INTRODUCCIÓN
La contaminación atmosférica puede inducir mortalidad prematura (Goldstone 2013), por lo cual es importante evaluar y reducir la exposición de la población a altas concentraciones de contaminantes mediante medidas de control. Los modelos de calidad del aire (MCA) se emplean para construir mapas de valores medios o máximos de contaminantes, o mapas de exposición y excedencias de niveles críticos. Se usan en el proceso de gestión ambiental para la selección y evaluación de políticas ambientales de acuerdo con la evaluación de los costos y beneficios de la aplicación de éstas (Qiu et al. 2015), con el objetivo de reducir la exposición poblacional a contaminantes ambientales.
Los MCA son un conjunto complejo de modelos matemáticos que se encuentran acoplados (Grell et al. 2005) para simular numéricamente las concentraciones de contaminantes, su transporte meteorológico y sus transformaciones fisicoquímicas, usando como insumo fundamental las emisiones, cuya distribución espacial y temporal asume supuestos u observaciones sobre las actividades humanas (económicas, recreativas, de transporte, etc.).
Los inventarios elaborados por las autoridades ambientales poseen una resolución espacial y temporal que impide su utilización en modelización de calidad del aire. Por lo tanto, se requiere de información y procesamiento adicional para convertir un inventario típico en un archivo útil para la modelización; de ahí la importancia del modelo de emisiones propuesto en este documento, el cual distribuye las emisiones que reporta el Inventario Nacional de Emisiones de México (INEM) en el territorio mexicano, en el tiempo y en las especies requeridas para la modelización.
Se han presentado diferentes trabajos de modelización de calidad del aire para la zona centro de México (García-Reynoso et al. 2009, Mena-Carrasco et al. 2009, Zavala et al. 2009, Zhang y Dubey 2009, Zhang et al. 2009, Song et al. 2010, Jazcilevich et al. 2011, Almanza et al. 2014, García-Escalante et al. 2014, Ruiz-Suárez 2015) y para toda la República Mexicana (Tie et al. 2007, Emmons et al. 2010). En el desarrollo de dichas investigaciones se han empleado inventarios de emisiones. Por otra parte, se han realizado trabajos en que se muestra el procesamiento de emisiones para la Ciudad de México (García-Reynoso 2002, Ortiz 2005, Guevara et al. 2017), los cuales se emplean para la modelización de calidad del aire.
Sin embargo, ninguno de los trabajos mencionados presenta el procedimiento de generación del inventario para modelización en todo México, con verificación de las emisiones en cada parte del proceso, como en este documento, el cual además describe el método utilizado para convertir el inventario anual (en formato tabulado de magnitudes totales) a un inventario utilizable en modelización de calidad del aire (en formato espacial y temporal), tomando como caso de estudio el Inventario Nacional de Emisiones de México 2008.
MATERIALES Y MÉTODOS
A partir del inventario anual de emisiones 2008 generado por la Secretaría del Medio Ambiente y Recursos Naturales (SEMARNAT), disponible en el subsistema del Inventario Nacional de Emisiones a la Atmósfera de México de entidades federativas y municipios (SINEA 2015), se obtienen las emisiones anuales por municipio de siete contaminantes (COV, SO2, NH3, NOx, CO, PM10, PM2.5). Las emisiones de este inventario están dadas por tres tipos de fuentes: fijas, móviles y de área, con sus respectivas categorías (64, 17 y 258, respectivamente). A continuación se presenta la secuencia de acciones realizadas para la conversión del inventario, las cuales se ilustran en la figura 1:
Distribución espacial.
Distribución temporal.
Especiación química.
Agrupamiento en especies químicas para el mecanismo fotoquímico.
Herramientas de conversión.
Distribución espacial
La primera etapa consistió en generar una retícula que cubre la República Mexicana, cuyo centro se ubica en las coordenadas 24.06º N, 102.03º O, y posee 353 (E-O) y 226 (S-N) celdas cuadradas, cada una de aproximadamente 9 km por lado. La distribución espacial se realizó con una combinación de herramientas que incluyeron Microsoft Excel® y ArcGis® v.10.2. La información está referida a la proyección cartográfica cónica conforme de Lambert (CCL) y el Datum International Terrestrial Reference Frame 92 (ITRF92) época 1988.0 y a una escala 1:250 000. Para ubicar las emisiones en el área de estudio se utilizaron los datos vectoriales de uso de suelo, población, vialidades y carreteras, los cuales están en archivos de formato shape.
