Estudio de zonas críticas de emisión con modelos de receptores en regiones urbanas con entornos industrializados

Autores
Mellado, Daniela
Año de publicación
2020
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
tesis doctoral
Estado
versión aceptada
Colaborador/a o director/a de tesis
Jacovkis, Pablo Miguel
Sanchez, Erica Yanina
Descripción
El uso de diferentes herramientas en conjunto (modelos de receptores, inventarios de emisiones y monitoreo de contaminantes) para la evaluación de la contaminación atmosférica permite identificar las potenciales zonas de emisión de los contaminantes analizados. En tal sentido, el objetivo de esta tesis busca maximizar la información para los tomadores de decisiones, respecto de los niveles de contaminación, a través de una metodología que contemple el preprocesamiento de datos (meteorológicos y de inmisión), el diagnóstico de eventos y la aplicación de modelos de receptores. Cuatro escenarios situados en la provincia de Buenos Aires, Argentina, fueron estudiados bajo la metodología propuesta en esta tesis, en donde se evidencia como fortaleza la versatilidad para ser aplicada a cualquier contaminante y la visualización en tiempo real, o en modo diagnóstico, del área potencial de emisión frente a la detección de eventos de contaminación en un sitio de monitoreo. Asimismo, se manifiesta su capacidad de relacionar emisión y condiciones meteorológicas locales, para señalar a aquellas fuentes potenciales de aporte que no necesariamente deben ser las que mayores emisiones presentan en la región bajo estudio. Las limitaciones están directamente relacionadas a la calidad de los datos que la metodología va a procesar y, a aquellas intrínsecas, de los modelos de receptores utilizados.
The identification of the potential emission areas of analyzed pollutants is possible by a combination of different tools for the evaluation of air pollution (receptor models, air emissions inventories and pollutant monitoring). The objective of this thesis is to maximize the available information regarding contamination levels using a methodology that includes the pre-processing of data (meteorological and immission), the diagnosis of events and the application of receiver models. Four scenarios located in Buenos Aires province, Argentina, were studied using the methodology proposed in this thesis, which has as strengths the versatility to be applied to any pollutant and the ability to visualize the potential area of emission of pollution events detected in a monitoring site in real-time or used as a diagnostic tool. Furthermore, the model allows the correlation of emissions and local meteorological conditions to identify the potential main sources of pollution, which may differ from the highest emission sources in the studied region. The limitations are directly related to the quality of the data analyzed and the intrinsic limitations of the receptor models used.
Doctor en Ciencias Exactas, área Química
Universidad Nacional de La Plata
Facultad de Ciencias Exactas
Materia
Química
Contaminación Ambiental
Contaminantes Atmosféricos
Análisis de datos
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
OAI Identificador
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The identification of the potential emission areas of analyzed pollutants is possible by a combination of different tools for the evaluation of air pollution (receptor models, air emissions inventories and pollutant monitoring). The objective of this thesis is to maximize the available information regarding contamination levels using a methodology that includes the pre-processing of data (meteorological and immission), the diagnosis of events and the application of receiver models. Four scenarios located in Buenos Aires province, Argentina, were studied using the methodology proposed in this thesis, which has as strengths the versatility to be applied to any pollutant and the ability to visualize the potential area of emission of pollution events detected in a monitoring site in real-time or used as a diagnostic tool. Furthermore, the model allows the correlation of emissions and local meteorological conditions to identify the potential main sources of pollution, which may differ from the highest emission sources in the studied region. The limitations are directly related to the quality of the data analyzed and the intrinsic limitations of the receptor models used.
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