Correlación Entre El Material Particulado Y Las Variables Meteorológicas Utilizando El Modelo Wrf- Chem En Lima Metropolitana En El Mes De Febrero De 2018

La presente investigación se realizó con el objetivo de analizar la correlación entre el comportamiento de las variables meteorológicas: humedad relativa, velocidad del viento y temperatura del aire (simuladas y observadas) y el comportamiento del material particulado (PM10 y PM2.5) en Lima metropolitana en el mes de febrero en el 2018, para lo cual se utilizó el modelo WRF-Chem con grillas de 5 Km x 5 Km en Lima metropolitana para la simulación de las variables meteorológicas. Para verificar la habilidad de la simulación de las variables meteorológicas (humedad relativa, velocidad del viento y temperatura del aire) realizadas por el modelo WRF-Chem se hizo uso de 7 pruebas estadísticas (BIAS, RATIO, IAO, MNB, ERROR GROS, MNGE y RMSE) y también se realizó una comparación gráfica, mediante grafico de series de tiempo de los valores observados y simulados. Para la cuantificación de la correlación entre el material particulado y las variables meteorológicas se utilizó el coeficiente de correlación de Pearson; lo cual determinará si las variables están linealmente relacionadas y para la obtención del índice de correlación se realizó mediante el programa SPSS. Posteriormente al análisis se determinó que para el objetivo: evaluar el desempeño de las variables meteorológicas simuladas con el modelo de la calidad del aire WRF-Chem en Lima Metropolitana; para la prueba estadística de BIAS para la variable meteorológica de la humedad relativa para todas las estaciones de calidad de aire (Ate, Campo de Marte, Carabayllo, Huachipa, Puente Piedra, San Borja y San Juan de Lurigancho) se concluye que en la gran mayoría de las estaciones (excepto San Borja y Campo de Marte) los valores simulados son mayores que los observados. Sin embargo, para la variable meteorológica de la velocidad del viento para todas las estaciones de calidad de aire se evidencia que los valores simulados son mayores que los observados, de la misma manera para todas las pruebas estadísticas.Tesi

Evaluating the Impact of Vehicular Aerosol Emissions on Particulate Matter (PM_2.5) Formation Using Modeling Study

Automobile emissions in urban cities, such as Peru, are significant; however, there are no published studies of the effects of these emissions on PM2.5 (fine particulate matter) formation. This study aims to analyze the contributions of vehicle aerosol emissions to the surface mass concentration of PM2.5 in the Metropolitan Area of Lima and Callao (MALC), one of the most polluted cities in Latin America and the Caribbean (LAC) known to have high concentrations of PM2.5. In February 2018, we performed two numerical simulations (control and sensitivity) using the Weather Research and Forecasting model coupled with Chemistry (WRF-Chem). We considered both trace gasses and aerosol emissions from on-road traffic for the baseline simulation (hereinafter referred to as “control”); gasses without particulate emissions from vehicles were considered for the sensitivity simulation (hereinafter referred to as WithoutAerosol). For control, the model’s performance was evaluated using in situ on-ground PM2.5 observations. The results of the predicted PM2.5 concentration, temperature, and relative humidity at 2 m, with wind velocity at 10 m, indicated the accuracy of the model for the control scenario. The results for the WithoutAerosol scenario indicated that the contributions of vehicular trace gasses to secondary aerosols PM2.5 concentrations was 12.7%; aerosol emissions from road traffic contributed to the direct emissions of fine aerosol (31.7 ± 22.6 µg/m3)

Evaluating the Impact of Vehicular Aerosol Emissions on Particulate Matter (PM2.5) Formation Using Modeling Study

Automobile emissions in urban cities, such as Peru, are significant; however, there are no published studies of the effects of these emissions on PM2.5 (fine particulate matter) formation. This study aims to analyze the contributions of vehicle aerosol emissions to the surface mass concentration of PM2.5 in the Metropolitan Area of Lima and Callao (MALC), one of the most polluted cities in Latin America and the Caribbean (LAC) known to have high concentrations of PM2.5. In February 2018, we performed two numerical simulations (control and sensitivity) using the Weather Research and Forecasting model coupled with Chemistry (WRF-Chem). We considered both trace gasses and aerosol emissions from on-road traffic for the baseline simulation (hereinafter referred to as “control”); gasses without particulate emissions from vehicles were considered for the sensitivity simulation (hereinafter referred to as WithoutAerosol). For control, the model’s performance was evaluated using in situ on-ground PM2.5 observations. The results of the predicted PM2.5 concentration, temperature, and relative humidity at 2 m, with wind velocity at 10 m, indicated the accuracy of the model for the control scenario. The results for the WithoutAerosol scenario indicated that the contributions of vehicular trace gasses to secondary aerosols PM2.5 concentrations was 12.7%; aerosol emissions from road traffic contributed to the direct emissions of fine aerosol (31.7 ± 22.6 µg/m3)