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Algunas iniciativas y esfuerzos para mejorar la calidad del aire realizados en los últimos años por los diferentes niveles de gobierno que intervienen en la ZMG se enlistan a continuación:

I. Programa Regional de Administración de la Calidad del Aire en Zonas Críticas, 1991: Desarrollado por la la entonces Secretaría de Desarrollo Urbano y

Ecología, buscaba elaborar un inventario de emisiones industriales, constituir un padrón vehicular y su inventario de emisiones asociado, establecer las bases para un programa de verificación vehicular, identificar zonas prioritarias de manejo de calidad del aire de acuerdo a las características meteorológicas de la región y reforzar la estructura delegacional en materia de prevención y control de la contaminación del aire.

II. Plan Estatal de Protección al Ambiente del Estado de Jalisco, 1993:

Desarrollado por el Gobierno Estatal de Jalisco, buscaba consolidar el Programa Regional de Administración de la Calidad del Aire en Zonas Críticas, elaborar una clasificación industrial de acuerdo a sus emisiones, promover el cumplimiento de normas y reglamentos ambientales por la industria, mejorar y aumentar el sistema de monitoreo ambiental, consolidar el programa de verificación de emisiones a fuentes móviles y revertir las tendencias de deterioro ambiental, entre otras. Así mismo, se establecieron cuatro programas de acciones prioritarios relativos al monitoreo de la calidad del aire, a la prevención y control de las emisiones de fuentes fijas y móviles y al establecimiento de un programa de emergencia y contingencia.

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III. Comité Interinstitucional para la Prevención y Control de la Contaminación Atmosférica en la ZMG, 1995: Representantes de asociaciones civiles en

conjunto con la Secretaría de Salud y la entonces Comisión Estatal de Ecología (hoy SEMADES) establecieron una Comisión encargada de establecer criterios para la integración de programas, proyectos y acciones especiales para la prevención y control de la contaminación ambiental en la ZMG, establecer mecanismos de coordinación de acciones entre distintas instituciones, proponer a las autoridades correspondientes acciones para prevenir y controlar las contingencias ambientales y además, acordar la realización de programas de investigación, capacitación de recursos humanos y estudios de diagnósticos en materia de contaminación ambiental.

IV. Plan de Contingencias Ambientales de la ZMG: Basado en los monitoreos de

calidad del aire de la Red Automática de Monitoreo Atmosférico de la SEMADES, este plan tiene cuatro fases que se activan en base a los puntos IMECA (Indice Metropolitano de Calidad del Aire). Cuando la SEMADES detecta puntos IMECA que formen parte de alguna de las cuatro fases del plan de contingencias ambientales, da el aviso al Gobierno para que este de aviso a los medios de comunicación y a las Industrias y se proceda a realizar lo establecido en el mismo plan, como por ejemplo, desalojo de algunas avenidas fuertemente transitadas o el encendido escalonado de algunos equipos de combustión para el caso de la industria.

V. Programa de Mejoramiento de la Calidad del Aire en la ZMG 1997 – 2001:

Desarrollado por el gobiernos federal, el sector productivo y la sociedad en general con el propósito de proteger la salud de la población que habita la ZMG, abatiendo de manera gradual y permanente los niveles de contaminación atmosférica. Aborda el problema de la contaminación atmosférica con un enfoque sistémico e integrador que aprovecha el conocimiento que se tiene hasta ahora de los problemas ambientales, de las tecnologías relevantes y de las experiencias propias e internacionales.

Capítulo V. Metodología

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Capítulo V: METODOLOGÍA

El objetivo general de este trabajo es aplicar un modelo de calidad del aire tridimensional a la ZMG para investigar su capacidad de simular correctamente la dinámica de contaminantes en dicha zona. Ademas se propone el uso de una técnica de modelación inversa en conjunto con el modelo de calidad del aire con el fin de sugerir cambios en los inventarios de emisiones de modo que el desempeño del modelo se vea beneficiado. En la aplicación que se explora en este trabajo, se toma como base el inventario oficial de emisiones generado por el Instituto Nacional de Ecología para 1995.

