Integración de procesos atmosféricos de distintas escalas para la mejora de la modelización de la calidad del aire asociada a material particulado en entornos urbanos

Paz Martín, David de la (2018). Integración de procesos atmosféricos de distintas escalas para la mejora de la modelización de la calidad del aire asociada a material particulado en entornos urbanos. Thesis (Doctoral), E.T.S.I. Industriales (UPM). https://doi.org/10.20868/UPM.thesis.52307.

Description

Title: Integración de procesos atmosféricos de distintas escalas para la mejora de la modelización de la calidad del aire asociada a material particulado en entornos urbanos
Author/s:
  • Paz Martín, David de la
Contributor/s:
  • Borge García, Rafael
Item Type: Thesis (Doctoral)
Date: 2018
Subjects:
Faculty: E.T.S.I. Industriales (UPM)
Department: Ingeniería Química Industrial y del Medio Ambiente
Creative Commons Licenses: Recognition - No derivative works - Non commercial

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Abstract

La calidad del aire urbano se ha convertido en uno de los principales problemas ambientales a nivel mundial y existe una necesidad creciente en el desarrollo de herramientas de modelización capaces de reproducir con precisión los complejos fenómenos atmosféricos que determinan las concentraciones de contaminantes dentro de las ciudades. Los modelos Eulerianos de mesoescala son capaces de describir consistentemente una amplia gama de escalas espaciales y temporales, relevantes para evaluar los niéveles de concentración en el aire ambiente tanto de especies gaseosas (NO2, O3, SO2, etc.) como de material particulado (PM10 y PM2,5). Esta Tesis Doctoral se centra en este segundo grupo (PM), por la importancia que tiene desde el punto de vista de la salud, el medio ambiente, la química atmosférica y el cambio climático y por las carencias existentes en los sistemas de simulación actuales. Las principales variables de entrada que alimentan un modelo de calidad del aire son las emisiones y la meteorología, las cuales, pueden presentar diferentes grados de incertidumbre. Una mejora de su representación en los sistemas de simulación, permite resolver en parte, la infraestimación de niveles de concentración de partículas que tradicionalmente han tenido las predicciones de los modelos, especialmente en entornos urbanos. En el caso de las emisiones de partículas, esta incertidumbre se relaciona esencialmente con deficiencias en los inventarios de emisión, principalmente por la omisión de determinadas fuentes que pueden contribuir de forma importante a la emisión total de material particulado. En esta Tesis se presenta la implementación de dos módulos de emisión de partículas en el sistema de modelización (WRF‐SMOKE‐CMAQ). El primer desarrollo se ha centrado en las emisiones procedentes de zonas áridas y desiertos, concretamente el polvo procedente del desierto del Sahara, como primer paso para la generalización de la representación de este tipo de fuente con carácter general. Para ello, se implementó y desarrolló el módulo DEM (Dust Emission Module) basado en el modelo de aerosoles GOCART, para su ejecución en el modelo de calidad del aire. El módulo se integró con el resto del código, se ejecutó durante un periodo de intrusión sahariana y los resultados se compararon con productos satelitales (MODIS y CALIPSO) y observaciones a nivel del suelo (AERONET y estaciones de calidad del aire). Esta comparación demuestra que DEM es capaz de reproducir los patrones espaciales (horizontales y verticales) y temporales de las intrusiones de polvo del Sahara en la cuenca Mediterránea y la costa atlántica de África. Además, se observa que el grado de correlación entre las concentraciones de PM10 observadas y modelizadas aumenta considerablemente. DEM también mejoró las capacidades de CMAQ para reproducir el AOT observado, gracias a una mejor representación de la fracción mineral del aerosol atmosférico. El segundo desarrollo se ha centrado en la implementación de un módulo de emisión de partículas procedentes del tráfico rodado mediante el fenómeno conocido como resuspensión. Para ello, se ha desarrollado un sistema que basado en factores de emisión empíricos (EF), permite incorporar el proceso en el sistema de modelización de forma consistente con el resto de fuentes. Este ajuste se basa en el modelo de emisiones desarrollado por el Midwest Research Institute, lo que ha permitido tener en cuenta la relación entre la tasa de emisión y las características del parque circulante. Además, en el proceso de resuspensión de PM, la intensidad de tráfico es un factor esencial. Para reflejar adecuadamente esta circunstancia, el modelo de resuspensión se ha integrado con un modelo de tráfico regional; en este caso del Ayuntamiento de Madrid. Estos EF y sus respectivas emisiones, se han testado inicialmente con en el modelo de microescala (OSPM), con el propósito de evaluar la implementación en condiciones simplificadas y con disponibilidad de datos experimentales detallados. El contraste de los datos simulados y observados indica una clara mejora en el sesgo de la predicción de PM10, que pasó de 20 a 5 μgm‐3 y con una ligera mejora del coeficiente de correlación (r ≈ 0,5). Una vez evaluado el modulo, posteriormente se ha implementado una nueva metodología para incorporar las emisiones de este tipo de fuentes en el modelo de mesoescala WRF‐SMOKE‐CMAQ. En esta implementación se ha tenido en cuenta además el efecto de la lluvia