Implementación del módulo PEMM (pollen emission mesoscale model) en un sistema de modelización de calidad de aire a mesoescala para la simulación de polen en la Comunidad de Madrid

Resumen

Las partículas de polen liberadas en el aire pueden generar problema a la salud como asma y alergias que llega a afectar aproximadamente al 15 % de la población, afecta a las grandes ciudades alrededor del mundo principalmente en entornos urbanos por la presencia de otros contaminantes químicos atmosféricos. Por tanto, es necesario mantener una vigilancia y predicción de los niveles de polen en el ambiente.

La Red PALINOCAM se encargada de vigilar e informar sobre los niveles de polen en la comunidad de Madrid desde el año 1994, cumpliendo las funciones de vigilancia de la concentración de polen atmosférico mediante la recogida y lectura de las muestras de polen ambiental de 11 captadores, predicción diaria a 72 horas de enero a junio de los tipos polínicos más alergénicos en la región (cupresáceas, platanáceas, poáceas y oleáceas) y difusión de la información a la población, en especial a la población de riesgo y a los profesionales sanitarios.

El proyecto AIRTEC-CM (evaluación integral de la calidad del aire y el cambio climático; P2018/EMT-4329), tiene como objetivo fundamental entender las interacciones e interdependencias existentes entre los agentes bióticos, abióticos y factores meteorológicos en un contexto de clima cambiante para poder avanzar en el conocimiento de la exposición de las personas a la contaminación atmosférica en las ciudades. Como tal contempla la obtención de datos experimentales que se acompañan de modelos de simulación de última generación para lograr una descripción consistente de los procesos fisicoquímicos relevantes que condicionan la calidad del aire urbano.

Debido a la importancia de los modelos de los modelos de estimación de los niveles de polen, se han estudiado particularmente los siguientes: El modelo Simulator of the Timing and Magnitude of Pollen Season (STaMPS), muestra sensibilidad al cambio climático, así como flexibilidad respecto a la elección de representar diferentes especies de vegetación y/o tipos funcionales de plantas, proporciona mapas de potencial de polen específicos de cada especie para cada día del periodo de simulación que posteriormente puede ser utilizados por un modelo de transporte para simular las concentraciones de polen en el ambiente.

El modelo Pollen Emissions for Climate Models (PECM) para su uso en conjunto con modelos climáticos regionales y globales para simular recuentos de polen en función de la posición geográfica, el tipo de vegetación y los parámetros meteorológicos.
Este trabajo tiene como objetivo el desarrollo del módulo informático denominado Pollen Emission Mesoscale Model (PEMM). que recopila cálculos fundamentales de dos modelos de emisión de polen anteriormente reseñados, con la capacidad de incorporar información meteorológica, geográfica, fenológica y polínica mediante archivos de entrada ‘inputs’ y calcular las emisiones de polen a Meso escala (en este caso aplicado a la comunidad de Madrid) lo que genera un archivo de salida ‘output’ compatible con un sistema de modelización de calidad de aire a meso escala de última generación (WRF-SMOKE-CMAQ) utilizado en el Laboratorio de Modelización Ambiental de la UPM.

Para tal fin, primeramente, se analizaron los datos de concentración de 10 estaciones de polen pertenecientes a la red PALINOCAM, con ello se hizo el cálculo del periodo polínico principal, días de inicio, fin y ‘día pico’ (concentración máxima).
Seguidamente se llevaron a cabo 6 diferentes simulaciones aplicadas a un punto en concreto (parque de El Retiro) en los 4 tipos polínicos para el desarrollo y ajuste del modelo teórico y sobre todo centrado en la descripción de la temporada de polen; aunque también se hizo comparaciones de emisión de polen con los valores de concentración de polen observados de la red PALINOCAM, estos solo son de carácter orientativo ya que ambas magnitudes (emisión y concentración) no son comparables en sentido estricto. Una vez definida la formulación más satisfactoria, se pasó a implementarlo en el dominio 2D.

Se programaron los módulos PEMM-S (PEMM basado en el modelo STaMPS) y PEMM-SP (PEMM basado en ambos modelos) con distribución gaussiana asimétrica (Distribución de la cantidad total de polen disponible entre todos los días de la temporada polínica principal). para todo el dominio, finalmente los resultados obtenidos se analizaron e implementaron en un modelo de calidad de aire.

Como conclusiones se tiene que los modelos STaMPS y PECM arrojan resultados muy diferentes en lo que respecta a cantidades y distribución diaria.

En parte, las diferencias se deben a las variables de partida. En el caso del modelo STaMPS, requiere de información más específica para cada especie vegetal, dificultado su facilidad de uso, pero brindando en muchos casos resultados más razonables. Por el contrario, el modelo PECM no requiere de información muy específica por especie, pero sí precisa una información meteorológica más detallada, arrojando también buenos resultados por lo que es más recomendable para estudios rápidos.

También se concluye que el módulo PEMM realiza predicciones muy cercanas del inicio de la temporada polínica (excepto en poáceas), con dos días de adelanto para oleáceas y tres días de adelanto en platanáceas. Asimismo, los ‘días pico’ también presentaron resultados cercanos a los observados.

La implementación de las emisiones de polen de las oleáceas en el sistema de modelización CMAQ se realizó de manera satisfactoria, lo que demuestra que los datos de salida generados por el módulo PEMM son perfectamente compatibles con este sistema de modelización Globalmente, se considera que el módulo PEMM es un aporte muy relevante para la simulación de la emisión y dispersión del polen en modelos de calidad del aire a meso escala y proporciona una herramienta muy valiosa para el estudio de la calidad del aire bajo un enfoque integral que permite considerar las interrelaciones entre el polen y los contaminantes convencionales.