Estimación de la concentración de material particulado PM10 y PM2.5 en el área metropolitana de Lima utilizando un modelo euleriano

Descripción del Articulo

Universidad Nacional Agraria La Molina. Escuela de Posgrado. Doctorado en Ingeniería y Ciencias Ambientales
Detalles Bibliográficos
Autor: Reátegui Romero, Warren
Formato: tesis doctoral
Fecha de Publicación:2018
Institución:Universidad Nacional Agraria La Molina
Repositorio:UNALM-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.lamolina.edu.pe:20.500.12996/3635
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/20.500.12996/3635
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Ciudades
Zonas urbanas
Polución del aire
Control ambiental
Deposición atmosférica
Emisión de contaminantes
Colección de datos
Modelización del medio ambiente
Perú
Material particulado
Modelo Auleriano WRF-CHEM
Calidad del aire
PM10
PM2.5
Lima Metropolitana
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La variabilidad en esta tesis se relaciona con las concentraciones de PM10 y PM2.5 que nos indica que tan alejadas están las concentraciones del valor promedio y ayudan a tomar decisiones sociales importantes. Este trabajo de tesis tiene como objetivo estimar la concentración de material particulado PM10 y PM2.5 para Lima Metropolitana usando el modelo numérico de mesoescala euleriano Weather Research and Forecasting/ Chemistry (WRF-chem). Este modelo online sirve tanto para la investigación atmosférica y necesidades de pronóstico del tiempo-químico, para lo cual hace uso de información simultánea de meteorología y de química. Los periodos de estudios corresponden a los meses de febrero y julio del 2016, escogidos por los altos y bajos niveles de contaminantes atmosféricos. El modelo estimó las concentraciones de las especies químicas PM2.5 y PM10, información que fue comparada con datos registrados a nivel de superficie por diez estaciones de calidad del aire de SENAMHI:Campo de Marte(CMD), Ate(ATE), San Borja(SBJ), Santa Anita(STA), Carabayllo(CRB), Huachipa (HCH), Puente Piedra(PPD), San Martin de Porres(SMP), Villa María del Triunfo(VMT) y San Juan de Lurigancho(SJL). Esto nos permitió conocer en qué medida los ciclos diurnos de PM10 y PM2.5 están influenciados por las emisiones vehiculares en los dos periodos seleccionados. Un modelo numérico es euleriano cuando captura información de concentración o meteorológica en puntos fijos del espacio. El modelo WRF-chem, fue desarrollado por el National Center for Atmospheric Research (NCAR) en colaboración con otras instituciones norteamericanas, incluyendo National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA) y National Centers for Environmental Prediction (NCEP).The air quality of cities is the result of complex natural and anthropogenic relationships. Many districts in the city of Metropolitan Lima have concentrations of particulate material that exceed the air quality standards (ECA) for PM10 (150 μg / m3) and PM2.5 (25 μg / m3). Exposure to high concentrations of air pollutants generates negative effects on health. Vehicle emissions are a very important source of pollutants, the average values of pollutants provide a mechanism to analyze changes in long times. The variability in this thesis is related to the concentrations of PM10 and PM2.5 that tells us how far away the concentrations of the average value are and help to make important social decisions. This thesis work aims to estimate PM10 and PM2.5 particulate matter concentration for Metropolitan Lima using the Eulerian mesoscale numerical model Weather Research and Forecasting / Chemistry (WRF-chem). This online model serves both atmospheric research and weather-chemical forecasting needs, for which it makes use of simultaneous information from meteorology and chemistry. The study periods correspond to the months of February and July 2016, chosen for the high and low levels of atmospheric pollutants. The model estimated the concentrations of chemical species PM2.5 and PM10, information that was compared with data recorded at the surface level by ten SENAMHI air quality stations: Campo de Marte (CMD), Ate (ATE), San Borja (SBJ), Santa Anita (STA), Carabayllo (CRB), Huachipa (HCH), Puente Piedra (PPD), San Martin de Porres (SMP), Villa María del Triunfo (VMT) and San Juan de Lurigancho (SJL). This allowed us to know to what extent the diurnal cycles of PM10 and PM2.5 are influenced by vehicle emissions in the two selected periods. A numerical model is Eulerian when it captures concentration or meteorological information at fixed points in space. The WRF-chem model was developed by the National Center for Atmospheric Research (NCAR) in collaboration with other North American institutions, including National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA) and National Centers for Environmental Prediction (NCEP).Tesisapplication/pdfspaUniversidad Nacional Agraria La Molinainfo:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Universidad Nacional Agraria La MolinaRepositorio institucional - UNALMreponame:UNALM-Institucionalinstname:Universidad Nacional Agraria La Molinainstacron:UNALMCiudadesZonas urbanasPolución del aireControl ambientalDeposición atmosféricaEmisión de contaminantesColección de datosModelización del medio ambientePerúMaterial particuladoModelo Auleriano WRF-CHEMCalidad del airePM10PM2.5Lima Metropolitanahttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.07.01Estimación de la concentración de material particulado PM10 y PM2.5 en el área metropolitana de Lima utilizando un modelo eulerianoinfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisSUNEDUIngeniería y Ciencias AmbientalesUniversidad Nacional Agraria La Molina. Escuela de PosgradoDoctoris Philosophiae - Ingeniería y Ciencias AmbientalesDoctoradoFlores del Pino de Wright, Lisveth VilmaMeza Contreras, Víctor JuanPacsi Valdivia, Sergio ArtemioGarcía Rivero, Alberto EnriqueTEXTreategui-romero-warren.pdf.txtreategui-romero-warren.pdf.txtExtracted texttext/plain804465https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/10fc34c2-c82d-4411-9e54-c22a86c47171/downloadb08a1ef2c51abaa49758045384144b6fMD55T01-R4-T-resumen.pdf.txtT01-R4-T-resumen.pdf.txtExtracted texttext/plain5524https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/8928cc38-c042-4800-ace1-fee8408db6db/download9ec1d6bdd24d60f81a55bc6d3d5c9f04MD57THUMBNAILreategui-romero-warren.pdf.jpgreategui-romero-warren.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg3458https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/249fa456-8b7b-4782-9f39-2f2cae72c84f/downloadc4960ec3fb242ad446eeea6b3f52b10eMD56T01-R4-T-resumen.pdf.jpgT01-R4-T-resumen.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg3645https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/d2e7ac2d-3a9f-48c0-bb9b-81f9bae9cc92/download7b0a2ad4f0bbf401ecd6adae4cbd871fMD58ORIGINALreategui-romero-warren.pdfreategui-romero-warren.pdfTexto completoapplication/pdf7211264https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/f38d017b-33e1-41c9-a7b8-fc791c850c6d/downloadd3797b561f3bb56f5ef349eaf90dee73MD51T01-R4-T-resumen.pdfT01-R4-T-resumen.pdfResumenapplication/pdf305726https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/5b0df540-9c7c-4f6a-bc60-1d63da409788/downloadc7e0958d2df4eaba1c1549c05716cc6aMD54LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81683https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/d29f0af7-a62e-416d-b342-dd6d66b37c4a/download85e652b8dfa19b82485c505314e0a902MD5220.500.12996/3635oai:repositorio.lamolina.edu.pe:20.500.12996/36352024-06-06 11:47:56.334https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessopen.accesshttps://repositorio.lamolina.edu.peRepositorio Universidad Nacional Agraria La Molinadspace@lamolina.edu.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