Las emisiones de área provenientes de fuentes antrópicas se distribuyeron proporcionalmente conforme a la población. Las emisiones relacionadas con las actividades agropecuarias emplearon el tipo de uso de suelo agrícola y las emisiones por incendios forestales se distribuyeron utilizando las categorías de bosque, selva, pastizal y matorral (vegetación). Para cada celda del inventario se utilizó la fracción de uso de suelo en la celda con referencia a la superficie de ese uso de suelo en el municipio, como se muestra en el cuadro I. Se utilizan los códigos de clasificación de fuente (SCC) que utiliza la Agencia de Protección Ambiental de Estados Unidos (EPA) para clasificar los diferentes tipos de actividades que generan emisiones (EPA 2018).
SCC | Descripción | Cobertura de suelo | SCC | Descripción | Cobertura de suelo |
2102004000 | Combustión industrial diésel | Población total | 2401990000 | Otra industria manufacturera | Población total |
2102007000 | Combustión industrial LPG | Población total | 2415000000 | Limpieza | Población urbana |
2103006000 | Combustión industrial GN | Población urbana | 2420000055 | Lavado en seco | Población urbana |
2103007000 | Combustión comercial diésel | Población urbana | 2425000000 | Imprenta | Población urbana |
2104006000 | Combustión residencial NG | Población urbana | 2425010000 | Offset | Población urbana |
2104007000 | Combustión residencial gas LP | Población urbana | 2425030000 | Rotograbado | Población urbana |
2104008000 | Combustión residencial leña | Población rural | 2425040000 | Flexografía | Población urbana |
2104011000 | Combustión residencial. queroseno | Población rural | 2461020000 | Asfaltado | Población total |
2201070000 | Terminal de camiones | Población total | 2461850000 | Aplicación de pesticidas | Área agrícola |
2222222222 | Cruces fronterizos | Población total | 2465000000 | Productos en aerosol | Población total |
2260002000 | Maquinaria para construcción | Población total | 2465100000 | Productos uso personal | Población total |
2267000000 | Combustión agrícola LPG | Área agrícola | 2465200000 | Productos domésticos | Población total |
2270005000 | Maquinaria agrícola | Área agrícola | 2465400000 | Productos de cuidado automotriz | Población urbana |
2275000000 | Aviación | Población total | 2465600000 | Adhesivos y selladores | Población total |
2275050000 | Equipo básico aeropuerto | Población total | 2465800000 | Pesticidas comerciales y residenciales | Población total |
2280000000 | Embarcaciones marinas | Población total | 2465900000 | Productos misceláneos | Población total |
2285000000 | Locomotoras de arrastre | Población total | 2501000000 | Distribución gas LP | Población urbana |
2285002010 | Locomotoras de patio | Población total | 2501060000 | Distribución de gasolina estaciones | Población total |
2302002000 | Asados al carbón | Población total | 2630030000 | Plantas de tratamiento de aguas | Población total |
2302050000 | Panificación | Población total | 2801000000 | Combustión diesel para agricultura | Área agrícola |
2311010000 | Construcción | Población total | 2801000002 | Labranza | Área agrícola |
2401001000 | Recubrimientos arquitectónicos | Población total | 2801500002 | Terminales de autobuses | Población urbana |
2401005000 | Pintado automotriz | Población total | 2801500250 | Quemas agrícolas | Área agrícola |
2401008000 | Señalización | Población total | 2801700000 | Aplicación de fertilizantes | Área agrícola |
2401020000 | Solventes, recubrimiento, muebles | Población total | 2805000000 | Actividades ganaderas | Área agrícola |
2401050000 | Fabricación de productos metálicos | Población total | 2805020000 | Emisiones de ganado | Área agrícola |
2401055000 | Fabricación de maquinaria y equipo | Población total | 2810001000 | Incendios forestales | Área vegetación |
2401065000 | Uso de solventes para recubrimiento industrial | Población total | 2810030000 | Incendios estructuras | Población total |
2401080000 | Recubrimiento en la fabricación de equipo de transporte | Población total | 2850000010 | Hospitales | Población total |
2401100000 | Uso de solventes para recubrimiento industrial | Población total | 5555555555 | NH3 uso residencial | Población total |
En el caso de las emisiones de fuentes móviles, se emplearon las carreteras y vialidades urbanas. Las categorías de fuentes vehiculares se presentan en el cuadro II. Para cada municipio y celda se obtuvo la fracción de carreteras y vialidades que las atraviesan, y se calculó el área de la vialidad correspondiente con el número de carriles. Las emisiones municipales se repartieron en cada celda a partir de la fracción obtenida del área de vialidad en la celda, entre el área de vialidad en el municipio.