Las predicciones realizadas por medio de modelos de calidad del aire determinísticos tienden a consistir en valores de concentración de contaminantes que tienen ciertas diferencias con respecto a los valores medidos por estaciones de monitoreo atmosférico. Por la misma configuración de los modelos de calidad del aire, no se esperaría que los valores simulados coincidieran completamente con los valores observados ya que se esta comparando valores que representan el promedio en un volumen (valor simulado) contra valores puntuales (valor observado). Sin embargo, cuando las diferencias son significativas, es indicativo de problemas en la aplicación del modelo. Con el paso del tiempo se ha determinado que cuando dichas situaciones ocurren, el error se ve principalmente influenciado por tres condiciones:

1. Las condiciones iniciales y de frontera del dominio de modelación: Los

valores de calidad del aire empleados como condiciones iniciales, así como las condiciones de frontera, que se alimentan a los modelos matemáticos influyen en los niveles de concentración de contaminantes, sobre todo durante el arranque de la simulación. Generalmente, este tipo de información es inexistente al nivel de resolución espacial y temporal requerido, por lo que es necesario estimarla. Para disminuir la influencia de este error, se alejan las fronteras del dominio de modelación de la región de interés para con ello mitigar los efectos que las condiciones iniciales y de frontera pudieran tener en los niveles de concentración predichos por el modelo de calidad del aire. Otra manera de disminuir esta influencia es por medio del empleo de horas o días

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adicionales de modelación previos al periodo de interés, de modo que sirvan de tiempo de estabilización numerica para el modelo de calidad del aire que se este empleando.

2. La meteorología de la región de estudio: Las condiciones meteorológicas de la

región influyen también en los niveles de concentración que el modelo de calidad del aire predice. Por ejemplo, si se alimenta un campo de humedad muy elevado, o bien, las condiciones de radiación solar son muy elevadas, puede ser que entonces los niveles de concentración de contaminantes secundarios (como por ejemplo, el Ozono) sean valores muy elevados que difieren de los datos reales que predominan en la región de análisis. Este es un problema ocasionado también por la falta de información disponible, ya que generalmente son muy pocos los puntos de monitoreo existentes y es necesario hacer estimaciones de estos valores para poder alimentarlos a todas las celdas del dominio de modelación. Para disminuir la influencia de este factor en los resultados predichos por el modelo de calidad del aire, se puede utilizar algún modelo determinístico (como el MM5) para estimar los valores de meteorología existentes en la región, o bien utilizar una interpolación de los datos existentes a lo largo de la región de modelación. La confiabilidad de estas prácticas se puede evaluar al eliminar uno de los puntos de monitoreo reales y hacer la interpolación o bien la corrida del modelo determinístico para ese punto, con lo que se puede realizar una evaluación estadística del desempeño de la interpolación o bien del modelo determinístico empleado. Para el caso del presente trabajo se realizo una interpolación estadística sobre los puntos disponibles adjudicándoles pesos a cada punto en relación al inverso del cuadrado de la distancia existente.

3. Las emisiones a la atmósfera: Uno de los factores que más influyen en los

niveles de concentración predichos por el modelo de calidad del aire es el campo de emisiones a la atmósfera, ya que se trata del factor que le va indicando al modelo el volumen de masa contaminante que va siendo emitida, transportada y procesada en la región de estudio conforme transcurre el tiempo. Desafortunadamente, los inventarios de emisiones aún no se elaboran de modo tan detallado y, al menos para el caso de este trabajo, la información con que se cuenta es anual y con un nivel de agregación espacial burda (nivel municipal), por lo que se requiere manipular la información buscando llegar a

  Capítulo V. Metodología

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Lx  y  Ly  son  operadores  unidimensionales  para  transporte  horizontal,  los  cuales  se 

resuelven  en  este  estudio  empleando  el  esquema  de  advección  parabólico  (piecewise parabolic; Odman, 1998), seguido de un esquema explícito de diferencias finitas para el 

paso  de  difusión  (McRae  et  al.  1982b).  El  transporte  vertical,  depositación  en  seco  y  transformaciones  químicas  se  combinan  en  el  operador Lcz  para  tomar  ventaja  de  las 

escalas  de  tiempo  similares  que  gobiernan  estos  procesos.  Este  operador  se  resuelve  usando  un  esquema  híbrido  de  integración  para  sistemas  de  ecuaciones  diferenciales  ordinarias rígidas (Young y Boris 1977). 

