transporte CCATT, Euleriano acoplado a BRAMS, es un modelo numérico que

simula los procesos, estudios y transporte asociados con la emisión de los incendios. El

transporte de gases traza y aerosoles se hacen simultáneamente con la evolución del estadoatmosférico utilizando los mismos tiempos de la simulación la misma dinámica y

parametrizaciones físicas de la atmósfera [11].

La ecuación de conservación de la masa para el CO y para PM2,5μm calculado en la forma de

la ecuación de tendencia, expresado por la siguiente ecuación:

S S S S S S

W PM 2,5 VI RVII Q pr VIII

t t t t t t

advI PBLdiff II deepconvII shallowconvIV chemCOV


Donde S es la celda de la malla cuyo significado es ser: trazador de la relación de mezcla el

término (I) representa la expresión transporte 3-d (advección por el viento media), Término (II)

es la difusión a escala inferior a la malla en el PBL, términos (III) y (IV) son los transportes sub-

red por convección profunda y superficial, respectivamente [8].


24/88

Término (V) se aplica a CO que es tratado como un trazador pasivo con una vida de 30 días,

Término (VI) se refiere a la deposición húmeda aplicada a PM2.5, Término (VII) se refiere a

la deposición seca aplicada a los gases y partículas de aerosoles , finalmente, Término (VIII)

es el término fuente que incluye el mecanismo de elevación de la pluma asociado con los

incendios de vegetación [10].

La condición de contorno se definió como el flujo de entrada constante y radiactiva de

salida variable. Emisiones de CO de las zonas urbanas, la actividad industrial,

vehicular actividades y fuentes biogénicas no se incluyen en este estudio, debido a

que en las áreas en las que centraron el modelo, la discusión y evaluación enfocaron

la quema de biomasa es la fuente más importante [10].

Como conclusión de este estudio: Las simulaciones del modelo CATT -BRAMS de CO

y PM2.5µm fueron comparados con los datos sobre el terreno de la campaña LBA

SMOCC / RaCCI, recogido cerca 62.37 o W y 10.75 o S en la cuenca del

Amazonas. El PM2.5μm y CO medidos cerca a la superficie se hicieron en sitio de

pastos, en los meses de Septiembre a Noviembre de 2002. El PM2.5mm. La

concentración de la masa de partículas se midió con un TEOM (Elemento vibratorio

Balance de Masa) con una resolución temporal de 30 min en (Septiembre 10Noviembre 4)

Año 2002 [10].

Se realizó una comparación de los PM 2.5µm y CO resultados del modelo a las 12:00

UTC con el promedio diario centrado a las 12:00 UTC se hizo para evaluar estas

simulaciones, como resultado la simulación realizada con el modelo CATTBRAMS

permitió conocer y comparar las concentraciones de CO y PM2,5µm en la quema de

Biomasa. Cada año, grandes áreas del mundo están sometidos a la acción de los

incendios antropogénicos y naturales. Se estima que más de 100 millones detoneladas de aerosoles de humo se emiten a la atmósfera, el 80% que se producen

en las regiones tropicales del mundo [11].

El proceso de la quema de biomasa libera a la atmósfera gases traza y partículas de

aerosol que afectan de manera considerable la calidad del aire, la troposfera y la


25/88

química estratosférica, el balance de radiación y la dinámica y microfísica de nubes.

Este estudio tiene como objetivo utilizar la energía radiante fuego (FRE) derivado de

MODIS ( Espectro radiómetro de moderada resolución) y el GOES (Satélite

geoestacionario operacional del medio ambiente) para estimar las emisiones de

monóxido de carbono (CO) y partículas con diámetro inferior a 2,5 micrómetros

(PM2.5μm) para América del Sur en el año 2002 los incendios, para modelar estas

emisiones en CCATT-BRAMS (Modelo Química-Aerosol-trazador Transporte

acoplado a brasileño Regional atmosférica). Con una correlación mayor que 86% entre

el tiempo de emisión por pulverización (en kg.s -1) y la FRE (MJ.s-1) tres coeficientes

satélite GOES está fecha se originaron [11].

El uso de las energías renovables y los coeficientes de emisión para estimar la PM

2.5μm y CO emitido en la quema de biomasa mostró la correlación.

Aproximadamente el 91% de los datos modelados y los datos utilizados para LBA

(Gran Escala de la Biosfera-Atmósfera en la Amazonia), SMOCC (humo, aerosoles,

nubes, lluvias y clima) y RaCCI (radiación, Nube, y las interacciones del clima) [11].

El presente trabajo tiene como objetivo principal usar la energía radiante fuego

(FRE) derivado de MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) sensor

para estimar las emisiones de monóxido de carbono (CO) y partículas con diámetro

menor que 2,5μm (PM2,5 μm) para la quema del período año 2002 en

América del Sur, y modelar estas emisiones en CCATT-BRAMS. El CCATT-BRAMS

(Junto Química-Aerosol Tracer Modelo de transporte acoplado a los Desarrollos

brasileños sobre la Regional atmosférica Modeling Sistema), desarrollado para simular

la circulación atmosférica en varias escalas, la base sería en el modelo de predicción

numérica del tiempo BRAMS, originado a partir de RAMS [11].

Las características de Brams son nuevas, las parametrizaciones son especialmente

desarrollados por investigadores brasileños, aplicadas en América del Sur, apropiado

para simular transferencias de radiación, ascenso de vapor en la atmósfera,

intercambiador de calor, transporte turbulento a la capa límite planetaria, entre otros

[11].


