CIENCIAS NUCLEARES
Velocidades
de decaimiento de contaminantes atmosféricos para mejorar la modelación
simplificada de la dispersión regional
Depletion velocities
for atmospheric pollutants oriented to improve the simplified regional
dispersion modelling
Madeleine Sánchez
Gácita, Leonor Turtós Carbonell, José de Jesús Rivera
Oliva
Centro de Gestión
de la Información y Desarrollo de la Energía (CUBAENERGÍA)
Calle 20 N°
4111 el 18-A y 47, Miramar, Playa, Ciudad de La Habana, Cuba
RESUMEN
El trabajo está
dirigido a la mejora del cálculo de las externalidades del sector energético
a través de Metodologías Simplificadas, mediante la obtención
de velocidades de decaimiento para los contaminantes primarios ,
y PST (partículas en suspensión totales), así como para
los aerosoles de sulfato y nitrato que se originan a partir de los primeros.
El principal objetivo fue encontrar estos parámetros para diferentes
casos, con vistas a brindar un conjunto de valores para los mismos en el área
geográfica, entre los cuales está seleccionar los más representativos
para su utilización en futuros estudios que por razones de datos, tiempo
o falta de personal adiestrado recurran a una modelación simplificada
de la dispersión regional. Se seleccionaron seis centrales termoeléctricas,
tres en Cuba en las localidades de Mariel, Santa Cruz y Tallapiedra y tres en
México localizadas en Tuxpan, Tula y Manzanillo, para las cuales se obtuvieron
valores de las velocidades de decaimiento de los contaminantes considerados
a partir de estudios detallados de la dispersión regional de éstos.
El valor obtenido para la velocidad de decaimiento del
es similar en todos los casos. Los resultados para las plantas de Tallapiedra,
Santa Cruz, Mariel y Manzanillo son muy cercanos entre sí. Para Tula
y Tuxpan se obtuvo una mayor incertidumbre en la estimación.
ABSTRACT
The present work
is aimed to improve externalities assessment using Simplified Methodologies,
through the obtaining of depletion velocities for primary pollutants
,
and TSP (Total Suspended Partides) and for sulfate and nitrate aerosols, the
secondary pollutants created from the first ones. The main goal proposed was
to estimate these values for different cases, in order to have an ensemble of
values for the geographic Brea, among which the most representative could be
selected for using it in future studies that appeal to a simplified methodology
for the regional dispersion assessment, taking into account the requirements
of data, qualified manpower and time for a detailed approach. The results where
obtained using detailed studies of the regional dispersion that were conduced
for six power facilities, three from Cuba (at the localities of Mariel, Santa
Cruz and Tallapiedra) and three from México (at the localities of Tuxpan,
Tula and Manzanillo). The depletion velocity for
was similar for all cases. Results obtained for Tallapiedra, Santa Cruz, Mariel
and Manzanillo were similar. For Tula and Tuxpan a high uncertainty was found.
Key words: energy policy, planning, environmental poliey, air pollution, aerosols, particles
INTRODUCCION
La comunidad internacional
ha dedicado esfuerzos importantes a la evaluación de las externalidades
ambientales del sector energético. De hecho, ha sido la temática
a la que se le han dedicado más recursos en los últimos años
en la Unión Europea, a través de los proyectos ExternE (Externalities
of Energy, desarrollado desde 1992 hasta el 2001 [1 D, NewExt (del 2001 al 2003),
ExternE-POL (del 2002 al 2004) y otros actualmente en ejecución como
NEEDS, MAXIMA, HEATCO, THRESHOLDS, METHODEX y ESPREME. También la Agencia
de Protección Ambiental y otras instituciones de Estados Unidos han trabajado
en el tema desarrollando metodologías y software como EXMOD, EXMOBILE
y más recientemente BenMAP. La adecuada internalización de las
externalidades ambientales traería consecuencias de gran importancia
en el panorama energético mundial, ya que la competitividad de la energía
fósil disminuiría con relación a otras más limpias,
como la energía nuclear y las energías renovables.
En el marco de
ExternE se desarrolló la metodología de Vías de Impacto
(Impact Pathway Methodology), que permite realizar evaluaciones completas de
cadenas energéticas y determinar los costos externos asociados a ellas.
La metodología desarrollada fue integrada en un software, EcoSense, que
se aplicó a todos los países de la Unión Europea [2], América
del Sur, Rusia y China. La metodología Vías de Impacto es la aproximación
más refinada para determinar los costos externos pero su implementación
detallada requiere de una amplia gama de datos y estudios preliminares, lo que
ha limitado su aplicación en los países en vías de desarrollo.