SCC | Combustible | Descripción | SCC | Combustible | Descripción |
2230075330 | Diésel | Autobuses pesados (escolares y tránsito) | 2230071330 | Diésel | Vehículos pesados (HDDV) |
2201020330 | Gasolina | Camiones ligeros (LDGT1) | 2230060330 | Diésel | Camionetas ligeras (LDDT) |
2201040330 | Gasolina | Camiones ligeros (LDGT2) | 2230001330 | Diésel | Vehículos ligeros (LDDV) |
2201070330 | Gasolina | Vehículos pesados (HDGV) | 2267000000 | GLP | Vehículos ligeros |
2230072330 | Diésel | Vehículos pesados (HDDV) | 2268000000 | GNC | Vehículos ligeros |
2230073330 | Diésel | Vehículos pesados (HDGV) | 2267001030 | GLP | Vehículos ligeros |
2230074330 | Diésel | Vehículos pesados (HDGV) | 2268001030 | GNC | Vehículos ligeros |
2201080330 | Gasolina | Motocicletas | 2268002066 | GNC | Equipos pesados |
2201001330 | Gasolina | Vehículos ligeros (LDGV) |
(LDGV: light duty gasoline vehicle, LDGT1; light duty gasoline truck 1, LDGT2: light duty gasoline truck 2, HDGV: heavy duty gasoline vehicle, HDDV: heavy duty diesel vehicle, LDDT: light duty diesel truck, GLP: gas LP, GNC: gas natural comprimido)
Los datos del Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI) empleados para realizar la distribución espacial fueron los siguientes:
Marco Geoestadístico Nacional 2010 v. 5.0A (INEGI 2011a)
Conjunto de Datos Vectoriales de Uso del Suelo y Vegetación Serie V (2007-2010), escala 1:250 000 (INEGI 2013)
Censo de Población y Vivienda 2010, Principales resultados por área geoestadística básica (AGEB) (INEGI 2011b)
Conjunto de datos vectoriales de carreteras y vialidades urbanas edición 1.0 (INEGI 2011c)
En la figura 2 se presenta, a manera de ejemplo para el centro de México, la información de uso de suelo, vialidades, AGEB urbanas empleadas para realizar la distribución espacial de las fuentes de área y móviles, y las ubicaciones de las fuentes fijas.
En el caso de las fuentes fijas, se utilizó la ubicación de las 24 133 chimeneas que incluyen los sectores de generación de energía, químico, alimentario, de papel y de extracción de petróleo y gas, como los más importantes (SINEA 2015). En las emisiones de fuentes fijas es importante considerar la altura de chimenea (Guevara et al. 2014); para calcularla se empleó información de las características (diámetro y altura) y de las condiciones de los gases de salida (temperatura, velocidad), así como las ecuaciones propuestas por Briggs (1984) para condiciones neutras como primera aproximación. Dependiendo de esta altura efectiva, las emisiones se ubican en la capa vertical correspondiente.
Distribución temporal
Para cada una de las categorías de emisión se identificó el SCC y a partir de éste se pudo determinar el perfil temporal (mensual, diario y horario). Estos perfiles provienen de información generada por la EPA (2011a). El perfil temporal considera variaciones dependiendo del mes, día de la semana y hora del día. Para ello se emplean 18 833 SCC, los cuales se relacionan con 980 perfiles temporales mensuales, 44 semanales y 188 horarios. La distribución temporal considera las tres zonas horarias (Centro, Pacífico y Noroeste) de la República Mexicana, vigentes en 2008.