26/88

El modelo de transporte CCATT, Euleriano acoplado a BRAMS, es un modelo

numérico que simula los procesos, estudios y transporte asociados con la emisión de

los incendios. El transporte de gases traza y aerosoles se hacen simultáneamente con

la evolución del estado atmosférico utilizando los mismos tiempos de la simulación la

misma dinámica y parametrizaciones físicas de la atmósfera [11].

La ecuación de conservación de la masa para el CO y para PM2,5μm calculado en la

forma de la ecuación de tendencia, expresado por la siguiente ecuación:

S S S S S

W PM 2.5 m R Q

t t t t t

adv PBLturb Conv. Rasa Conv.Pr of .


Donde (∂ S, ∂t) representa la tendencia local, (adv) la advección en la escala rejilla,

(PBL Turb) el transporte turbulento en la capa limite planetaria. El término de Conv. (

asociado a la convención de la humedad profunda). El término de WPM2,5μm asoc ia

la eliminación conectiva húmeda para materia particulada, R es el término asociado

con la eliminación seca y / o transformaciones químicas , el término Q la fuente de

emisión asociado el proceso de grabación .

La estimación de las emisiones de gases de efecto invernadero, la quema de biomasa

son necesarias para los inventarios anuales, su estimación de los datos derivados

de satélites ambientales son de importancia fundamental para el modelado de tiempo

y el clima, ya que permite la asimilación de datos para modelos como el CCATT-

BRAMS [11].


27/88

La Figura 1.5 muestra el mapa de la media de días PM2,5μm y CO emitido a la

atmósfera en el periodo 15 de julio del 2002 a 15 de Noviembre del 2002 en cuya

simulación fueron utilizado los coeficientes de emisión en base a los datos ERF

MODIS extraído asimilando los datos del GOES ( Satélite Geoestacionario

operacional del medio ambiente) en CCATT-BRAMS [11].

Figura N° 1.5. Mapa de la media de días PM2,5μm y CO emitido a la atmósfera en el

periodo 15 de julio del 2002 a 15 de Noviembre del 2002 en cuya simulación fue

utilizado el inventario FER y los coeficientes de emisión en base a los datos ERF

MODIS.

El inventario de emisiones de fuentes móviles en la escala regional- urbano que se

presentó en esta investigación se desarrolló utilizando las emisiones en el

preprocesador CCATT-BRAMS mediante la combinación de sitios disponibles con

inventarios, valores extrapolados para ciudades sin inventarios, y los inventarios

mundiales RETRO y Edgar. El inventario RETRO es una base de datos global con las

emisiones de resolución temporal de 40 años (1960-2000), con medias mensuales

evaluados en una cuadricula mundial 0.5° x 0.5° [10].


28/88

El inventario EDGAR Proporciona las emisiones globales anuales de gases de efecto

invernadero y precursores para el año 2000 en el 1°x1° cuadrícula.

Las estimaciones de las emisiones se organizan según los factores, la agregación y

metodologías de distribución espacial, la clasificación con criterios para las fuentes de

emisión [10].

La construcción de las emisiones regionales de fuentes móviles urbanas utilizando los

inventarios, centrándose en tres acciones principales: El análisis de los inventarios

del sitio, la correlación con los índices socio-económicos, la extrapolación de la

información y ubicación a otras ciudades brasileñas sin inventarios y la distribución

espacial de estas emisiones.

Los dos últimos pasos se trabajaron de forma automática en el preprocesador emisiones

CCATT-BRAMS [10].

El objetivo de esta representación es generar un inventario coherente de escala local

y regional, así como permitir la evaluación del impacto de esta representación en la

escala regional para las emisiones de otras ciudades [12].

En la versión original del preprocesador emisiones de CCATT-BRAMS, a partir de los

inventarios mundiales RETRO / EDGAR se interpolo al modelo de cuadrícula utilizando

el esquema de "vecino más cercano", el límite urbano no está representado con

detalle.

En este trabajo, el nuevo esquema se propone en las zonas urbanas que se identifican

con el algoritmo numérico basado en Graham (1972), que identifica puntos

perteneciente a la gama predefinida de valores, haciendo un barrido desde un punto

central definido generalmente es el centro del área urbana [12].

Experimentos numéricos se realizaron utilizando el modelado Sistema de

CCATTBRAMS. El sistema CCATT-BRAMS se puede configurar con prácticamente


29/88

cualquier mecanismo químico utilizando una versión modificada de la SPACK (

Preprocesador Atmosférico de la Cinética Química) .El atmosférico regional

Mecanismo de Química con 70 reacciones cinéticas y de 237 fotólisis de las especies,

se utilizó para este estudio. El integrador numérico del mecanismo químico se basa en

el método Rosenbrock [12].

Entre los diversos índices socioeconómicos que se analizaron (Tabla 2), los flujos de

emisión de CO y NOx se correlacionan mejor con la densidad de vehículos, en primer

lugar con los índices de correlación de Pearson de 0,92 y 0,93 y coeficientes de

determinación de 0,88 y 0,95, respectivamente [12].

Por lo tanto, las emisiones de otras ciudades brasileñas se extrapolaron en función dela densidad de vehículo de acuerdo con la curva de correlación mostrada en la Fig. 6.,

CO y NOx ambos están presentes en todos los inventarios [12].

Tabla 1. Relación de emisiones entre CO/NOx y índice socio-económico

(determinación de coeficientes).

Fuente [12].


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Fig N°6. Fuentes móviles de emisiones de CO y NOx (Kgm2s -1), densidad de vehículos

(miles de vehículos por km2) para las ciudades analizadas (localidades indicadas en

el mapa).

Fuente: [12].