El mecanismo fotoquímico empleado en este estudio fue el desarrollado por Carter  (1990), y es conocido como SAPRC90. SAPRC­90 consta de 215 reacciones e incluye 97  especies químicas, entre ellas el CO, NO, NO2, O3 y SO2. La versión empleada del CIT no 

contempla  la  dinámica  de  aerosoles  atmosféricos  (procesos  de  condensación  o  coagulación).  Únicamente  ajusta  los  valores  de  las  concentraciones  de  HNO3  y  NH3  en 

fase gaseosa después del paso de cinética química, resolviendo el equilibrio químico entre  estas dos especies y el nitrato de amonio en fase aerosol (Russell et al. 1988). La pérdida  de  material  a  la  superficie  de  cualquier  especie  química  está  sujeta  exclusivamente  a  la  depositación  en  seco,  es  decir,  el  CIT  no  modela  pérdidas  por  depositación  húmeda.  La  depositación  en  seco  se  trata  empleando  la  formulación  de  Wesely  (1989);  un  método  basado en resistencias superficiales. Además, el CIT cuenta con un módulo de análisis de  sensibilidad para estimar directamente coeficientes locales de sensibilidad de primer orden  (Yang et al., 1997), característica que beneficia la aplicación del esquema de modelación  inversa  al  proveer  información  del  cambio  de  concentración  de  todos  los  contaminantes  tratados por el CIT a cambios en los niveles de emisión para todas las fuentes de emisión  especificadas.  La  información  derivada  por  el  CIT  (concentraciones  y  coeficientes  de  sensibilidad)  junto  con  datos  de  monitoreo  reales,  es  alimentada  a  un  módulo  de  modelación inversa (Mendoza­Dominguez y Russell, 2000) que se encarga de minimizar  la diferencia entre las observaciones y los valores simulados, ajustando parámetros en el  modelo, que, para el caso de este estudio, es la magnitud de las emisiones de diferentes  contaminantes.  

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Uno de los archivos de resultados de mayor relevancia para los fines de este estudio  es  el  correspondiente  a  la  calidad  del  aire  pronosticada  para  cada  hora  de  cada  día  simulado.  Los  niveles  de  contaminación  que  pronostica  el  CIT  con  la  información  alimentada permiten generar un panorama de la evolución de la contaminación, con lo que  se tiene una imagen de lo que pudiera ser la problemática ambiental de la zona más allá de  la información que proveen las estaciones de monitoreo de calidad del aire. A su vez se  pueden identificar posibles regiones de interés que el mero monitoreo no podría descubrir.    

V.2 DOMINIO Y EPISODIO DE MODELACIÓN  

El  dominio  geográfico  de  modelación  que  se  emplea  en  este  trabajo  se  centra  alrededor de la ZMG (Figura V.1). La malla computacional tiene una extensión de 160 km  de Este a Oeste y 160 km de Norte a Sur, con una resolución de cada celda de 4 km para  tener una configuración horizontal de 40 × 40 celdas. Cabe mencionar que se extiende el  area  de  estudio  de  esta  manera  para  alejar  las  fronteras  de  nuestra  region  de  interés:  la  ZMG. La altura (sobre el nivel del suelo) del dominio es de 3,100 m, divididos en 6 capas  de  distintos  grosores  (30  m,  70  m,  200  m,  400 m,  800  m,  y  1,600  m,  respectivamente).  Como  caso  de  estudio  se  tomó  un  episodio  con  altos  niveles  de  Ozono  en  la  ZMG  ocurrido del 13 al 15 de mayo de 2001.