Especiación
La categoría de COV considera la emisión de un conjunto de diferentes especies químicas, cuya proporción depende de la fuente y su proceso (e.g., combustión, recubrimientos, uso de solventes, etc.). Para la especiación se empleó el SCC de cada categoría de emisión (EPA 2011b). Esta información es sólo para partículas PM2.5 y COV de fase gas. En el caso de estos últimos, se tienen considerados 10 487 códigos SCC, los cuales se relacionan con 393 perfiles de especiación. Esto se debe a que se pueden obtener diferentes números SCC que identifican a la combustión diésel en fuentes residenciales, agrícolas, comerciales y puntuales. A todos ellos les corresponde el mismo perfil de especies químicas.
Agrupamiento en especies químicas para el mecanismo fotoquímico
Las especies químicas individuales obtenidas en el paso anterior no se emplean directamente en el cálculo de la fotoquímica, debido a que los mecanismos no consideran especies individuales porque se requiere de un uso masivo de recursos de cómputo, de manera que estas substancias se agrupan dependiendo del mecanismo químico.
En esta etapa se empleó la información elaborada por Carter (2015) para agrupar los compuestos químicos en categorías de los mecanismos químicos RADM2 (Stockwell et al. 1990), RACM (Goliff et al. 2013) y SAPRC99 (Carter 2000).
Para cada categoría del mecanismo químico se suman las emisiones de las especies químicas que incluye dicha categoría, mediante un factor de agregación (fa) (Middleton et al. 1990). Adicionalmente, en este paso, se convierten las emisiones de masa a mol por medio del peso molecular de la categoría.
Herramientas de conversión
Las herramientas de conversión son un conjunto de programas escritos en Fortran y otros programas auxiliares escritos en comandos de C-shell (csh), con el objeto de automatizar el proceso de conversión del inventario. Estas herramientas se distribuyen en diez etapas que se describen en el cuadro III.
Etapa | Descripción de programas (Fortran) |
1 | Suma de la población rural y urbana en cada celda |
2 | Distribución espacial de las emisiones de fuentes de área con base en la distribución espacial de la población y las clases de uso de suelo (agrícola y bosque) CO, NOx, SO2, COV, NH3, PM10, PM2.5 |
3 | Obtención de la fracción de vialidad. Superficie de vialidad en la celda sobre la superficie de vialidad en el municipio |
4 | Distribución temporal de las emisiones de área generadas en la etapa 2 |
5 | Distribución espacial de las emisiones de fuentes móviles (CO, NOx, SO2, COV , NH3, PM10, PM2.5) con la fracción de carretera y vialidad de la etapa 3 |
6 | Distribución temporal de las emisiones de fuentes móviles generadas en la etapa 5 |
7 | Distribución temporal, identificación de la altura de emisión y ubicación en la malla de las emisiones de fuentes fijas |
8 | Distribución en especies químicas de las emisiones de compuestos orgánicos volátiles y agrupamiento en las clases del mecanismo químico seleccionado. Emplea las salidas de las etapas 4, 6 y 7 |
9 | Distribución de las partículas PM2.5 en las diferentes fracciones orgánicas e inorgánicas. Emplea las salidas de las etapas 4, 6 y 7 |
10 | Generación del archivo de emisiones |
Se desarrolló un programa auxiliar en csh para la generación del inventario para fechas específicas de 2008, en el cual se indica mes, día inicial y final del periodo para obtener el inventario.
El inventario de emisiones se guarda en un archivo digital con formato NetCDF (Rew y Davis 1990). El modelo WRF-chem (Grell et al. 2005) requiere la estructura del archivo y los nombres de las variables para emisiones antrópicas.
Los archivos de salida contienen 38 categorías para el mecanismo RADM2, 37 para RACM y 55 para SAPRC99, y tienen hasta cinco capas en la vertical (17.5, 35, 56, 70 y 142 m). Los archivos son generados por día (un archivo contiene 24 h).
De cada categoría de emisión del INEM 2008 se obtuvieron las especies químicas que luego se reagruparon en las categorías de los mecanismos químicos. En la figura 3 se presenta la distribución de los compuestos orgánicos en las principales categorías de cada mecanismo químico utilizado (RADM2, RACM2 y SAPRC99).
Se observa que los compuestos aromáticos, como el xileno (XYL y ARO2), constituyen la categoría principal en las fuentes de área. En el caso de fuentes móviles la categoría principal está formada por los alcanos (HC3, HC5, HC8, ALK4 y ALK3), en las fuentes fijas por el metano (CH4), y en el caso de RADM2 y SAPRC99 y para el mecanismo RACM, por los alcanos. Otros compuestos como la hidroxi acetona (HKET), acetona (ACT), tolueno (TOL), aldehídos (ALD), alquenos terminales (OLT), alquenos intermedios (OLI) y formaldehído (HCHO) integran categorías con emisiones considerables.