Los inventarios globales de (emisiones a escala) carecen de representación detallada

de las emisiones en una escala local, principalmente en regiones con pocos datos

disponibles, como es el caso de América del Sur, como conclusión en este estudio se

realizó la incorporación de inventarios de lugares y fecha en las bases de datos

mundiales. En el presente estudio, la metodología utilizada permitió la construcción

de un inventario regional para el Continente sudamericano, con el objetivo de informar

e incorporar los inventarios municipales en el RETRO / EDGAR mundial en el mapas

de emisiones [20].


31/88

IV.PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA.

La contaminación del aire es fundamentalmente una consecuencia de las actividadeshumanas. Los problemas de salud causados por la contaminación del aire pueden

verse influenciados por factores tales como: magnitud, alcance y duración de la

exposición, edad, susceptibilidad de cada persona, entre otros [11].

La contaminación del aire ocurre tanto en exteriores (ambiente) como en interiores

(casas, edificios etc). Los efectos de la contaminación del aire sobre la salud varían

enormemente de persona en persona. Los más afectados por la contaminación del

aire son los ancianos, niños y enfermos crónicos del pulmón y corazón [12].

Un modelo de concentración de contaminantes del aire permite predecir las

concentraciones y emisiones de contaminantes, bajo ciertas condiciones

meteorológicas, durante cierto tiempo. La mayor parte de los residuos industriales se

descargan verticalmente al aire libre, mediante una chimenea [13].

Una vez que el gas contaminado sale del punto de descarga, la columna de humo

tiende a expandirse y mezclarse con el aire donde se diluyen los residuos gaseosos,

para finalmente dispersarse y bajar al suelo [13].

En las zonas rurales, en las cercanías a las fábricas, la exposición continua a las

sustancias no deseadas produce no solo daño en la superficie de las hojas sino que

reduce el crecimiento no solo de la planta sino también el de las frutas. En los cultivos

comerciales eso significa una reducción directa de ingresos a los trabajadores de esta

área [13].

Actualmente la principal causa de contaminación del aire en la ciudad de Lima es

debida a las emisiones vehiculares y en menor escala debida a las industrias. Es

importante entonces, el estudio y análisis de la estabilidad atmosférica para formular

los modelos que permitan predecir las concentraciones en la contaminación del aire.

La contaminación atmosférica en centros urbanos es perjudicial a la salud de la

población expuesta, lo que lleva a la preocupación mundial de este tema [13].


32/88

Para conocer los contaminantes que se forman en la atmósfera es necesario analizar

los parámetros que determinan las condiciones de la estabilidad atmosférica, ya que

dichas condiciones influyen fuertemente en la concentración, dispersión y difusión de

los mismos, por ello se estudiaran los mecanismos CB07 y RELACS para comprender

el comportamiento, formación de los contaminantes en la atmósfera.

¿ Cuál es el rendimiento de los mecanismos químicos RELACS y CB07 que simulan la

calidad del aire usando el modelo CCATT- BRAMS?.


33/88

N° JUSTIFICACIÓN E IMPORTANCIA DE LA INVESTIGACIÓN.

La contaminación del aire tiene un efecto directo sobre la salud humana. En casosextremos, ha causado muertes como resultado de la combinación de características

geográficas con estado del tiempo. La exposición a contaminantes del aire puede

causar efectos agudos a (corto plazo) y crónicos (largo plazo) en la salud [14].

La contaminación del aire es una amenaza aguda, crónica para la salud humana y el

ambiente. Las personas están expuestas a contaminantes del aire en exteriores e

interiores., estos contaminantes pueden ser mezclas que constan de múltiples

contaminantes que pueden tener independiente o combinados efectos sobre la salud

humana.

En realidad, las personas están expuestas a una combinación de contaminantes

simultáneamente, y existe incertidumbre acerca de si estos contaminantes actúan de

forma independiente o en combinación (sinérgica, antagónica, o de forma interactiva)

para afectar a la salud humana [11].

Esta exposición puede detonar o agravar afecciones respiratorias, cardíacas y otras.

Puede ser dañina para personas con enfermedades pulmonares o cardíacas crónicas,embarazadas, ancianos y niños, sobre todo en la población de menores recursos que

trabaja en las calles y vive en condiciones precarias. Los efectos agudos son

inmediatos y reversibles cuando cesa la exposición al contaminante, los efectos

agudos más comunes son la irritación de los ojos, dolor de cabeza y náuseas [11].

El crecimiento de la población en las grandes ciudades conduce a la degradación de

la calidad del aire a escala local y regional, entre otros problemas. Los gases emitidos

a la troposfera y sus productos de oxidación representan un riesgo directo a la salud

humana. En los países en desarrollo, este problema se agrava generalmente por la

flota de vehículos [15].

La urbanización ha sido una de las tendencias más significativas en la actividad humana a lo

largo de la historia. En la mitad del siglo XIX sólo 1.7% de la población mundial vivía en


34/88

ciudades, pero la población urbana creció a 50% en el año 2007. En América del Sur, los

datos son aún más sorprendente: el 82% de la población reside en zonas urbanas, con una

tasa de crecimiento anual del 1,7%, así como el uso intensivo de combustibles fósiles en

lugar de bajo consumo de energía, los gases de emisión en las fuentes industriales y el

sector del transporte han tenido gran efecto en al aspecto ambiental.

Las emisiones del tráfico en general, constituyen la principal fuente contaminación del

aire en las zonas urbanas. El material particulado (PM) es una de los componentes

importantes de las emisiones del tráfico., Como resultado del proceso de combustión

de los combustibles fósiles en los vehículos. Situaciones críticas surgen generalmente

en áreas urbanas densamente urbanizadas [17].

