Pronóstico con cobertura nacional del índice de radiación solar ultravioleta. Nota técnica N° 002 SENAMHI-2016

El SENAMHI viene desarrollando exitosas campañas de sensibilización para que las personas estén mejor preparadas frente a los efectos dañinos de la radiación ultravioleta (RUV), en particular informando sobre el índice ultravioleta (UVI por sus siglas en inglés) que es un valor numérico que expresa en forma sencilla el peligro a exponerse a quemadura solar por la irradiancia solar en el rango ultravioleta. El pronóstico de este índice es una de las actividades operativas que se realiza a nivel mundial por casi todos los servicios meteorológicos del mundo y el SENAMHI lo viene realizando desde hace varios años aunque en forma limitada y restringida a 10 ciudades del país. Desde nuestro punto de vista, esta limitación se debe a dos razones: la primera es que se vincula el pronóstico estrictamente a los puntos de observación en superficie y la segunda porque no se utilizan herramientas a disposición para desarrollar un sistema automatizado de pronóstico asociado a modelos numéricos meteorológicos y a observaciones satelitales de ozono. La literatura científica ha demostrado que la irradiancia solar en el rango del espectro ultravioleta puede ser pronosticada como un valor máximo a nivel de superficie (cielo despejado, sin nieve y sin contaminación) teniendo en cuenta los cambios: de la cantidad de ozono estratosférico sobre un determinado lugar; del espesor del camino que deben atravesar los rayos solares para llegar a la superficie terrestre, determinado por el ángulo cenital solar que depende de la latitud, longitud, hora y día del año); de la distancia tierra sol, porque la tierra describe una elipse y no un círculo cuando recorre su camino alrededor del sol; y de la altitud, dado que los rayos solares son menos atenuados en la medida que más alto se encuentre el lugar. De hecho la mayor variabilidad del UVI en superficie se explica principalmente por la atenuación de la radiación solar debido al ángulo del sol y a la columna de ozono, estos dos factores pueden ser caracterizados en forma general para cualquier punto del globo terráqueo, contándose con datos de satélite y pronósticos de ozono muy precisos para todo el globo en forma operativa todos los días. También esta literatura muestra que hay factores de carácter local que pueden provocar cambios en la estimación del UVI, destacando la nubosidad, la presencia de aerosoles (por ejemplo contaminantes que absorben RUV) y la reflexión de la superficie como es el caso de la nieve. El efecto de la altitud también es una variable importante a tener en cuenta y los estudios muestran que también es afectada por la presencia de aerosoles. En tal sentido, dado que las estaciones en superficie con las que se realizan mediciones podrían provocar que se subestime el UVI, si queremos pronosticar la irradiancia solar ultravioleta para el conjunto del territorio, se hace necesario elaborar pronósticos de UVI máximos utilizando los modelos numéricos que pronostican columna de ozono, para luego hacer el pronóstico del UVI para cielo despejado a nivel del mar y posteriormente realizar los ajustes de altitud y nubosidad. En este trabajo se plantea una metodología para poner a disposición en 195 capitales provinciales del país, el pronóstico de la intensidad de la radiación solar ultravioleta, mediante el índice ultravioleta (UVI), como un indicador de su potencial para producir daño a las personas y para que se adopten medidas de protección

Vehicle emissions and PM2.5 mass concentrations in six Brazilian cities

In Brazil, the principal source of air pollution is the combustion of fuels (ethanol, gasohol, and diesel). In this study, we quantify the contributions that vehicle emissions make to the urban fine particulate matter (PM2.5) mass in six state capitals in Brazil, collecting data for use in a larger project evaluating the impact of air pollution on human health. From winter 2007 to winter 2008, we collected 24-h PM2.5 samples, employing gravimetry to determine PM2.5 mass concentrations; reflectance to quantify black carbon concentrations; X-ray fluorescence to characterize elemental composition; and ion chromatography to determine the composition and concentrations of anions and cations. Mean PM2.5 concentrations in the cities of São Paulo, Rio de Janeiro, Belo Horizonte, Curitiba, Porto Alegre, and Recife were 28, 17.2, 14.7, 14.4, 13.4, and 7.3 μg/m3, respectively. In São Paulo and Rio de Janeiro, black carbon explained approximately 30% of the PM2.5 mass. We used receptor models to identify distinct source-related PM2.5 fractions and correlate those fractions with daily mortality rates. Using specific rotation factor analysis, we identified the following principal contributing factors: soil and crustal material; vehicle emissions and biomass burning (black carbon factor); and fuel oil combustion in industries (sulfur factor). In all six cities, vehicle emissions explained at least 40% of the PM2.5 mass. Elemental composition determination with receptor modeling proved an adequate strategy to identify air pollution sources and to evaluate their short- and long-term effects on human health. Our data could inform decisions regarding environmental policies vis-à-vis health care costs

Statistical modeling approach for PM10 prediction before and during confinement by COVID-19 in South Lima, Perú