En el caso de partículas menores a 2.5 µm, los resultados de la aplicación del modelo de emisiones al INEM 2008 se agruparon en cinco categorías (POA, aerosoles primarios orgánicos; PEC, partículas de carbono elemental; GSO4, sulfatos; PNO3, nitratos, y OTHER, otros) que se muestran en la figura 4. En las fuentes de área sólo se tiene 22 categorías que emiten partículas y todas ellas corresponden al tipo OTHER (en las que se incluye el material geológico). En las fuentes móviles, la categoría principal son las PEC, seguidas por los POA. En las fuentes fijas, los OTHER corresponden a más de la mitad de las emisiones, seguidos por las categorías POA, PEC y GSO4. Estas últimos son las que se encuentran en menor proporción.
Para validar el modelo se comparó la masa de cada compuesto del inventario original con la masa obtenida de ese mismo compuesto después de cada paso de la conversión. Así, la masa total después de la distribución espacial (Ma) debe ser igual a la masa del inventario original (Mo), y la masa obtenida después de la distribución temporal (Mt) debe ser igual a la Mo modificada por el ajuste. Hay que tomar en cuenta que la emisión después de la especiación temporal pasa de Mg/año a g/hora, por lo que se suman las emisiones horarias para obtener la emisión diaria; posteriormente, se multiplica por el número de días al año para obtener la emisión anual (Mt) y ésta se compara con la emisión anual original (Mo); finalmente, después de la conversión a especies químicas y agrupamiento en categorías de emisión, la masa obtenida de las categorías (Ms) debería ser igual a la masa original del inventario Mo (Fig. 1).
RESULTADOS
Mediante el procedimiento descrito con anterioridad se pueden generar archivos diarios con las emisiones de México que pueden utilizarse en la modelización de calidad del aire. Los archivos contienen las emisiones horarias de las especies del mecanismo químico seleccionado (RADM2, RACM o SAPRC99). En las figuras 5 y 6 se muestra la distribución espacial del monóxido de carbono (CO), aldehído (ALD), propano (HC3), óxido de nitrógeno (NO) y dióxido de azufre (SO2).
En la figura 7 se presenta la distribución temporal de las emisiones durante una semana para CO en el centro de la Ciudad de México. La emisión varía de acuerdo con la hora y el día, teniendo en cuenta que en los dos primeros días se presenta el fin de semana, que inicia el viernes a las 18:00 horas. También se observan diferencias entre cada día de la semana.
Validación
La validación del método presentado se realizó mediante la comparación de resultados en cada uno de los pasos para la conversión del inventario original. En el cuadro IV se presenta la comparación entre el inventario original y la etapa de distribución espacial y distribución temporal. Para la distribución temporal hay actividades que varían con la estación, por lo que el resultado obtenido al multiplicar la emisión de un día para obtener la anual puede presentar diferencias importantes. Con el objeto de validar el procedimiento utilizado para la distribución temporal, se emplearon perfiles que dieran una distribución homogénea durante el año para cada uno de los SCC; así, la emisión anual se distribuyó en 1/12 para cada mes, 1/7 para cada día de la semana y 1/24 para cada hora del día. Los resultados del empleo de esta distribución se incluyen en el cuadro IV.