La calidad del aire en una ciudad dada se estudia en base a estudios realizados de

las condiciones meteorológicas y de emisiones locales. Para aplicar las estrategias

para la mejora de la calidad del aire, es necesario cuantificar sus impactos a escala

local o regional con la utilización de modelos atmosféricos como el CCATT-BRAMS

[15].

Algunos estudios mostraron que la calidad del aire regional y local también puede

depender en gran medida de las emisiones por lo tanto, realizar este tipo de estudio

en la ciudad de Lima contribuye a la realización de los inventarios de emisiones de

escala los cuales son muy útiles para la predicción de la contaminación del aire, en el

espacio y tiempo, estimar los contaminantes primarios y secundarios [15].

La aplicación de un modelo actual para el estudio de la química atmosférica para la

ciudad de Lima proporcionara una mejor comprensión de los procesos físicos y

químicos que controlan el transporte de contaminantes en la región [15].

El Transporte de los contaminantes atmosféricos en la ciudad de Lima, es monitoreado

de forma operacional por SENAMHI. Un sistema de monitoreo de transporte

operacional en tiempo real se implementó utilizando el modelo de transporte 3D

(CCATT-BRAMS, modelo de dispersión de contaminantes en la atmosfera), acoplado

a un modelo de emisión [16].


35/88

El modelo CCATT-BRAMS, sigue el enfoque Euleriano, resolviendo la ecuación de

conservación de la masa para monóxido de carbono y material particulado PM2.5. Las

emisiones de monóxido de carbono asociadas a los procesos antropogénicas

(industrias, generación de electricidad, vehículos. etc.) son utilizados de las bases de

datos de EDGAR (Base de Emisión de Datos para la Investigación Atmosférica Global)

y de RETRO.

Los campos 3D de concentración de la corrida previa son empleados como

condiciones iníciales para los trazadores en la próxima corrida. La simulación está

siendo para 48 horas, iniciando a las 00UTC del día anterior. La humedad del suelo

es inicializado basándose en el método de índice de precipitación (Gevaerd & Freitas,2006).

En la actualidad en la Ciudad de Lima, no se ha realizado estudios comparativos con

los mecanismos químicos RELACS – CB06 utilizando el modelo CCATTBRAMS, esta

acotación es importante, sobre todo teniendo en cuenta que se produce la formación

de ozono, y de otras especies químicas que reaccionan en la troposfera, así mismo

se podrá conocer las concentraciones de especies químicas de los mecanismos a lo

largo de la trayectoria estudiada. En este modelo, la ecuación de conservación de la

masa se resuelve para el monóxido de carbono (CO) y el material particulado PM 2.5.

Las fuentes de emisiones de gases y partículas asociadas con las actividades de

quema de biomasa en bosque tropical, sabana y pastizales son parametrizadas e

introducidas en el modelo. Las fuentes son distribuidas espacial y temporalmente y

son asimiladas diariamente de acuerdo con los puntos de quema de biomasa

obtenidos mediante teledetección (AVHRR, MODIS y GOES-12). Las fuentes

antropogénicas del CO también son incluidas de acuerdo con las bases de datos

EDGAR/RETRO/CETESB [ Centro de estudios].

El presente trabajo de investigación generara la información requerida para evaluar las

estrategias para el control de emisiones y su impacto en la calidad del aire para apoyar la

toma de decisiones, se generará información científica valiosa para comprender mejor la

dinámica de la atmósfera y la contaminación del aire en la ciudad de Lima. El modelo


36/88

CCATT-BRAMS, nos informa de manera meteorológica como es la dinámica química de

los contaminantes en la atmósfera, también ha sido utilizado en el estudio de las

condiciones meteorológicas en las regiones tropicales. Este es un modelo para transporte

química atmosférica en 3D capaz de simular emisiones, el transporte, los procesos de

eliminación de gases, aerosoles, trazas, y la reactividad química a la atmósfera.

En la investigación el modelo CCATT-BRAMS se utiliza formando un dominio en el

estudio para la localización de las condiciones límite, lo que permite la evaluación de

los efectos sobre la calidad del aire de fuentes diferentes en los sectores de la ciudad

(Estaciones de monitoreo de SHENAMI: Ate, San Juan de Lurigancho, Villa María del

triunfo, Puente Piedra). La implementación del modelo CCATT-BRAMS en la ciudadde Lima se adapta adecuadamente a las condiciones de la ciudad, teniendo en cuenta

las escalas, los parámetros necesarios para su implementación, los resultados nos

indicarán la formación de especies secundarias que son un potencial riesgo para la

salud humana, permitirá un seguimiento más eficaz de la calidad del aire en el país.



en la troposfera inferior en esta región, y proporcionar herramientas que permitieran la


mecanismo químico, con una necesidad de recursos computacional inferior, se


El rendimiento del mecanismo es RELACS, en este trabajo su aplicación se realizó

en la región sureste de Brasil, el estudio se realizó durante los meses,

correspondientes a las estaciones seca y de lluvia, respectivamente. Los resultados

fueron comparados con los mecanismos químicos CB07 y RACM en la escala

regional mediante el modelo de trayectoria, y también para la ciudad de São Paulo, laevaluación del rendimiento de la simulación del ciclo diurno se realizo a través de la

comparación con datos in situ [2].

El modelo CCATT-BRAMS toma ventajas de BRAMS; específica el desarrollo de las

zonas tropicales / subtropicales y de la reciente disponibilidad de herramientas para el


37/88

procesamiento de previos mecanismos químicos con rápidos códigos para las tasas

de fotólisis. BRAMS incluye en la técnica parametrizaciones físicas y formulaciones


acoplamiento en línea entre la meteorología y la química permitió que el sistema se

utilizara para estudiar la composición química atmosférica simultánea y las

previsiones meteorológicas, así como las posibles evaluaciones entre ellos [3].