En su lugar, varías paises de la región como México, Costa
Rica y Cuba han empleado "metodologías símplificadas".
SIMPACTS, software
que agrupa las Metodologías Simplificadas, es desarrollado y distribuido
por el Organismo Internacional de Energía Atómica, como alternativa
a los estudios detallados; permite la estimación de los impactos físicos
y los costos del daño a la salud humana y el ambiente de diferentes opciones
de producción de
electricidad de una manera más sencilla, con un nivel de complejidad
escalonado en dependencia de los parámetros disponibles para cada caso.
La metodología de SIMPACTS es transparente, fácil de implementar,
requiere de datos de entrada comparativamente modestos y proporciona resultados
que son razonablemente exactos y fiables comparados con los obtenidos de los
programas más sofisticados de valoración de impactos medioambientales.
SIMPACTS está
concebido para obtener un impacto aproximado, pero su papel no es reemplazar
un análisis de impacto medioambiental detallado. Más bien, ambos
deben complementarse. Las Metodologías Simplificadas permiten obtener
estimaciones en los casos en que los datos de entrada no están disponibles
para realizar un análisis detallado y realizar un chequeo de los resultados
de las valoraciones obtenidas por éste. A su vez los
análisis detallados permiten mejorar numerosos coeficientes que utiliza
Metodologías Simplificadas y por tanto mejorar sus resultados.
Uno de los modelos
incluidos en SIMPACTS contiene todos los elementos de las metodologías
de Vías de Impacto a excepción de la dispersión regional
de los contaminantes atmosféricos, donde los contaminantes primarios
se transforman en otros tan o más tóxicos y agresivos al medio.
Los estudios realizados han comprobado, que los principales impactos sobre la
salud humana de muchos de los contaminantes primarios como, por ejemplo los
óxidos de azufre y nitrógeno, no son los provocados por ellos
directamente, sino por los aerosoles de sulfato y nitrato en que se transforman
durante la dispersión a escala regional [3].
En Cuba se logró
modelar recientemente la dispersión regional de contaminantes [4] implementando
el Windrose Trajectory Model (WTM) [5-8], desarrollado en el marco del proyecto
ExternE a partir del Harwell Trajectory Model (HTM).
La modelación
de la dispersión regional permite estimar las velocidades de decaimiento
de los contaminantes, que constituyen parámetros clave en las Metodologías
Simplificadas. Las velocidades de decaimiento de los contaminantes (k) representan
en un valor único, todos los mecanismos de remoción del contaminante
de la
atmósfera (deposición seca y húmeda y transformación
a otros contaminahtes), permitiendo modelar la dispersión regional de
forma simplificada. Hasta el momento los países del área que han
aplicado SIMPACTS, han utilizado velocidades de decaimiento calculadas para
otras zonas del planeta, pues no se han reportado valores para la región.
Este trabajo recoge la metodología para estimar las velocidades de decaimiento,
por primera vez en
nuestro país; así como los valores obtenidos para tres centrales
termoeléctricas (CTE) en Cuba y tres en México.
METODOLOGíA
Las Metodologías
Simplificadas proponen estimar las concentraciones de contaminantes primarios
y secundarios mediante la utilización de un modelo matemático
simplificado para predecir los cambios en la concentración en función
de la distancia de la fuente como resultado de las emisiones generadas por ella
[6]. El tratamiento
matemático a seguir es diferente para especies primarias y secundarias
y parte de las siguientes aproximaciones como premisa:
. Estados estacionarios.
. Los contaminantesse encuentran completamente mezclados en toqa la capa de mezcla.
. La magnitud del viento es constante para todo el dominio considerado y la probabilidad de ocurrencia es igual para todas las direcciones.
. La altura de la capa de mezcla es uniforme para todo el dominio considerado.
En el caso de los contaminantes primarios estas consideraciones conducen a la
siguiente solución teórica:
donde:
Para contaminantes secundarios se obtiene:
donde:
Los coeficientes
desconocidos que resultan se estiman mediante estudios de regresión a
partir de los incrementos de la concentración de los diferentes contaminantes
a distancias variables de la fuente emisora, los cuales son obtenidos de la
modelación detallada de la dispersión regional de dichos contaminantes.
Las concentraciones
obtenidas para cada celda se grafican en función de la distancia a la
fuente emisora. Posteriormente los puntos obtenidos son ajustados a las curvas
teóricas esperadas, obteniéndose los parámetros a partir
de los cuales se determinan las velocidades de decaimiento para cada contaminante.