Fuente | Compuesto | Original | Distribución espacial | % diferencia | Distribución temporal | % diferencia |
Área | CO | 2796 | 2789 | -0.3 | 2789 | -0.3 |
NH3 | 769.0 | 749.6 | -2.5 | 749.5 | -2.5 | |
NOx | 654.0 | 650.9 | -0.5 | 650.8 | -0.5 | |
COV | 3143 | 3139 | -0.1 | 3132 | -0.3 | |
PM10 | 570.0 | 566.5 | -0.6 | 566.5 | -0.6 | |
PM2.5 | 412.3 | 410.8 | -0.4 | 410.5 | -0.4 | |
SO2 | 42.90 | 42.81 | -0.2 | 42.80 | -0.2 | |
Móviles | CO | 29 611 | 29 599 | 0.0 | 29 597 | 0.0 |
NH3 | 62.22 | 62.19 | 0.0 | 62.19 | 0.0 | |
NOx | 2005 | 2004 | -0.1 | 2004 | -0.1 | |
COV | 2599 | 2598 | 0.0 | 2597 | -0.1 | |
PM10 | 17.43 | 17.42 | -0.1 | 17.42 | -0.1 | |
PM2.5 | 12.53 | 12.52 | -0.1 | 12.51 | -0.2 | |
SO2 | 26.60 | 26.59 | 0.0 | 26.59 | 0.0 | |
Puntual | CO | 142.0 | - | - | 140.7 | -0.9 |
NH3 | 10.76 | - | - | 10.69 | -0.7 | |
NOx | 464.0 | - | - | 458.5 | -1.2 | |
COV | 68.22 | - | - | 67.69 | -0.8 | |
PM10 | 123.0 | - | - | 123.0 | 0.0 | |
PM2.5 | 93.00 | - | - | 93.49 | 0.5 | |
SO2 | 1407 | - | - | 1407 | 0.0 |
Se aprecia que en la etapa de distribución espacial la diferencia entre resultados es de hasta -2.5 % en las emisiones de NH3 por fuentes de área. Esto se debe a que hay emisiones de NH3 generadas por actividades ganaderas y de aplicación de fertilizantes que no se encuentran en zonas agrícolas, por lo que no se asignan.
Tampoco se aprecia una diferencia significativa en las fuentes móviles ni en la etapa de distribución temporal en relación con la masa de emisión obtenida de la distribución espacial. En el caso de fuentes puntuales, la diferencia entre los resultados de la distribución temporal y las emisiones originales es de hasta el 1.2 %.
En el tema de la distribución de los COV en especies químicas y su agrupación en categorías del mecanismo químico, se tiene la emisión antes y después de este proceso, como se muestra en el cuadro V. Se puede apreciar que existe una reducción entre la masa original y la masa que se obtiene después del proceso de especiación-agrupación.
Móviles | Fijas | Área | ||
Mecanismo | Original (mg/día) | 8037 | 185 | 14 489 |
RADM2 | Especiación (mg/día) | 6634 | 158 | 13 584 |
% diferencia | -17.4 | -14.6 | -6.2 | |
RACM2 | Especiación (mg/día) | 6447 | 175 | 1104 |
% diferencia | -19.8 | -5.6 | -7.0 | |
SAPRC99 | Especiación (mg/día) | 6963 | 183 | 13 927 |
% diferencia | -13.4 | -1.3 | -3.9 |
La diferencia entre el valor inicial y el obtenido después de procesar en especies se debe, principalmente, a que un gramo de un compuesto químico puede contribuir con una fracción a varias categorías del mecanismo, dependiendo de su reactividad (Middleton et al. 1990), y una de esas categorías es la de compuestos orgánicos no reactivos. Éstos llegan a constituir hasta el 92 % de la masa de una especie química, por lo que el total de la masa de las categorías no llega a sumar el total inicial, puesto que no todos los compuestos participan en la química atmosférica.
En el caso de la especiación de PM2.5 no se observa una diferencia apreciable entre la emisión original y la distribución en especies de partículas (cuadro VI).
Móviles | Fijas | Área | ||
Mg/día | Original | 33.72 | 251.60 | 1110 |
PM2.5 | Especiación | 33.68 | 251.63 | 1105 |
% diferencia | 0.00 | 0.00 | 0.00 |
Los valores obtenidos de diferencias entre el inventario original y el modelo de emisiones aquí expuesto, demuestran la idoneidad de este último para estimar la distribución espacial, temporal y de especiación.
DISCUSIÓN
El modelo que aquí se presenta es una primera aproximación a la conversión del inventario de emisiones 2008 de México a un inventario útil para la modelización con resolución de 9 × 9 km, a diferencia de otros que sólo consideran la zona urbana del Valle de México y alrededores. La validación del procedimiento muestra que el modelo de emisiones posee una diferencia menor del 2.5 % para los compuestos inorgánicos y del 20 % para los orgánicos.