En este trabajo, la descripción del modelo ofrece a lo largo de las evaluaciones

realizadas información obtenida a partir de datos de observación desde estaciones

terrestres, los instrumentos a bordo de las aeronaves y la recuperación de la

teledetección espacial. La evaluación tiene en cuenta la solicitud del modelo endiferentes escalas de las megaciudades y Cuenca Amazónica hasta la región

intercontinental del Hemisferio Sur. [3]. FEBRERO.

En principio, CCATT-BRAMS puede utilizar cualquier mecanismo químico que el

usuario le proporcione. En la práctica, los recursos informáticos disponibles limitan el

número de especies y reacciones. Hasta aquí tres mecanismos han sido utilizados en

la química de la troposfera: RACM – Regional Mecanismo de Química Atmosférica,

con 77 especies, Carbon Bond con 36 especies, y RELACS – Regional Lumped

Atmospheric Chemical Scheme, con 37 especies [4].

Se ha realizado la Estimación de las emisiones de gases traza y aerosoles sobre

América del Sur: Relación entre la energía radiante y aerosoles, el Sistema de

Modelado Atmosférica Regional (CATT-BRAMS) ha sido evaluado en Gran Escala

de la Biosfera-Atmósfera en presencia de humo, aerosoles, nubes, lluvias y clima

(SMOCC) y Radiación, Nubes, e interacciones del clima (RaCCI) [8].

Los métodos tradicionales para la estimación de los aerosoles y traza de gases

liberados a la atmósfera generalmente utilizan factores de emisión asociados con lacarga de combustibles, características de la humedad algunas veces son parámetros

difíciles de estimar. El inventario estimado por MODIS y FRP considera las medidas

necesarias para realizar el estudio e incluyen el modelo Aerosoltrazador de

Transporte, del sistema de modelado atmosférico Regional (CATTBRAMS) evaluado


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en Gran Escala en la Biosfera-Atmósfera elementos como el humo, aerosoles, nubes,

lluvias y clima (SMOCC) Radiación, y las interacciones del clima (RaCCI) [8].


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N° OBJETIVOS.

OBJETIVO GENERAL.

Evaluar el rendimiento de los mecanismos químicos RELACS y CBO6 que simulan la

calidad del aire en la ciudad de Lima a través de la aplicación del modelo CCATT-

BRAMS.

OBJETIVOS ESPECÍFICOS.

Realizar simulaciones numéricas con el mecanismo químico RELACS usando el modelo

CCATT- BRAMS para la ciudad de Lima.

Realizar simulaciones numéricas con el mecanismo químico CB06 usando el modelo

CCATT- BRAMS para la ciudad de Lima.


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VII.HIPÓTESIS.

Usando el modelo CCATT-BRAMS se podrá conocer cuál es el rendimiento de los

mecanismos químicos RELACS-CBO6.

VARIABLES.

Las variables meteorológicas relacionadas en la investigación son: la Dirección y

Velocidad de viento, la Temperatura, la Humedad, Estaciones del año: Verano e

Invierno.


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N° UNIDAD DE ANÁLISIS.

5. Unidad de Análisis.

La provincia de Lima está conformada por 43 distritos en un área de 2812 km 2. Por su

parte, la Provincia Constitucional del Callao cuenta con seis distritos (INEI, 2000).

Juntos forman el área denominada Lima Metropolitana en la que se concentra la

población, las actividades económicas y los flujos comerciales [1].

Como capital del Perú es la ciudad más grande del país y según el último censo

realizado en 2007 la población asciende a 8.482.619 habitantes y la poblaciónestimada al 2012 es de 9.437.493 habitantes (INEI, 2012).


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Fuente: [4]5.1 ÁREA DE INFLUENCIA.

El distrito de San Juan de Lurigancho está ubicado al noreste de la Provincia de Lima,

se desarrolla desde la margen derecha del río Rímac hacia las elevaciones del Cerro

Colorado Norte, flanqueado hacia el este por divisoria de Cerro Mirador, Ladrón,

Pirámide y Cantería; por el oeste la divisoria la definen los Cerros Balcón, Negro,

Babilonia.

La altura del territorio del distrito de San Juan de Lurigancho varía entre los 2240

m.s.n.m., en las cumbres del Cerro Colorado Norte y de 200 m.s.n.m que alcanza la

ribera del río Rímac [2].

Sus límites son: Por el Norte con el distrito de San Antonio (provincia de Huarochirí),

por el Este continua limitando con el distrito mencionado y el distrito de Lurigancho -

Chosica, por el Sur con los distritos de El Agustino y Lima (teniendo como línea

divisoria al río Rímac), por el Oeste con los distritos de Rímac, Independencia, Comas

y Carabayllo de la misma provincia de Lima [2].

Actualmente San Juan de Lurigancho supera el millón de habitantes [2].

5.2 SUPERFICIE Y CLIMA.

Su clima es de tipo desértico, con muy escasas precipitaciones en invierno y la

temperatura media oscila entre los 17ºC a 19ºC. Sin embargo el clima varía de acuerdo

al lugar.

Por la parte baja del distrito, en los pueblos de San José, San Cristóbal, Vista Alegre

y Santa Rosita de tres compuertas, así como la urb. Zárate, el clima en invierno es frio,penetrante con constantes lloviznas originada por las brisas del río Rimac y por las

filtraciones que es un factor que determina la humedad de esa zona [2].


