Guía para la Evaluación de Impactos en la Calidad del Aire por ...

Modelamiento Dispersión
Contaminantes
En el desarrollo del AERMOD, AERMIC adoptó un criterio de diseño para obtener un
modelo con los atributos regulatorios deseables. Se estimó que el modelo debería: 1)
proporcionar estimados de concentración razonables bajo una amplia variedad de
condiciones con mínimas discontinuidades; 2) ser de uso amigable y requerir datos de
entrada y recursos de cómputo razonables como el modelo ISCST3; 3) capturar los
procesos físicos esenciales permaneciendo fundamentalmente simple; y 4) acomodar
las modificaciones con facilidad según evoluciona la ciencia.
Con respecto al ISCST3, el AERMOD actualmente contiene algoritmos nuevos o
mejorados para: 1) la dispersión tanto en capas límite convectivas como estables; 2)
elevación de la pluma y flotabilidad; 3) penetración de la pluma en inversiones
elevadas; 4) cálculo de perfiles verticales de viento, turbulencia y temperatura; 5) la
capa límite nocturna urbana; 6) el tratamiento de los receptores en todos los tipos de
terreno, desde la superficie hasta la altura de la pluma y por encima de ella; 7) el
tratamiento del efecto de los edificios; 8) un enfoque mejorado para caracterizar los
parámetros fundamentales de la capa límite; y 9) el tratamiento de la deformación de
la pluma.
En abril del 2000, la EPA propuso inicialmente el reemplazo del ISCST3 por el
AERMOD. En base a los comentarios recibidos del público, se agregaron elementos
adicionales al AERMOD. En setiembre de 2003 la USEPA puso a disposición del
público y los expertos documentación adicional para recibir la aprobación para
reemplazar el ISCST3 por el AERMOD en el año 2004.
5.5.2 Clases de Modelos
Los procedimientos de modelamiento de calidad de aire pueden ser clasificados en
varias clases genéricas: estadísticos, sistemas expertos, modelos de caja, gaussianos,
de trayectoria, gaussianos multifuente y de pronóstico. Entre estas clases,
especialmente entre los gaussianos y los de pronóstico, existen un gran número de
algoritmos computacionales individuales, cada uno de ellos con su aplicación
específica. Mientras que cada uno de tales algoritmos puede tener la misma base
genérica (e.g., gaussiano), es práctica aceptada el referirse a cada uno de ellos como
modelos individuales.
Las técnicas estadísticas son frecuentemente empleadas en situaciones donde la
incompleta comprensión científica de los procesos físicos y químicos o la falta de los
datos requeridos hace poco práctico el uso de modelos gaussianos. Estos modelos
usan la información meteorológica desarrollada en forma de estadísticas (e.g.,
promedio anual de la frecuencia de ocurrencia de una dirección de viento observada,
velocidad de viento y estabilidad atmosférica registrada en una estación).
Los modelos de sistemas expertos usan los datos de calidad de aire y se basan en
condiciones meteorológicas sinópticas para predecir los impactos en la calidad del
aire. Estos modelos comparan las condiciones meteorológicas históricas con los
períodos en los que las mediciones de concentración en un área son altas. En base a
estas comparaciones, se realizan predicciones basadas en las predicciones
meteorológicas.
Los modelos de caja son métodos simples para estimar la concentración de un
contaminante en el aire asumiendo que las emisiones son ingresadas y distribuidas
uniformemente en una "caja". La "caja" está definida como un área (i.e., largo y ancho)
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