Simulación del transporte y dispersión de partículas PM10 producidas por quema de biomasa sobre los Andes Centrales de Perú con ayuda del modelo químico-meteorológico WRF-Chem
Descripción del Articulo
Evalúa la influencia de los aerosoles producidos por la quema de biomasa en los Andes Centrales peruanos durante el periodo de julio a octubre del año 2017, se usó el modelo regional de predicción del tiempo atmosférico Weather Research and Forecasting with Chemical (WRF-Chem) versión 3.7 instalado...
Autor: | |
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Formato: | tesis de maestría |
Fecha de Publicación: | 2019 |
Institución: | Universidad Nacional Mayor de San Marcos |
Repositorio: | UNMSM-Tesis |
Lenguaje: | español |
OAI Identifier: | oai:cybertesis.unmsm.edu.pe:20.500.12672/10400 |
Enlace del recurso: | https://hdl.handle.net/20.500.12672/10400 |
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Materia: | Biomasa vegetal Aerosoles Pronóstico del tiempo https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.05.04 |
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Simulación del transporte y dispersión de partículas PM10 producidas por quema de biomasa sobre los Andes Centrales de Perú con ayuda del modelo químico-meteorológico WRF-Chem Navarro Barboza, Héctor Biomasa vegetal Aerosoles Pronóstico del tiempo https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.05.04 |
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Evalúa la influencia de los aerosoles producidos por la quema de biomasa en los Andes Centrales peruanos durante el periodo de julio a octubre del año 2017, se usó el modelo regional de predicción del tiempo atmosférico Weather Research and Forecasting with Chemical (WRF-Chem) versión 3.7 instalado en el clúster HPC-LINUX-CLUSTER que pertenece al Instituto Geofísico del Perú. Se usó un dominio de 18 km de resolución espacial horizontal y 32 niveles verticales, con datos meteorológicos de frontera que corresponden al NCEP-FNL y que ingresaron al modelo cada 6 horas. Se usaron esquemas de parametrización física tanto para la radiación de onda corta como para la de onda larga (RRTMG). El resto de las parametrizaciones empleadas fueron Monin-Obukhov para la capa superficial, ACM2 para la capa límite planetaria, Grell-Freitas para los cúmulos y Lin para la microfísica; en tanto que para la parte química se usó el esquema de parametrización RADM2 para la fase gaseosa, MADE-SORGAM para los aerosoles y Fast-J para el proceso de fotólisis. Se usaron datos de campo de espesor óptico de aerosoles (EOA) que fueron tomados con el fotómetro solar que pertence a la red de monitoreo de la NASA del proyecto AERONET. Finalmente, los principales resultados muestran un incremento en las concentraciones de PM10 en correspondencia con el incremento del número de focos de incendios y el EOA en el periodo de estudio, de julio a agosto de 2017. En tanto se obtuvo una leve disminución de los niveles de dicho contaminante para el mes de octubre del mismo año. También se ha observado que las condiciones meteorológicas desfavorecen la ocurrencia de incendios en la región del río Mantaro durante todo el periodo; mientras que el incremento de la precipitación hacia el mes de octubre contribuye a la reducción de las concentraciones de aerosoles. |
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Se usó un dominio de 18 km de resolución espacial horizontal y 32 niveles verticales, con datos meteorológicos de frontera que corresponden al NCEP-FNL y que ingresaron al modelo cada 6 horas. Se usaron esquemas de parametrización física tanto para la radiación de onda corta como para la de onda larga (RRTMG). El resto de las parametrizaciones empleadas fueron Monin-Obukhov para la capa superficial, ACM2 para la capa límite planetaria, Grell-Freitas para los cúmulos y Lin para la microfísica; en tanto que para la parte química se usó el esquema de parametrización RADM2 para la fase gaseosa, MADE-SORGAM para los aerosoles y Fast-J para el proceso de fotólisis. Se usaron datos de campo de espesor óptico de aerosoles (EOA) que fueron tomados con el fotómetro solar que pertence a la red de monitoreo de la NASA del proyecto AERONET. Finalmente, los principales resultados muestran un incremento en las concentraciones de PM10 en correspondencia con el incremento del número de focos de incendios y el EOA en el periodo de estudio, de julio a agosto de 2017. En tanto se obtuvo una leve disminución de los niveles de dicho contaminante para el mes de octubre del mismo año. También se ha observado que las condiciones meteorológicas desfavorecen la ocurrencia de incendios en la región del río Mantaro durante todo el periodo; mientras que el incremento de la precipitación hacia el mes de octubre contribuye a la reducción de las concentraciones de aerosoles.TesisspaUniversidad Nacional Mayor de San MarcosPEinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/Universidad Nacional Mayor de San MarcosRepositorio de Tesis - UNMSMreponame:UNMSM-Tesisinstname:Universidad Nacional Mayor de San Marcosinstacron:UNMSMBiomasa vegetalAerosolesPronóstico del tiempohttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.05.04Simulación del transporte y dispersión de partículas PM10 producidas por quema de biomasa sobre los Andes Centrales de Perú con ayuda del modelo químico-meteorológico WRF-Cheminfo:eu-repo/semantics/masterThesisSUNEDUMagíster en Física con mención en GeofísicaUniversidad Nacional Mayor de San Marcos. Facultad de Ciencias Físicas. Unidad de PosgradoMaestriaGeofísica001332567Fashé Raymundo, OctavioSilva Vidal de Millones, Fey YaminaEstevan Arredondo, RenéReátegui Romero, Warrenhttps://purl.org/pe-repo/renati/level#maestrohttps://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis103518680606416806110485001271542LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://cybertesis.unmsm.edu.pe/bitstreams/b1f891f8-eb96-4b1e-9bf8-800bb2bc56d9/download8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD52ORIGINALNavarro_bh.pdfNavarro_bh.pdfapplication/pdf14953335https://cybertesis.unmsm.edu.pe/bitstreams/5b673d50-42ec-42b7-b6e2-5fbd9c4c5a2c/download1daf7fd158db7f66b68535925a9065ccMD53TEXTNavarro_bh.pdf.txtNavarro_bh.pdf.txtExtracted texttext/plain102450https://cybertesis.unmsm.edu.pe/bitstreams/26c3063f-f136-4110-b408-0dff2764dda4/download082c963634b5a6f4bbdb5db4c3c49294MD56THUMBNAILNavarro_bh.pdf.jpgNavarro_bh.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg15168https://cybertesis.unmsm.edu.pe/bitstreams/ad10e1c9-6bb0-4cf7-9078-9676712fbb11/download4a4bf9161298cc351878797dfb1c7139MD5720.500.12672/10400oai:cybertesis.unmsm.edu.pe:20.500.12672/104002024-08-16 01:14:28.325https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessopen.accesshttps://cybertesis.unmsm.edu.peCybertesis UNMSMcybertesis@unmsm.edu.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 |
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