Modelación
de la dispersión regional
La modelación
de la dispersión regional de los contaminantes se realizó con
el modelo climatológico Windrose Trajectory Model (WTM).
Se trata de un
modelo Lagrangiano, orientado al receptor y de tipo rosa de los vientos, que
diferencia entre 24 sectores de la rosa de los vientos. El mecanismo quimico
considerado es consistente con el descrito en las referencias [5-7] para el
modelo de Harwell, del cual es una versión mejorada, ya que a diferencia
de éste puede considerar hasta 24 velocidades promedio del viento en
cada celda, mientras que el modelo de Harwell solo considera una velocidad media
única para todo el dominio, entre otras diferencias importantes. Los
datos requeridos son precipitaciones y rosa de los vientos, así como
las emisiones de
y
clasificadas en altas y
bajas y las de ,
representativos para cada celda y referidos a un año.
El dominio estudiado
abarca el Caribe, México y parte de América Central, con un total
de 7200 celdas distribuidas en una red de 120 x 60 con paso de 55 Km. El procedimiento
general para obtener el incremento en la concentración provocado por
una fuente consistió en realizar dos corridas del modelo WTM: en primer
lugar se analiza un escenario base con las emisiones altas y bajas de
y
,
y las emisiones de
,
en el cual no se consideran las emisiones de la fuente; el segundo análisis
se realiza al añadir las emisiones de la fuente en estudio, incluyendo
las emisiones de partículas. Para los casos de Cuba, las emisiones de
particulas en suspensión totales (PST), incluye solamente
,
es decir, material particulado de diámetro aerodinámico inferior
a 10 µm.
El período
estudiado abarca los cinco años comprendidos entre el 2000 y el 2004,
obteniéndose promedios anuales de las variables meteorológicas
para cada celda en el período. Los valores de las velocidades de reacción
y los parámetros que describen el proceso de deposición son únicos
para todo el dominio y se extrajeron de las referencias citadas, siendo posteriormente
revisados con el objetivo de obtener valores más apropiados para la región
estudiada, según la metodología descrita por Trukenmuller el al.
[7]. Siguiendo esta misma metodología se obtienen otros parámetros
necesarios para la modelación, como el ángulo de elevación
solar, la temperatura media en la superficie y la correspondiente al nivel de
presión de 925 mb, asi como las concentraciones del radical hidroxilo
y de ozono.
RESULTADOS
Por la complejidad del estudio detallado de la dispersión regional se seleccionaron solo seis casos de estudio, tres de ellos en Cuba y los tres restantes en México. La ubicación geográfica de las plantas se aprecia en la figura 1, así como el dominio de modelación. La tabla 1 presenta, además las emisiones y la altura a la cual éstas son liberadas a la atmósfera. Las plantas en México se seleccionaron atendiendo a su representatividad, mientras que las plantas de Cuba se escogieron cercanas, aunque de diferentes características para valorar la influencia de la altura y la magnitud de las emisiones bajo condiciones meteorológicas y emisiones de fondo similares.
Las velocidades
de decaimiento obtenidas se muestran en la tabla 2. Ejemplos de los ajustes
realizados se muestran en las figuras, 2, 3 Y 4, para la CTE ubicada en Santa
Cruz, Cuba. Como se esperaba, los valores obtenidos para las velocidades de
decaimiento de los diferentes contaminantes son comparables para la mayoría
de los casos estudiados y muestran un comportamiento diferente al obtenido para
otras áreas del mundo [8]; particularmente para el
se obtienen valores cercanos a 1,00 en todas las CTEs estudiadas.
Se encontró
un valor similar para la velocidad de decaimiento del
en todos los casos estudiados. Las velocidades de decaimiento para los restantes
contaminantes resultaron similares en las CTEs Tallapiedra, Santa Cruz, Mariel
y Manzanillo, con diferencias de relativamente poca importancia. Así
mismo se obtuvieron valores similares para las velocidades de decaimiento de
aerosoles de sulfato y TSP para Tula y Tuxpan, existiendo no obstante diferencias
notables para el
y los aerosoles de nitrato, además de una mayor incertidumbre en la estimación.
La figura 5 muestra
los incrementos en la concentración de aerosoles de nitrato para Manzanillo,
Tuxpan y Santa Cruz. Los niveles están escogidos en nueve intervalos
iguales desde el máximo obtenido para la planta hasta
una décima parte del mismo, de modo que en el límite del último
nivel representado la concentración ha disminuido diez veces. Se aprecia
que para Manzanillo y Santa Cruz esto ocurre aproximadamente a la misma distancia
de la fuente mientras que para Tuxpan ocurre a una distancia menor, de aquí
que se obtenga en este caso una mayor velocidad de decaimiento para este contaminante.