A total of 188,859 meteorological-PM10 data validated before (2019) and during the COVID-19 pandemic (2020) were used. In order to predict PM10 in two districts of South Lima in Peru, hourly, daily, monthly and seasonal variations of the data were analyzed. Principal Component Analysis (PCA) and linear/nonlinear modeling were applied. The results showed the highest annual average PM10 for San Juan de Mirafores (SJM) (PM10-SJM: 78.7 µg/m3) and the lowest in Santiago de Surco (SS) (PM10 -SS: 40.2 µg/m3). The PCA showed the infuence of relative humidity (RH)-atmospheric pressure (AP)temperature (T)/dew point (DP)-wind speed (WS)-wind direction (WD) combinations. Cool months with higher humidity and atmospheric instability decreased PM10 values in SJM and warm months increased it, favored by thermal inversion (TI). Dust resuspension, vehicular transport and stationary sources contributed more PM10 at peak times in the morning and evening. The Multiple linear regression (MLR) showed the best correlation (r = 0.6166), followed by the three-dimensional model LogAP-LogWD-LogPM10 (r = 0.5753); the RMSE-MLR (12.92) exceeded that found in the 3D models (RMSE < 0.3) and the NSE-MLR criterion (0.3804) was acceptable. PM10 prediction was modeled using the algorithmic approach in any scenario to optimize urban management decisions in times of pandemic.Campus San Juan de Luriganch

Evaluación de la calidad del aire en Lima Metropolitana 2011

"Un medioambiente equilibrado y adecuado para el desarrollo de la vida constituye un derecho fundamental de las personas y la sociedad, reconocido por la Constitución Política del Perú y las normas ambientales vigentes. En este marco, el Servicio Nacional de Meteorología e Hidrología del Perú (SENAMHI) cumple un rol primordial en la vigilancia y pronóstico de la contaminación atmosférica en Lima Metropolitana, con la finalidad de preservar el medioambiente de los peligros de la contaminación tal como indica el artículo 4 inciso n) de la Ley 24031".-- Presentació

Evaluación de la calidad del aire en Lima Metropolitana 2015

El objetivo de este informe es realizar la caracterización de la contaminación del aire en Lima Metropolitana mediante la descripción de los valores horarios, diarios, semanales, mensuales y anuales de los aerosoles atmosféricos, ozono troposférico, monóxido de carbono, dióxido de azufre y dióxido de nitrógeno. La evaluación de la contaminación del aire en el año 2015 tomó en cuenta el material particulado inhalable (PM10, es decir, partículas atmosféricas con diámetro aerodinámico menor de 10 micrómetros) y el material particulado fino (PM2.5, es decir, partículas atmosféricas con diámetro aerodinámico menor de 2.5 micrómetros), además de las siguientes variables meteorológicas: altura de inversión térmica, temperatura del aire, humedad relativa y velocidad del viento en Lima Metropolitana

Datasets PM2.5 simulated using WRF-Chem model

Data Statement Number of vehicles dateset in Lima were obtained from a report by the Instituto Nacional de Estadistica e Informatica (INEI; translated as “National Institute of Statistics and Informatics”).The vertical variation of potential (θ), equivalent potential (θe), and virtual (θV) temperatures, the atmospheric soundings dataset at the Jorge Chavez airport (JCAi; location: 12° S, 77°11&apos; W; altitude: 13 MASL) in Lima were obtained from University Wyomin website: http://weather.uwyo.edu/upperair/sounding.html. The maximum (Tmax), minimum (Tmin) air temperature dataset measured at the Jorge Chavez airport (JCAi) in Lima were obtained from the Iowa State University website:https://mesonet.agron.iastate.edu/sites/obhistory.php?station=SPJC&amp;network=PE__ASOS&amp;metar=0&amp;madis=0&amp;year=2016&amp;month=2&amp;day=2Spatial-temporal simulations of hourly measurements of air pollutants and meteorological variables dataset were carried out, for both vehicular emission gasses and aerosols in the WRF-Chem (version 4.0) model in Lima, which was used as the simulation control case.Spatial-temporal simulations of vehicular gas emissions, without considering vehicular aerosol-emissions in the WRF-Chem (version 4.0) model in Lima, which was used as the sensitivity experiment.The control case in the WRF-Chem model results hourly variations in the PM2.5 concentration dataset for the same site of the four automatic air-quality monitoring stations (AAQMS) in the Metropolitan Area of Lima and Callao (MALC).The sensitivity scenario in the WRF-Chem model results hourly variations in the PM2.5 concentration dataset for the same site of the four automatic air-quality monitoring stations (AAQMS) in the Metropolitan Area of Lima and Callao (MALC).THIS DATASET IS ARCHIVED AT DANS/EASY, BUT NOT ACCESSIBLE HERE. TO VIEW A LIST OF FILES AND ACCESS THE FILES IN THIS DATASET CLICK ON THE DOI-LINK ABOV

Caracterización química - morfológica del PM2,5 en Lima metropolitana mediante microscopía electrónica de barrido (MEB)

La cuantificación de las concentraciones de los contaminantes criterio ha comprobado que el problema en la ciudad de Lima radica en las altas concentraciones de material particulado, siendo de mayor interés el material particulado menor de 2,5 micrómetros (PM2,5). Con la finalidad de identificar los elementos químicos del PM2,5, se realizaron dos campañas de muestreo del 13 de abril al 03 de mayo del 2015, se muestreó en Ate y Villa María del Triunfo. Y del 18 de mayo al 07 de junio del 2015 en Puente Piedra y San Juan de Lurigancho, con el equipo Muestreador de bajo volumen, marca Thermo Scientific, modelo Partisol. La caracterización química -morfológica del material particulado se realizó con un microscopio electrónico de barrido de la marca SEMFE QUANTA 200 con un espectrofotómetro EDS acoplado. Los resultados indicaron la presencia de elementos químicos tales como silicio, titanio, aluminio, zinc, cobre, cloruros de sodio, sulfatos, etc. que están asociados a tipos de fuentes antropogénicas y de fuentes naturales que caracteriza a cada lugar muestreado