43/88

En la parte media del distrito, por los pueblos de 15 de Enero, La Providencia, Canto

Chico, San Hilarión, Nuevo Perú, Sagrado Madero y las urbanizaciones Inca Manco

Capac, Las Flores, San Carlos, etc. El clima es suave, menos frío y con ligeras

lloviznas .Sin embargo en la parte alta, en la zona denominada Canto Grande el clima

es seco, de escasas lluvias, agradable, de poca humedad, cielo despejado y con sol

casi todo el año. El sol en tiempo de verano es fuerte, los médicos recomiendan el

lugar para las personas que sufren de bronquios, reumatismo y asma En la actualidad

San Juan de Lurigancho es considerado como uno de los distritos con mayor población

del continente sudamericano, su crecimiento se debió básicamente a la política

centralista de los gobiernos actuales, que repercutió en una desatención del campo,

otro factor es el fracaso de la reforma agraria y los múltiples problemas de violenciasocial que se vivieron desde los años 80 [2].El Instituto Metropolitano de Planificación

clasifica los distritos de Lima Metropolitana de la siguiente manera: Tabla 1.


44/88

Tabla N° Estimación de la población por áreas interdistritales de Lima- Metropolitana.

Orden. Áreas. Distritos. Población total.

1 Norte.

Ancon, Carabayllo,

Comas,

Independencia,

Los

Olivos, Puente de

Piedra, San Martin.

2´427.936.

2 Este.Ate, el Agustino,San Juna del

Lurigancho, Santa

Anita, La Molina.

2´ 502.668.

3

Centro.

Breña, Cercado, La

Victoria, Rimac,

Pueblo Libre, San

Miguel , b

Barranco.

2’ 105.023

4 Sur.

San Juan de

Miraflores, Villa el

Salvador, Villa

María del Triunfo.

1’ 504. 944

Fuente: IMP, 2013 e INEI .

La red de monitoreo de la calidad del aire del SENAMHI en Lima Metropolitana consta

de cinco estaciones con equipos automáticos que monitorean horariamente los

contaminantes: material particulado menor de 10 μm (PM10),dióxido de azufre (SO2),

dióxido de nitrógeno (NO2) y Ozono superficial (O3), contaminantes cuyas

características se resumen en la Tabla 2.


45/88

Las estaciones de calidad del aire se encuentran ubicadas en los distritos de San

Borja, Ate, Jesús María, Santa Anita y Villa María del Triunfo, tal como se muestra en

la Tabla 3 y la Figura 2. Las estaciones de Villa María del Triunfo y Santa Anita cuentan

con una estación meteorológica que mide presión, humedad relativa y temperatura del

aire [3].

Tabla 3. Relación de estaciones automáticas de monitoreo de la calidad del aire.

N°. Estación. Longitud. Altitud

(msnm).

Parámetros de

medición.

1 Ate 291097 8669823 PM10, SO2, NO2 y O3.

2 San Borja. 283200 8661900 PM10, SO2, NO2

y O3

3 Jesús

María.

276601 8664893 PM10, SO2, NO2

y O3

4 Santa

Anita.

285325 8667937 PM10, SO2, NO2

y O3

5 Villa María

del Triunfo.

291077 8654306 PM10, SO2, NO2

y O3

6 San Juan

del

Lurigancho.

-76.98 239 PM10, PM2.5,

NO, NO2,

Ozono.

Fuente [3].

Debido a las características geográficas de Lima Metropolitana, el comportamiento

atmosférico y las fuentes de contaminación (emisiones vehiculares, industriales y

comerciales), existe un potencial riesgo ambiental. La vigilancia atmosférica es una

tarea primordial y por tal razón el SENAMHI está ampliando la red de monitoreo actual

con cinco estaciones adicionales que incluyen estaciones meteorológicas

automáticas.


46/88

Los distritos beneficiados son Puente Piedra, Carabayllo, San Martín de Porres, San

Juan de Lurigancho y el Centro Poblado de Santa María de Huachipa (distrito

Lurigancho-Chosica) [3].

5.3 Delimitación Geográfica y Población.

San Juan de Lurigancho es uno de los 43 distritos de la Provincia de Lima, en el

Departamento de Lima, Perú. Se ubica al Noreste de Lima Metropolitana. Los límites

del distrito son los siguientes:

Norte: Distrito de Carabayllo.

Sur: Distrito de El Agustino y el Distrito de Lima.

Este: Provincia de Huarochirí y el Distrito de Lurigancho.

Oeste: Distrito del Rímac, el Distrito de Independencia y el Distrito de Comas [3].


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Fuente: https://www.google.com.pe/web.

El Instituto Nacional de Estadística e Informática (INEI) informó, que la población actual

de la Ciudad de Lima, quien es la capital en sus 43 distritos, alcanzaría los 8 millones

693 mil 387 habitantes.

San Juan de Lurigancho, el más poblado de acuerdo con las estimaciones y

proyecciones del INEI, al 30 de junio de 2014, el distrito más poblado seguirá siendo

San Juan de Lurigancho con 1’069,566 pobladores ( internet).


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Fuente [https://www.google.com.pe/web].

5.4. Contaminantes atmosféricos monitoreados.

La red observacional y la información generada contribuyen a verificar

permanentemente que se cumplan los Estándares Nacionales de Calidad Ambiental

del Aire, establecidos por los decretos supremos 074-2001-PCM y 003-2008-MINAM

(Tabla 6). Asimismo, se emiten avisos cuando se sobrepasan los Niveles de Estadode Alerta Nacionales para Contaminantes del Aire, señalados en los decretos

supremos 009-2003-SA y 012-2005-SA (Tabla 7).

