Uncertainty propagation of meteorological and emission data in modeling pollutant dispersion in the atmosphere

Propagación de la incertidumbre de los datos meteorológicos y de emisión en el modelado de la dispersión de contaminantes en la atmósfera

La variabilidad es la heterogeneidad real dentro de una población, que no puede ser reducida ni eliminada por más o mejores determinaciones. La incertidumbre representa la ignorancia acerca de un fenómeno pobremente caracterizado, pero que puede reducirse mediante la recopilación de más datos. El objetivo de este trabajo es estimar la concentración de PM10 provocada por las emisiones de una fuente puntual ubicada en Malagueño (Córdoba, Argentina), considerando la variabilidad y la incertidumbre de la meteorología y las emisiones. Para abordar este análisis fue desarrollado un método que utiliza los algoritmos del modelo Industrial Source Complex de la USEPA junto a la metodología Monte Carlo. Con cien mil iteraciones se obtuvo la distribución de concentraciones, encontrándose que la incertidumbre en la dirección del viento es la de mayor incidencia sobre las estimaciones.

Introducción

Los modelos de dispersión atmosférica son herramientas utilizadas para predecir el destino y el transporte de los contaminantes atmosféricos con el fin de evaluar el impacto de las fuentes de emisión en la calidad del aire (Monteiro et al., 2008). Sin embargo, dado que la dispersión atmosférica es un fenómeno estocástico, la concentración en un momento y lugar determinados no puede predecirse con exactitud (Chatwin, 1982). Además de la incertidumbre y la variabilidad inherentes a los procesos atmosféricos, también existen errores asociados a los modelos de calidad del aire y a los parámetros utilizados (Hanna et al., 1998). Algunos ejemplos son los errores asociados a los datos de entrada, el uso de datos sustitutivos, la formulación del modelo y su posterior aplicación fuera de su rango de validez. Mientras que la variabilidad es la verdadera heterogeneidad observada en la naturaleza (con diferencias temporales, espaciales o interindividuales), la incertidumbre se define como el conocimiento incompleto de una magnitud específica cuyo "valor real" sólo podría establecerse si existiera un dispositivo de medición perfecto (Cullen y Frey, 1999). La variabilidad es una propiedad del sistema estudiado y no puede reducirse ni siquiera mejorando el sistema de medición.