EVALUATION OF TWO COMPUTATIONAL FLUIDS DYNAMICS MODELS (CFD) TO SIMULATE POLLUTION DISPERSION AT ROADSIDE LEVEL IN BOGOTA

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1 EVALUACIÓN DE DOS MODELOS DE DINÁMICA COMPUTACIONAL DE FLUIDOS (CFD) PARA SIMULAR LA DISPERSIÓN DE CONTAMINANTES A NIVEL DE CALLE EN BOGOTÁ EVALUATION OF TWO COMPUTATIONAL FLUIDS DYNAMICS MODELS (CFD) TO SIMULATE POLLUTION DISPERSION AT ROADSIDE LEVEL IN BOGOTA 1207

2 Zamudio, Agustín1; Belalcazar, Luis Carlos1; Rojas, Néstor1 1 Departamento de Ingeniería química y Ambiental; Universidad Nacional de Colombia sede Bogotá Autor de correspondencia: lcbelalcazarc@unal.edu.co RESUMEN Los vehículos son una de las principales fuentes de contaminación del aire, sus emisiones son liberadas en mayor proximidad a la población, lo cual incrementa sus efectos sobre la salud. En este estudio se implementaron, compararon y evaluaron los modelos CFD EnviMet (de uso libre) y WinMiskam (comercial). Estos modelos se implementaron en dos vías de Bogotá, en las cuales se realizaron campañas de medición donde se recopiló toda la información necesaria. Los resultados de este estudio indican que los dos modelos se desempeñan bien. Aunque EnviMet reproduce mejor las tendencias y las concentraciones medidas, requiere 10 veces más tiempo de cómputo que WinMiskam. Finalmente, se utilizó WinMiskam para evaluar estrategias de control, encontrando que en las dos vías estudiadas los buses de servicio público, las motocicletas y la resuspension son las principales fuentes de PM2.5. Por tanto, se hace necesario priorizar políticas para controlar estas fuentes de contaminación. ABSTRACT Motor vehicles are one of the main sources of pollution in cities; their emissions are released at roadside level, close to the population, increasing exposure and therefore health effects. The objective of this study is to implement, compare and evaluate the CFD models EnviMet (open source) and WinMiskam (commercial). These models were implemented in two busy roads of Bogota city; measuring campaigns were conducted on these roads to collect the necessary information and validate the models. Both CFD models performed well. Although EnviMet concentrations and trends were closer to observations, it required 10 times more computer time to produce results than WinMiskam. Finally, WinMiskam was used to evaluate pollution abatement strategies. In both roads, public buses, motorcycles and dust resuspension are the main sources of PM25 and thus it is a priority to control these sources of pollution in the city. PALABRAS CLAVES Modelación De Calidad Del Aire; Dinámica Computacional De Fluidos; Evaluación De Estrategias De Control 1208 KEY WORDS Air Quality Modeling; Computational Fluids Dynamics; Evaluation Of Control Strategies