sobre el proceso de resuspensión. Este factor, no obstante, ha demostrado tener un efecto muy pequeño sobre el total de las emisiones, debido principalmente a las condiciones climáticas generalmente secas en el área urbana de Madrid. Los experimentos realizados han demostrado la importancia del proceso de resuspensión en la zona de estudio. El cálculo de las emisiones de resuspensión indica que son aproximadamente del mismo orden de magnitud que las emisiones inventariadas de PM10 en base anual. El impacto en términos de calidad del aire en la ciudad también es notable, llegando a contribuir hasta en 9 μg m‐3 a la media anual de PM10. Por lo que respecta a la meteorología, una mejor comprensión de los factores involucrados en la interacción ciudad‐atmósfera ayuda a mejorar la estimación de la concentración de contaminantes a nivel de calle para cualquiera de las sustancias relevantes en términos de calidad del aire. La presencia de los edificios y otras estructuras artificiales produce efectos tanto mecánicos como térmicos que dan lugar a patrones complejos de flujo y turbulencia que inducen una fuerte heterogeneidad espacial en los campos de concentración. Algunos de estos procesos suceden a microescala (escala de pocos metros) y no pueden tratarse explícitamente para una ciudad entera, debido a la falta de resolución (1 km) de los modelos de mesoescala. Es por ello, que el modelo meteorológico (WRF) incorpora parametrizaciones urbanas para tener en cuenta los cambios en el albedo, la longitud de la rugosidad o las propiedades térmicas de los edificios entre otras variables. En la Tesis se ha utilizado una configuración del modelo basado en el esquema BEP (Building Effect Parameterization) sobre la ciudad de Madrid, con el objetivo principal de comprender los ajustes necesarios para su implementación y para evaluar la influencia que el uso de un esquema urbano tiene sobre la calidad del aire, y más concretamente sobre los niveles de concentración del material particulado. Los resultados muestran que esta configuración mejora significativamente el pronóstico de la velocidad del viento sobre las áreas construidas, de tal manera que reduce la sobrestimación de 1,6 a ‐0,3 m s‐1 como media. Como consecuencia también mejora el rendimiento del modelo de transporte químico CMAQ para el pronóstico del material particulado, donde se reduce la infraestimación en más de un 10% y el índice de acuerdo (IOA) mejora como media 0,53 a 0,58, para los mismos datos de emisiones. Además, se ha observado que este desarrollo mejora sustancialmente el comportamiento del modelo para otros contaminantes gaseosos de gran relevancia en zonas urbanas (NO2 y O3). Todas estas mejoras han sido integradas consistentemente en el sistema de simulación a mesoescala y están listas para la aplicación operativa de la herramienta a las tareas de investigación de calidad del aire y evaluación de medidas y políticas en entornos urbanos. Además, el diseño de los distintos módulos permitirá incorporar cualquier evolución o mejora futura gracias a la flexibilidad del marco conceptual de la implementación. ----------ABSTRACT---------- Air quality is one the main environmental concerns worldwide and there is a growing need for modelling tools able to accurately reflect the complex atmospheric phenomena that determine air quality in urban areas where both emissions and population concentrate. Mesoscale Eulerian models can consistently describe a wide range of temporal and spatial scales relevant to assess airborne concentration levels of gaseous pollutants (NO2, O3, SO2, etc.) and particulate matter (PM10 y PM2.5). This Ph.D. Thesis focuses on the latter (PM) due to their importance in terms of health, ecosystems, atmospheric chemistry and climate‐related impacts. In addition, current modelling tools still present important limitations regarding PM representation due to the complexity of the emission, transport and transformation processes involved in aerosol dynamics. Some of these limitations are related to emissions and meteorology inputs that may entail significant uncertainty, especially in urban environments. The research presented aims at improving these issues and to diminish the underestimation that air quality modelling systems typically present. PM‐related model performance shortcomings are particularly affected by emission inputs since relevant sources are misrepresented or simply omitted in current emission inventories. To contribute to alleviate these problems, two PM emission modules have been implemented in a state‐of‐the‐science air quality modelling system (WRF‐SMOKE‐CMAQ). The first one addresses the emissions generated in barren areas and deserts, focusing on dust emissions from the Saharan desert as a first step to test the methodology proposed to include this module on routinely air quality modelling exercises. The Dust Emission Module (DEM) is based on the GOCART aerosol model and consists of an independent but fully consistent extension for the mesoscale air quality modelling system. DEM was implemented and tested for a Saharan dust outbreak event that transported appreciable amounts of mineral particles into the atmosphere of the Iberian Peninsula. Model outputs where compared with ground‐based observations (AERONET and conventional air quality monitoring stations) as well as satellite products (MODIS and CALIPSO). The comparison demonstrates the skills of DEM to depict temporal and spatial patterns, both