Escenarios de emisiones atmosféricas: Hacia una plataforma para evaluar su impacto en la calidad del aire usando los modelos WRF-Chem e InMAP
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El uso de modelos de transporte químico (CTM por sus siglas en inglés) representa una herramienta indispensable en la gestión de calidad del aire. No obstante, la gran cantidad de recursos computacionales y de experiencia en modelación requerida para implementar la mayoría de estos modelos impiden su uso en muchas situaciones donde sus resultados serían de gran utilidad. Lo anterior es particularmente cierto para países de ingresos medios y bajos, grupo al cual pertenece Colombia. Por lo tanto, en el presente trabajo se implementa el modelo InMAP ( Intervention Model for Air Pollution), el cual representa una alternativa considerablemente más eficiente computacionalmente que los modelos de transporte químico robustos para estimar los impactos en calidad del aire y salud pública resultantes de cambios en emisiones atmosféricas. InMAP permite estimar los cambios promedio anuales en las concentraciones de partículas finas (PM2.5) como resultado de cambios marginales en las emisiones atmosféricas y otras intervenciones. Para ello, combina información anual física y química espacialmente distribuida de un CTM con simplificaciones en cuanto a la química atmosférica para ejecutar simulaciones que son varios órdenes de magnitud menos demandantes que otros modelos. El trabajo realizado aquí consistió en simular un año con el CTM WRF-Chem para posteriormente configurar el modelo InMAP en la región del norte de Sudamérica. El desempeño de InMAP se evaluó a partir de su capacidad de reproducir los cambios estimados por WRF-Chem para un escenario de sensibilidad de emisiones atmosféricas. Los resultados muestran que InMAP tiene un buen desempeño ( R2 =0.76 ; S = 1.12 ; NMB = -12% ; NME = 50%) en los aerosoles primarios, mientras que en los demás componentes presenta un ajuste menor en comparación a las simulaciones de WRF-Chem. Se requiere más trabajo en el proceso de evaluación de InMAP y quedan interrogantes con respecto a su desempeño en escalas locales, sin embargo, este trabajo representa un buen punto de partida para la implementación de modelos de complejidad reducida en la región con el objetivo de optimizar la toma de decisiones relacionadas con gestión de calidad del aire.