3 .INTRODUCCION Los vehículos automotores son una de las principales fuentes de contaminación del aire en las ciudades. Además, los contaminantes emitidos son liberados a nivel de calle y en mayor proximidad a la población, lo cual incrementa los efectos adversos de la contaminación sobre la salud. En los últimos años, se han realizado numerosas campañas en las que se han medido las concentraciones de diferentes contaminantes a nivel de calle. Sin embargo, debido al alto costo que tienen dichas campañas, resulta difícil realizar un gran número de mediciones de modo que se obtenga una buena representación espacial y temporal de las concentraciones de contaminantes a nivel de calle. Los modelos de calidad del aire de microescala permiten simular la dispersión de los contaminantes emitidos por los vehículos con una buena representación espacial y temporal. Estos modelos pueden ser modelos gaussianos o modelos numéricos conocidos como modelos de Dinámica Computacional de Fluidos - CFD (Holmes et al., 2006). Los modelos CFD ofrecen muchas ventajas con respecto a los modelos paramétricos, pues son capaces de reproducir mejor la geometría de la calle y la ubicación de las fuentes de emisión, aunque se requiere un mayor entrenamiento para su uso correcto (Li et al., 2007). Existen diferentes modelos CFD, los cuales pueden incorporar diferentes fenómenos físicos tales como los efectos térmicos, pueden simular la presencia de obstáculos como los árboles e incluso la turbulencia inducida por el tráfico. EnviMet es un modelo CFD de uso libre, fue desarrollado en la Universidad de Mainz (Alemania). Se caracteriza porque considera los efectos térmicos en la dispersión de contaminantes, además incluye un módulo muy completo que permite simular los efectos de la vegetación en la calidad del aire. Este modelo ha sido usado en diferentes estudios de calidad del aire (Nikolova et al., 2011; Yang et al., 2013). WinMiskam es un modelo comercial que fue desarrollado en Alemania y comercializado por la empresa Lohmeyer. Se caracteriza porque el dominio se construye sobre un enmallado elástico, permite hacer simulaciones en paralelo usando hasta 4 procesadores del equipo, además incluye un módulo que permite simular el efecto de la vegetación como una rugosidad. WinMiskam ha sido ampliamente usado en múltiples estudios, es un modelo que se desempeña muy bien en diferentes ambientes urbanos (Belalcazar et al., 2009; Eichhorn et al., 2010) Se han desarrollado diferentes estudios para evaluar e intercomparar modelos CFD de micro-escala y modelos paramétricos, en los cuales se han evaluado principalmente códigos comerciales como Ansys-Fluent y WinMiskam. Sin embargo, son pocos los modelos de uso libre que se han incluido en dichas intercomparaciones (Antonioni et al., 2012). En este estudio, se implementan, evalúan y comparan dos modelos CFD, a partir de dicha evaluación se selecciona el modelo más adecuado para evaluar estrategias que permitan mejorar la calidad del aire a nivel de calle en Bogotá. 2.MATERIALES Y METODOS En este estudio se simuló la dispersión de contaminantes en dos vías altamente congestionadas de la ciudad de Bogotá. El primer punto de estudio es la Carrera 30 a la altura del Coliseo El Campin. Esta vía se caracteriza por presentar altos flujos de vehículos de diferentes categorías, esta vía se caracteriza también porque sobre ella circulan buses articulados del sistema TransMilenio. Esto permite evaluar el impacto de estos vehículos en la calidad del aire a nivel de calle. El otro punto de estudio es la carrera 13 entre calles 60 y 62, por la cual circulan vehículos de diferentes categorías, principalmente buses del sistema de transporte tradicional. Esta vía también se caracteriza porque en ella existe la presencia de árboles que disminuyen la ventilación de la vía. Este estudio se desarrolló en dos etapas. En la primera etapa se realizó una campaña de campo en donde se recopiló en los dos sitios de estudio toda la información necesaria para la implementación de los modelos CFD. En la segunda etapa se realizó la implementación de los modelos. CAMPAÑA DE CAMPO En cada uno de los sitios de estudio se realizaron mediciones simultáneas de concentración de PM2.5 en un punto a nivel de calle y en un punto alejado de la calle para determinar la concentración de fondo de este contaminante. Para las mediciones se utilizaron monitores DustTrak modelo Las mediciones se realizaron continuamente en tres días consecutivos por sitio de estudio. Durante la campaña se midieron también las velocidades y direcciones del viento y otras variables meteorológicas. Al mismo tiempo se registraron por medio de videograbadoras los flujos de vehículos y posteriormente se realizó un conteo detallado de vehículos para las diferentes categorías. IMPLEMENTACIÓN DE LOS MODELOS Para la implementación de los modelos se requiere primero estimar las emisiones generadas por las diferentes categorías de vehículos en cada sitios de estudio. Para el cálculo de las emisiones de PM2.5 por combustión se utilizaron los conteos de vehículos realizados y los factores de emisión reportados en el plan decenal de descontaminación del aire de la ciudad. Adicionalmente se estimaron las emisiones de partículas generadas por la resuspension, para este cálculo se utilizó la metodología propuesta por la US-EPA que fue empleada previamente para calcular este tipo de emisiones en la ciudad (Beltrán et al., 2012). Por otro lado, se requiere determinar la geometría de los sitios de estudio, es decir, se requiere información de anchos de la calle, alturas de los edificios y demás obstáculos que estén presentes. Esta información se recopiló directamente sobre las vías y empleando imágenes de Google Earth. Con toda esta información se procede a construir los dominios computacionales y los enmallados. Se utilizaron dominios de 300x300 m. Para el caso de WinMiskam, se utilizó un grid elástico con celdas de 1x1 m sobre la vía y celdas más grandes en los alrededores, este tipo de enmallados permiten reducir los tiempos de cómputo, aunque es más difícil representar de manera adecuada la geometría del sitio de estudio. Para el modelo EnviMet, se utilizaron celdas de 1x1 m sobre todo el dominio, esta configuración permite representar mejor la geometría del sitio en todo el dominio, pero esto 1209

4 incrementa de manera significativa los tiempos de cómputo. En la figura1 se presentan los dominios construidos para la Cr 13. Para los dos modelos, las emisiones totales calculadas (combustión + resuspension) se distribuyen sobre toda la superficie de la vía. Utilizando toda esta información, se realizaron las simulaciones solo para algunas de las horas monitoreadas, debido principalmente a las limitaciones computacionales. 3.RESULTADOS EMISIONES En figura 2 se presentan las emisiones por combustión o directas, por resuspension, y combinadas (directas + resuspension) generadas en la Cr 30. Como se observa, la resuspension juega un papel muy importante y cuando se considera la identificación de las estrategias cambia. De este modo, cuando solo se consideran las emisiones directas, las motocicletas y los camiones de 2 ejes son los principales generadores de PM2.5. Cuando se considera solo la resuspension, los automóviles, los camiones de 2 y 3 ejes y los buses de TransMilenio generan buena parte de estas emisiones. Al observar el efecto combinado de las emisiones (directas + la resuspension) se encuentra que los automóviles, las motos y los camiones de 2 y 3 ejes son los principales generadores de partículas en esta vía. Por tanto, las estrategias de control se deben centrar en estas categorías de vehículos. Para el caso de la Cr 13 los diagramas de Pareto indican que buena parte de las emisiones combinadas en esta vía (combustión + resuspension) son generadas por los buses de servicio público (75%) y por tanto las estrategias de control se deben centrar en estas categorías de vehículos. 1210