5.5 Determinación del tiempo de muestreo.

Definición de Parámetros Ambientales.

La red de vigilancia de la calidad del aire del SENAMHI monitorea permanentemente

los siguientes contaminantes: Dióxido de azufre (SO2), Dióxido de nitrógeno (NO2),

Monóxido de Nitrógeno (NO), Óxido de Nitrógeno (NOx), Ozono troposférico (O3) y

partículas PM10 menores de 10 micrómetros (PM2,5), El monóxido de Carbono (

C0)[3].


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También verifica que se cumplan los Estándares Nacionales de Calidad Ambiental del

Aire, establecidos por el Decreto Supremo 074-2001-PCM y el Decreto Supremo 003-

2008 MINAM. Asimismo, emite avisos cuando se sobrepasan los Niveles de Estado de

Alerta Nacionales para Contaminantes del Aire, señalados en el Decreto Supremo 009-

2003-SA y el Decreto Supremo 012-2005-SA [3].

Entre las especies químicas más frecuentes que causan alteraciones en la

composición de la atmósfera se encuentran los aerosoles, Óxidos de azufre (SOx),

Monóxido de Carbono (CO), Óxidos de nitrógeno (NOx), Hidrocarburos (Hn Cm),

Ozono (O3) y Dióxido de Carbono (CO2), PM 2.5 y PM10 [3].

Las especies químicas que son consideradas para el análisis de los resultados de la

investigación son: PM2.5, PM10, Ozono, NO, NO2.

Duración de la toma de datos:

Para cuantificar y evaluar el comportamiento de los contaminantes atmosféricos a nivel

espacial y temporal, mediante la Dirección General de Investigación y Asuntos

Ambientales el SENAMHI se realizó la investigación considerando los datos

obtenidos en la estación ubicada en el distrito San Juan del Lurigancho., en elsiguiente período de tiempo:

1.- Estación de Invierno:

Mes: Junio del año 2015.

Período: 30 días.

2.- Estación de Verano:

Mes: Diciembre del año 2015.

Período: 31 días.


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Estación: San Juan del Lurigancho.

Mes: Junio.

Año: 2015.

Fuente: INEI (Instituto Nacional de Estadística) Boletín Mensual Junio Año 2015.


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Condiciones meteorológicas climáticas en el distrito San Juan del Lurigancho. I.

Calidad del aire en Lima Metropolitana.

El Servicio Nacional de Meteorología e Hidrología del Perú (SENAMHI), mediante la

Dirección de Proyectos de Desarrollo y Medio Ambiente, realiza la evaluación de las

condiciones sinópticas y meteorológicas locales que influyen en el comportamiento

temporal y espacial de los contaminantes atmosféricos particulado y gaseosos,

medidos mediante métodos de muestreo pasivo y monitoreo automático en la cuenca

atmosférica de Lima-Callao [4].

1.3 Concentraciones de Contaminantes Gaseosos El SENAMHI monitorea las

concentraciones de contaminantes gaseosos del aire en diez (10) estaciones,

ubicadas en los distritos de Ate, San Borja, Jesús María (Campo de Marte), Santa

Anita, Villa María del Triunfo, Santa Anita, Huachipa, San Juan de Lurigancho (Univ.

Cesar Vallejo), San Martín de Porres, Carabayllo y Puente Piedra [4].


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Fuente [4].

1.3.1 Partículas PM2,5 .

Según información proporcionada por el Servicio Nacional de Meteorología eHidrología (SENAMHI), durante el mes de Junio de 2015 el material particulado menora 2,5 microgramos (PM2,5) en la estación Lima Este 4 (Univ. Cesar VallejoSan Juande Lurigancho) registró 31,4 ug/m3, mayor en 6,1%, en comparación con el mesanterior [4].

Cabe resaltar que la fracción respirable más pequeña es conocida como materialparticulado menor a 2,5 microgramos (PM2,5), que está constituida por aquellaspartículas de diámetro inferior o igual a las 2,5 micras, conformado por partículassólidas o líquidas que se encuentran en el aire, generadas principalmente, por elparque automotor. Su tamaño hace que sean 100% respirables, penetrando así en elaparato respiratorio y depositándose en los alveolos pulmonares, produciendoenfermedades respiratorias y problemas cardiovasculares [4].

Lima Metropolitana concentración promedio de material particulado inferior a 2.5

micras (PM 2.5) (ug/m3), PM 10 (ug/m3) por estaciones de medición 2014- 2015 (PM

2.5) (ug/ m3).

Mes: Junio, año 2015.


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Estación de calidad del aire: Lima este 4. (Universidad Cesar Vallejo- San Juan del

Lurigancho): 31.4 (ug/ m3).

Respecto al mes anterior: 6.1 (ug/m3).

PM 10 (ug/m3).

Mes: Junio, año 2015.


Lurigancho): 147.7 ( ug/m3) .Respecto al mes anterior: 6.1 (ug/m3).

Fuente [4]: INEI. N° 05 2015.

.2 Concentración de los contaminantes del aire.

El Servicio Nacional de Meteorología e Hidrología (SENAMHI), informó que en el mesde Junio de 2015, el valor promedio del material particulado menor a 2,5 microgramos

(PM2,5) en el distrito de San Juan del Lurigancho fue de 31,4 ug/m 3 .Fuente [4].

1.2 Presencia de Material Particulado (PM10).

En el mes de Junio de 2015, el máximo valor obtenido de PM10 se registró en el

distrito de San Juan del Lurigancho con un valor de 147,7 ug/m3 de PM10, cifra

mayor en 45,5% respecto al mes anterior [4].