La diferencia entre el valor inicial y el obtenido de los COV después de procesar en especies se debe, principalmente, a que un gramo de un compuesto químico puede contribuir a la categoría de compuestos orgánicos no reactivos, los cuales no participan en la química atmosférica; por ello, el total de la masa de las categorías no corresponde a la masa inicial de los COV. Es importante destacar este resultado, ya que debido a la manera en que se asigna la masa de las especies químicas en las categorías de los mecanismos de reacción, los COV de los inventarios no conservan la totalidad de su masa en los inventarios para modelización. Para el ejercicio aquí presentado se tiene una diferencia de hasta un 20 % en masa. No se observaron diferencias en la especiación de las partículas PM2.5.
La información utilizada para la desagregación temporal y la especiación en este modelo de emisiones provienen de referencias extranjeras, por lo que es posible que los resultados de este modelo contengan errores sistemáticos. Lo anterior induciría a que un modelo de calidad del aire proporcione concentraciones diferentes a las observadas. La optimización del modelo de emisiones para que se generen concentraciones similares a las medidas es ámbito de otra investigación, fuera del alcance de este trabajo, que es importante realizar en un futuro próximo.
Dentro de los puntos a mejorar en este modelo de emisiones se encuentran los siguientes: continuar el trabajo sobre el mapeo de categorías de emisión en México, con los SCC; mejorar la distribución de emisiones mediante la inclusión de la ubicación de aeropuertos, estaciones de ferrocarril, centrales de autobuses y puertos marítimos, y actualizar los perfiles temporales para que sean representativos de la región de estudio. En cuanto a las fuentes móviles, la distribución de las emisiones se podría mejorar si se conoce el flujo vehicular horario, con lo cual se podrían asignar mejor las emisiones, tanto espacial como temporalmente. La aproximación realizada para distribuir las emisiones en las áreas de vialidad puede mostrar inconsistencias, como las que se observan entre Baja California y Baja California Sur, donde una carretera posee una emisión mayor que su continuación hacia el sur.
En la especiación se requieren estudios y mediciones de los sectores más importantes de emisiones de los COV para que reflejen la composición de las fuentes de la región. En cuanto a las fuentes puntuales, la altura efectiva de chimenea se debería calcular con la información meteorológica, con el objeto de incluir los valores correspondientes a cada hora.
Aunque el inventario de emisiones considera las fuentes biogénicas, este modelo no las consideró, ya que el modelo de calidad del aire WRF-chem puede generarlas a partir del uso de suelo y las variables meteorológicas.
Una vez calibrado el modelo de emisiones, se puede utilizar para modelar la calidad del aire y con ello evaluar las políticas de control, ya que tiene la facilidad de modificar fuentes específicas de emisiones para observar su efecto en la calidad del aire. Si bien el inventario de emisiones es de 2008, sus resultados pueden emplearse para estudios de calidad del aire de eventos pasados; adicionalmente, el procedimiento es útil para aplicarse a las nuevas versiones del inventario de emisiones.
CONCLUSIÓN
Para el control de la contaminación ambiental y evaluación del beneficio de aplicar medidas de control, el uso de modelos de calidad del aire es fundamental. A partir de este trabajo se presenta un modelo de emisiones que describe la metodología y programas útiles para convertir y usar el inventario anual de emisiones 2008 en las modelizaciones de calidad del aire.
Se empleó la información sobre población, vialidades y uso de suelo de dicho inventario mediante un sistema de información geográfico para distribuir las emisiones espacialmente; asimismo, se utilizó el código de clasificación de fuentes para identificar los perfiles horarios y la especiación, tanto de emisiones gaseosas, como de partículas.
El número y categorías de emisión son los requeridos para correr tres diferentes mecanismos químicos: RADM, RACM y SAPRC99. Se encontró que, como resultado del proceso de conversión, la masa de los COV es 20 % menor que la inicial, debido a que existe una categoría de compuestos orgánicos no reactivos que no participa en la química atmosférica. En los productos del modelo se incluye la especiación de las partículas PM2.5, que contienen a las PEC. A partir de este trabajo se podrán realizar modificaciones al inventario, tanto para hacer estudios de sensibilidad, como para evaluar el impacto de medidas de control de emisiones.
El producto final es un archivo con las emisiones en una malla de 353 (O-E) × 226 (S-N) × 6 (verticales) en celdas de 9 × 9 km, para las emisiones de los gases inorgánicos CO, NO, NO2, NH3, SO2; partículas (PM10 y PM2.5), y, en el caso del mecanismo RADM 30, categorías de compuestos orgánicos.