5 COMPARACIÓN DE MODELOS Como se observa en la figura 3, los dos modelos reproducen bien las concentraciones de PM2.5 medidas en la vía y sus tendencias. Win- Miskam sobreestima en promedio un 25% los niveles de concentración medidos, mientras que EnviMet subestima 20% en promedio dichas concentraciones. De manera general WinMiskam reproduce bien las tendencias observadas aunque a las 12 del día se observa una sobrestimación importante, como se mencionó anteriormente, este modelo utiliza una malla elástica y por tanto no toda la geometría de los edificios está bien representada en el dominio, esto puede ocasionar que bajo ciertas direcciones del viento el modelo puede reducir su desempeño. EnviMet reproduce bastante bien las tendencias observadas, sin embargo, este modelo requiere 72 horas de tiempo de cómputo para simular 1 hora mientras que WinMiskam solo requiere 7 horas. Se observaron resultados muy similares en la Cr 13. Debido a esta limitación se seleccionó WinMiskam para hacer la evaluación de escenarios. EVALUACIÓN DE ESCENARIOS Se realizó la evaluación de diferentes escenarios de control. En la Cr 13 se evaluó el efecto que tendría una reducción en la cantidad de polvo depositado sobre la vía de 0.1 g/m2 a 0.05 g/m2. Se evaluó también el efecto de la vegetación en las concentraciones de PM2.5 y la reducción del número de motos a la mitad. En la figura 4 se presentan los resultados obtenidos a la fecha. En la figura 4a se observa el escenario actual. Como se observa, las concentraciones de PM2.5 presentes en esta vía son bastante elevadas ( ug/m3), como se mencionó antes, estos resultados coinciden con las mediciones realizadas sobre la vía, por tanto es urgente implementar medidas para mejorar la calidad del aire en esta vía. En las figuras 4b, c y d se presenta lo que ocurriría con la calidad del aire si se implementaran estos escenarios de control. De manera general se encontró que la estrategia más adecuada sería la reducción de las emisiones por resuspension, se encontró también que la presencia de árboles disminuye de manera importante la ventilación y por tanto incrementa las concentraciones de PM2.5 en la vía. De igual manera, En la Cr 30 se encontró que las estrategias de control se deben centrar en el control de las emisiones por resuspension, las motocicletas y los buses de servicio público. 1211

6 .CONCLUSIONES En este estudio se realizó la implementación, intercomparación y evaluación de los modelos CFD EnviMet y WinMiskam. Los resultados indican que los dos modelos reproducen bien las concentraciones medidas en dos vías de alto flujo vehicular y por tanto pueden ser usados para la evaluación de estrategias de control. Aunque EnviMet reproduce mejor las concentraciones medidas y sus tendencias, WinMiskam es más rápido y por tanto se eligió para evaluar diferentes escenarios de control. Se encontró que en las dos vías estudiadas los buses de servicio público, las motocicletas y la resuspension de partículas son las principales fuentes de PM2.5. Por tanto, se hace necesario priorizar políticas para controlar estas fuentes de contaminación. REFERENCIAS Antonioni, G., Burkhart, S., Burman, J., Dejoan, A., Fusco, A., Gaasbeek, R., Gjesdal, T., (...), Santiago, J.L. (2012). Comparison of CFD and operational dispersion models in an urban-like environment. Atmospheric Environment 47, Belalcazar, L.C., Fuhrer, O., Ho, M.D., Zarate, E., Clappier, A. (2009). Estimation of road traffic emission factors from a long term tracer study. Atmospheric Environment 43 (36), Beltrán, D., Belalcazar, L., Rojas, N. (2012). Spatial distribution of non-exhaust particulate matter emissions from road traffic for the city of Bogota Colombia Annual International Emission Inventory Conference, US- EPA, Tampa, Florida. Eichhorn, J., Kniffka, A. (2010). The numerical flow model MISKAM: State of development and evaluation of the basic version. Meteorologische Zeitschrift 19 (1), Holmes, N. and Morawska, L. (2006). A Review of Dispersion Modelling and its application to the dispersion of particles: An overview of different dispersion models available. Atmospheric Environment, 40: Li, X.-X., Liu, C.-H., Leung, D.Y.C., Lam, K.M. (2006). Recent progress in CFD modelling of wind field and pollutant transport in street canyons. Atmospheric Environment 40 (29), Nikolova, I., Janssen, S., Vos, P., Vrancken, K., Mishra, V., Berghmans, P. (2011). Dispersion modelling of traffic induced ultrafine particles in a street canyon in Antwerp, Belgium and comparison with observations. Science of the Total Environment , Yang, X., Zhao, L., Bruse, M., Meng, Q. (2013). Evaluation of a microclimate model for predicting the thermal behavior of different ground surfaces. Building and Environment 60,