Avances en la modelación de la Calidad del Aire en Santiago de Cali Implementación del modelo WRF Grupo Gestión de Calidad de Aire -SVCASC
Implementación de un Modelo de Calidad del Aire para Santiago de Cali CONVENIO N 048-2018: Corporación Autónoma Regional del Valle del Cauca Universidad Nacional de Colombia sede Medellín. Aunar esfuerzos técnicos y recursos económicos para implementar acciones priorizadas del Programa de Aire Limpio para Santiago de Cali
Implementación de Modelo de Calidad de Aire para Santiago de Cali Universidad Nacional de Colombia Sede Medellín Facultad de Minas Laboratorio Calaire Carmen Elena Zapata Sánchez Directora del Proyecto José Fernando Jiménez Mejía Líder Componente de Modelación Alejandro Martínez Osorio - Profesional
Implementación de Modelo de Calidad de Aire para Santiago de Cali Adecuado sistema de simulación de la calidad del aire para la ciudad de Cali. Se plantea aquí la configuración y puesta en marcha de un modelo de simulación meteorológica de código abierto y gratuito, con reconocimiento internacional, para condiciones reales, con capacidad de pronóstico de 6 horas, en resolución temporal de 1 horayresoluciónespacialeneláreaurbanade1km 2.
Parametrización Física y Dinámica Reanálisis NCEP FNL (Final) dataset 083.2 Resolución: espacial de 1 x 1, temporal de 6 horas, vertical de 26 niveles (1000 mbar -10 mbar) 35 variables en total (Temperatura del aire, Albedo, Precipitación, Vientos en superficie, Componentes vectoriales del viento, Humedad, Nubosidad)
Dominios Empleados 3 Dominios:9 km, 3 km y 1 km Domino más exterior:la variabilidad climática en la mesoescala Dominio más interior: centrado en Santiago de Cali
Simulación La resolución espacial y temporal de las simulaciones son 1 km x 1 km y 1 hora El periodo de calentamiento fue de 29 horas Análisis datos Climate Hazards Group IngraRed Precipitation wirh Station Data CHIRPS Temporada Periodo de simulación (UTC-5) Inicial Final Seca 29-01-2017 07 06-02-2017 01 Lluvia 25-06-2017 07 01-06-2017 13 Seca 19-08-2017 07 28-08-2017 01 Lluvia 10-10-2017 07 10-18-2017 01
Evaluación Modelo Compartir y Pance Base Aérea, Siloé y Univalle RMSE C. Pearson Pixel más cercano In Situ
Modelación Temperatura 2m Base Aérea Compartir Pance
Modelación Temperatura 2m Siloé Univalle
Temperatura a 2m Simulada 05:00 06:00 07:00 08:00 09:00 10:00
Temperatura a 2m Simulada 15:00 16:00 17:00 18:00 19:00 20:00
Modelación Humedad Relativa Base Aérea Compartir Pance
Modelación Humedad Relativa Siloé Univalle
Humedad Relativa Simulada 05:00 06:00 07:00 08:00 09:00 10:00
Humedad Relativa Simulada 15:00 16:00 17:00 18:00 19:00 20:00
CASO: Compartir
Modelación Rosa de los vientos Base Aérea
Modelación Rosa de los vientos - Compartir
Modelación Rosa de los vientos -Pance
Modelación Rosa de los vientos - Siloé
Modelación Rosa de los vientos - Univalle
Velocidad y Dirección del Viento Simulada 05:00 06:00 07:00 08:00 09:00 10:00
Verificación del modelo 15:00 16:00 17:00 18:00 19:00 20:00
Simulación Altura de la Capa Límite Atmosférica La altura de la capa limite atmosférica (CLA) hace alusión a la porción de la troposfera que ésta directamente afectada por la presencia de la superficie terrestre y que responde a forzamientos del terreno con una escala de tiempo de una hora o menos (Stull, 1988). La altura de la CLA evoluciona teóricamente como lo establece el modelo conceptual de la dinámica estructural del terreno plano en el ciclo diurno que establece Stull, 1988. No es posible validar la CLU ya que no existen registros de sensores remotos o in situ, o variables asociadas a su cálculo; no obstante, su simulación y evaluación permite inferir y dar cuenta de la meteorología predominante en la ciudad de Santiago de Cali.
Simulación Altura de la Capa Límite Atmosférica 05:00 06:00 07:00 08:00 09:00 10:00
Simulación Altura de la Capa Límite Atmosférica 15:00 16:00 17:00 18:00 19:00 20:00
Consideraciones Finales Los estadísticos indican que la temperatura es la variable más fiable, seguida por la humedad relativa: estas dos variables muestran similitud con la realidad al tener coincidencia en la gran mayoría de puntos validados. La velocidad y dirección del viento a 10 m son las variables menos precisas según los estadísticos calculados. Debido a la complejidad de la dinámica del viento, los valores relacionados con esta variable pueden tener altos sesgos. A pesar de lo anterior, los resultados se consideran significativos, ya que los picos máximos y mínimos del ciclo suelen coincidir. En términos generales, el modelo sobreestimar las velocidades del viento.
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