horizontal and vertical, of Saharan dust outbreaks into the Mediterranean Basin as well as the Atlantic coast of Africa. In addition, DEM brings about a considerable increase on the correlation between observed and modelled PM10 series. The module was shown useful to reproduce observed aerosol optical thickness (AOT) data due to a better representation of the mineral fraction of the atmospheric aerosol. The second PM emission module was designed to include dust resuspension induced by road traffic consistently with the remaining emission sources within the air quality modelling system. This development relies on empirical emission factors (EF) derived from experimental data and the conceptual model proposed by the Midwest Research Institute that takes into account traffic fluxes as well as the characteristics of the vehicle fleet (weight). The module has been coupled with the same regional traffic demand model that feeds the mesoscale emission model for the computation of exhaust emissions within the modelling system for the Madrid city. PM resuspension estimates according to this scheme were initially tested by means of the microscale street‐canyon OSPM model. This allowed calibrating the resuspension EF implemented in a single street under simplified conditions in the scope of an extensive field campaign. The comparison of the model predictions with on‐site observations shows a decided improvement on the results. Average PM10 underprediction was reduced from 20 to 5 μgm‐3 along with a slight increase of the correlation coefficient (r ≈ 0,5). Once EF were contrasted at street level, a methodology was developed to include them into the WRF‐SMOKE‐CMAQ system for annual, citywide simulations. The implementation included the suppression effect that rain temporally exerts over PM resuspension although its global impact for the specific case study of Madrid was found to be negligible due to generally dry weather conditions. The experiments carried out, however clearly reflect the importance of including the traffic‐induced dust resuspension process into the emission computation model. According to this first estimate, PM10 resuspension on an annual basis are comparable to the remaining traffic‐related sources combined. This has also a remarkable impact on airborne PM concentrations over the city, with contributions as high as 9 μg m‐3 to the PM10 annual mean. As for the meteorological inputs, a better understanding and representation of the factors involved in the city‐atmosphere interactions should improve the simulations of any of the relevant urban air quality pollutants. Buildings and other artificial structures force thermal and mechanical turbulence and modify wind fluxes that turn out in strong concentration gradients within the urban canopy. Some of these processes are strongly affected by microscale phenomena (characteristic spatial scales of a few meters) that cannot be reproduced by mesoscale air quality models with a typical spatial resolution of 1 km. To partially overcome this limitation, lastgeneration meteorological models such as WRF include urban canopy parameterizations that take into account the changes induced by the city on important parameters such as thermal inertia, roughness length or surface albedo. This Ph.D. Thesis addresses the implementation of the BEP (Building Effect Parameterization) urban scheme specifically for Madrid. The main purpose of this part of the research is to identify the optimal setup of WRF‐BEP for this urban area and to understand the impact of incorporating this urban parameterization on annual air quality simulation of PM ambient concentration levels along with other relevant pollutants. The results confirm that this module improves the model skills to predict wind intensity over urban areas, reducing average bias from 1,6 to ‐0,3 m s‐1 globally for the modelling domain. A better representation of the advection process is clearly reflected on the results of the chemicaltransport model (CMAQ) that noticeably improved its PM performance scores. The average underestimation of mean annual PM10 levels was reduced by more than 10% and the index of agreement increased from 0,53 to 0,58 for the exact same emission dataset. The model performance for other key gaseous pollutants in urban areas (NO2 and O3) was also found to improve substantially, providing evidence of the physical soundness of the urban parametrization applied. All these model enhancements have been consistently integrated in the mesoscale air quality model and are fully operational for research purposes and to support customary assessments of policy and measures that may be applied to improve air quality levels in urban areas. In addition, the flexibility of the conceptual framework of these modules will allow incorporating further updates or improvements in a straightforward way for a better understanding and representation of urban atmospheric aerosol dynamics in the future.

Funding Projects

TypeCodeAcronymLeaderTitle
Madrid Regional GovernmentS2013/MAE‐2972TECNAIRE‐CMUnspecifiedTécnicas innovadoras para la evaluación y mejora de la calidad del aire urbano

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Item ID: 52307
DC Identifier: http://oa.upm.es/52307/
OAI Identifier: oai:oa.upm.es:52307
DOI: 10.20868/UPM.thesis.52307
Deposited by: Archivo Digital UPM 2
Deposited on: 03 Oct 2018 08:44
Last Modified: 03 Apr 2019 22:30
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