Las partículas PM10 son el material particulado de diámetro menor o igual a 10

micrómetros. Son las partículas sólidas o líquidas suspendidas en el aire, las cuales

tienen diferente composición química. Se produce por la quema de combustibles o la

quema de carbón o madera.


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Afecta al sistema respiratorio y cardiovascular. El material particulado (PM) que flota

en el aire contiene amoníaco, sulfatos, carbón y polvo, es el que más afecta a las

personas. Estas partículas son producidas principalmente por la construcción y las

actividades industriales [4].

Figura N°


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Estación: San Juan del Lurigancho.

Mes: Diciembre.

Año: 2015.

Fuente: INEI (Instituto Nacional de Estadística) Boletín Mensual Diciembre Año

2015.


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1.2 Concentración de los contaminantes del aire.

El Servicio Nacional de Meteorología e Hidrología (SENAMHI), informó que en el mes

de diciembre de 2015, el valor promedio del material particulado menor a 2,5

microgramos (PM2,5) en el distrito San Juan de Lurigancho es de 26,4 ug/m3 [7].

Fuente [4].

1.4 Partículas PM2,5.

Según información proporcionada por el Servicio Nacional de Meteorología e

Hidrología (SENAMHI), durante el mes de diciembre de 2015 el material particulado

menor a 2,5 microgramos (PM2,5) en la estación Lima Este 4 (Univ. Cesar VallejoSan

Juan de Lurigancho) registró 26,4 ug/ m3, mayor en 1,5% con similar mes del año

anterior [4].

Cabe resaltar que la fracción respirable más pequeña es conocida como material

particulado menor a 2,5 microgramos (PM2,5), que está constituida por aquellas

partículas de diámetro inferior o igual a las 2,5 micras, conformado por partículas

sólidas o líquidas que se encuentran en el aire, generadas principalmente, por el

parque automotor. Su tamaño hace que sean 100% respirables, penetrando así en el

aparato respiratorio y depositándose en los alveolos pulmonares, produciendo

enfermedades respiratorias y problemas cardiovasculares [7].

Diciembre 2015.

Lima metropolitana: concentración promedio de material particulado inferior a 2,5 micras

(PM 2,5), (ug/m3) .


Lurigancho): 26.4 (ug/ m3).


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Respecto al mes anterior: Variación porcentual: No presenta datos. Fuente [7] Gráfico N°

Partículas PM10.




quema de carbón o madera.





El distrito de San Juan de Lurigancho registró 78,3 ug/m3 de PM10, cifra menor en

1,1% respecto al mes anterior; mientras que, se incrementó 1,4% comparado consimilar mes del año anterior [7].


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CUADRO N°

FUENTE [7].

CONTAMINANTES CONSIDERADOS EN LA INVESTIGACIÓN:

Material particulado menor de 10 micrómetros (PM10).




quema de carbón o madera [4].






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El material particulado se clasifica según su tamaño: PM2.5 corresponde a las

partículas cuyo diámetro aerodinámico es menor a 2.5 μm y PM10, a las menores de

10 μm3.

Dichas partículas provienen de los procesos de combustión de fuentes tanto móviles

como fijas y de fenómenos naturales. La composición química del material particulado

varía de acuerdo a la fuente.

Las partículas son eliminadas de la atmósfera mediante dos mecanismos: la

deposición en la superficie de la Tierra (deposición seca) y la incorporación a gotas de

las nubes durante la formación de la lluvia (deposición húmeda) (Seinfield, 2006)[5].

Actualmente el ECA vigente establece un valor promedio horario de PM10 de 150 μg/m3 y

un valor promedio anual de 50 μg/m3 [5].

Material particulado menor de 2.5 micrómetros (PM2.5).

Las partículas suspendidas menores de 2.5 micrómetros o PM2.5 son contaminantes

del aire constituidos por material sólido o líquido con diámetro menor de 2.5 milésimas

de milímetro. Las PM2.5 son tan pequeñas que resultan invisibles a simple vista, sinembargo, son capaces de dispersar la luz y disminuyen la visibilidad a distancia;

permanecen en la atmósfera por largo tiempo y recorren grandes distancias antes de

ser removidas. A las PM2.5 se les conoce también como partículas finas en

suspensión. Algunas PM2.5 se emiten directamente a la atmósfera, como son las

provenientes de la combustión de vehículos diesel y de gasolina. Las PM2.5 se forman

también a partir de reacciones químicas de gases emitidos a la atmósfera formando

aerosoles de nitratos y sulfatos y de compuestos orgánicos. En menor proporción

contribuyen las fuentes geológicas (suelo) y biológicas (polen) [8].

El ECA vigente establece un valor promedio horario de PM2.5 de 65 ug/m 3 y un valor

promedio anual de 15 ug/m3 .

Dióxido de Nitrógeno (NO2): Es un gas tóxico, no inflamable, de color pardo rojizo y

de olor sofocante y ácido. Es extremadamente tóxico por inhalación. Es producido por


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fenómenos naturales: relámpagos, erupciones volcánicas y la acción bacteriana en el

suelo, y por fuentes antropogénicas como los combustibles de motores de combustión

lenta. Los vehículos son los principales responsables de las emisiones en un 43% [8].

El ECA vigente establece un valor promedio horario de NO2 de 200 ug/m3 y un valor

promedio anual de 100 ug/m3.

NO.( Monóxido de Nitrógeno).

El monóxido de nitrógeno (NO) es un gas incoloro y su concentración ambiental es por

lo general menor que 0.5 ppm. A estas concentracione

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Tesis Entrega Final . 19 de Mayo Del 2016...Ordenada