Los casos de Tula
y Tuxpan presentan incrementos más extendidos en un sector angular estrecho
mientras que para las restantes direcciones los incrementos desaparecen rápidamente.
En cambio, las restantes cuatro plantas presentaron incrementos extendidos en
un sector angular más amplio. Esto explica que Tuxpan y Tula presenten
en general ajustes de baja calidad, llegando incluso a no converger para los
aerosol es de sulfato en el caso de Tuxpan, si no se asumen condiciones que
pudieran limitar la confiabilidad del resultado, lo cual se debe a que la solución
teórica obtenida, a la cual se le realiza el ajuste, no contiene dependencia
angular.
CONCLUSIONES
Y RECOMENDACIONES
Se obtuvieron valores
para las velocidades de decaimiento de seis CTEs en el área de América
Central, México y el Caribe, quedando implementada la metodología
para la obtención de este resultado por primera vez en nuestro país,
Los valores obtenidos para las velocidades de decaimiento se encuentran en el
intervalo de valores obtenidos para estas magnitudes en otras zonas geográficas,
Las plantas cubanas presentaron un comportamiento similar, Ello pone de manifiesto
que no resulta significativa la influencia del volumen de emisiones y la altura
a la cual estas son liberadas a la atmósfera sobre la velocidadde decaimiento
del contaminante, ya sea primario o secundario. Resultan de mayor influencia
las condiciones meteorológicas y de emisiones circundantes.
Los valores encontrados
permitirán una elección más acertada de las velocidades
de decaimiento a utilizar para un caso en la región, lo cual mejorará
los resultados de externalidades obtenidos con Metodologías Simplificadas,
sensibles a este parámetro.
Se recomienda extender
este estudio a otras plantas de la región para caracterizar mejor el
dominio estudiado, lo cual facilitaría aún más la selección
de los valores apropiados para los futuros casos a evaluar mediante SIMPACTS.
Un suavizamiento
de los datos, por otra parte, contribuiría favorablemente a disminuir
el error con el cual se determinan las velocidades de decaimiento, obteniéndose
un único valor de concentración para cada radio, con un menor
error y mejores posibilidades de ajuste. Otra posibilidad sería realizar
el ajuste para la solución teórica con dependencia angular, obteniendo
una velocidad de decaimiento diferente para cada dirección; esto sin
embargo resultaría de poca utilidad si el propósito final es estimar
la dispersión regional usando SIMPACTS.
AGRADECIMIENTOS
A Alfred Trukenmuller y Joe Spadaro, por su inestimable ayuda.
REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS
[1] RABL A, CURTISS
PS, SPADARO JV, HERNANDEZ B, PONS A. Informe final del proyecto, Costos externos
de las cadenas energéticas: Implementación en Francia. París
A, Dreicer M. Health and Environmentallmpacts of Energy Systems. ExterneE Program.
New results to be publisehed. February 1998.
[2] RABL A, DREICER M. Health and Environmental Impacts of Energy Systems. ExterneE
Programo New
results to be publisehed. February 1998.
[3] SPADARO JV. Quantifying the Health Impacts of Air Pollution. Prepared for
the International Atomic Energy
Agency. Planning and Economics Studies Section.Nuclear Division. Vienna, 1999.
[4] SANCHEZ GM, TURTÓS L. Sistema para cálculo de la dispersión
regional de contaminantes atmosféricos.
Revista electrónica ECOSOLAR. 2003; (6).
[5] METCALFE SE, et. al. Acid deposition modeling and the interpretation of
the United Kingdom Secondary
Precipitation Network Data. Atmospheric Environment. 1989; 23(9): 2033-2052.
[6] SPADARO JV. Quantifying the Damages of Airborne Pollution: Impact Models,
Sensitivity Analyses and
Applications. Doctoral Dissertation. Ecole des Mines de París. Centre
d'Energetique. 60 Boulevard StMichel, F
75272. París. Cedex 06. France, 1999.
[7]TRUKENMÜLLER A, KLAMT C, KREWITT W. Revision of WTM parameters for EcoSense
China, Stuttgart, Germany: Sttutgart University, IER 2001.
[8] SPADARO JV. Airpacts Input Data: Pollutant Inventory (Version 1.0). A tool
for assessing the environmental impacts and damage costs to human health, agricultural
crops and man-made structures from exposure to routine atmospheric emissions.
Prepared for the International Atomic Energy Agency (IAEA). Vienna, Austria,
October 2002.
msgacita@cubaenergia.cu