Simulación numérica de un problema de contaminación atmosférica

La ecuación en derivadas parciales de advección difusión con reacción química es la base de los modelos de dispersión de contaminantes en la atmósfera, y los diferentes métodos numéricos empleados para su resolución han sido objeto de amplios estudios a lo largo de su desarrollo. En esta Tesis se presenta la implementación de un nuevo método conservativo para la resolución de la parte advectiva de la ecuación en derivadas parciales que modela la dispersión de contaminantes dentro del modelo mesoescalar de transporte químico CHIMERE. Este método está basado en una técnica de volúmenes finitos junto con una interpolación racional. La ventaja de este método es la conservación exacta de la masa transportada debido al empleo de la ley de conservación de masas. Para ello emplea una formulación de flujo basado en el cálculo de la integral ponderada dentro de cada celda definida para la discretización del espacio en el método de volúmenes finitos. Los resultados numéricos obtenidos en las simulaciones realizadas (implementando el modelo conservativo para la advección en el modelo CHIMERE) se han comparado con los datos observados de concentración de contaminantes registrados en la red de estaciones de seguimiento y medición distribuidas por la Península Ibérica. Los datos estadísticos de medición del error, la media normalizada y la media absoluta normalizada del error, presentan valores que están dentro de los rangos propuestos por la EPA para considerar el modelo preciso. Además, se introduce un nuevo método para resolver la parte advectivadifusiva de la ecuación en derivadas parciales que modeliza la dispersión de contaminantes en la atmósfera. Se ha empleado un método de diferencias finitas de alto orden para resolver la parte difusiva de la ecuación de transporte de contaminantes junto con el método racional conservativo para la parte advectiva en una y dos dimensiones. Los resultados obtenidos de la aplicación del método a diferentes situaciones incluyendo casos académicos y reales han sido comparados con la solución analítica de la ecuación de advección-difusión, demostrando que el nuevo método proporciona un resultado preciso para aproximar la solución. Por último, se ha desarrollado un modelo completo que contempla los fenómenos advectivo y difusivo con reacción química, usando los métodos anteriores junto con una técnica de diferenciación regresiva (BDF2). Esta técnica consiste en un método implícito multipaso de diferenciación regresiva de segundo orden, que nos permite resolver los problemas rígidos típicos de la química atmosférica, modelizados a través de sistemas de ecuaciones diferenciales ordinarias. Este método hace uso de la técnica iterativa Gauss- Seidel para obtener la solución de la parte implícita de la fórmula BDF2. El empleo de la técnica de Gauss-Seidel en lugar de otras técnicas comúnmente empleadas, como la iteración por el método de Newton, nos proporciona rapidez de cálculo y bajo consumo de memoria, ideal para obtener modelos operativos para la resolución de la cinética química atmosférica. ABSTRACT Extensive research has been performed to solve the atmospheric chemicaladvection- diffusion equation and different numerical methods have been proposed. This Thesis presents the implementation of an exactly conservative method for the advection equation in the European scale Eulerian chemistry transport model CHIMERE based on a rational interpolation and a finite volume algorithm. The advantage of the method is that the cell-integrated average is predicted via a flux formulation, thus the mass is exactly conserved. Numerical results are compared with a set of observation registered at some monitoring sites in Spain. The mean normalized bias and the mean normalized absolute error present values that are inside the range to consider an accurate model performance. In addition, it has been introduced a new method to solve the advectiondiffusion equation. It is based on a high-order accurate finite difference method to solve de diffusion equation together with a rational interpolation and a finite volume to solve the advection equation in one dimension and two dimensions. Numerical results obtained from solving several problems include academic and real atmospheric problems have been compared with the analytical solution of the advection-diffusion equation, showing that the new method give an efficient algorithm for solving such problems. Finally, a complete model has been developed to solve the atmospheric chemical-advection-diffusion equation, adding the conservative method for the advection equation, the high-order finite difference method for the diffusion equation and a second-order backward differentiation formula (BDF2) to solve the atmospheric chemical kinetics. The BDF2 is an implicit, second order multistep backward differentiation formula used to solve the stiff systems of ordinary differential equations (ODEs) from atmospheric chemistry. The Gauss-Seidel iteration is used for approximately solving the implicitly defined BDF solution, giving a faster tool than the more commonly used iterative modified Newton technique. This method implies low start-up costs and a low memory demand due to the use of Gauss-Seidel iteration.

Development and implementation of an air quality integrated assessment modelling system for the Iberian Peninsula

La mejora de la calidad del aire es una tarea eminentemente interdisciplinaria. Dada la gran variedad de ciencias y partes involucradas, dicha mejora requiere de herramientas de evaluación simples y completamente integradas. La modelización para la evaluación integrada (integrated assessment modeling) ha demostrado ser una solución adecuada para la descripción de los sistemas de contaminación atmosférica puesto que considera cada una de las etapas involucradas: emisiones, química y dispersión atmosférica, impactos ambientales asociados y potencial de disminución. Varios modelos de evaluación integrada ya están disponibles a escala continental, cubriendo cada una de las etapas antesmencionadas, siendo el modelo GAINS (Greenhouse Gas and Air Pollution Interactions and Synergies) el más reconocido y usado en el contexto europeo de toma de decisiones medioambientales. Sin embargo, el manejo de la calidad del aire a escala nacional/regional dentro del marco de la evaluación integrada es deseable. Esto sin embargo, no se lleva a cabo de manera satisfactoria con modelos a escala europea debido a la falta de resolución espacial o de detalle en los datos auxiliares, principalmente los inventarios de emisión y los patrones meteorológicos, entre otros. El objetivo de esta tesis es presentar los desarrollos en el diseño y aplicación de un modelo de evaluación integrada especialmente concebido para España y Portugal. El modelo AERIS (Atmospheric Evaluation and Research Integrated system for Spain) es capaz de cuantificar perfiles de concentración para varios contaminantes (NO2, SO2, PM10, PM2,5, NH3 y O3), el depósito atmosférico de especies de azufre y nitrógeno así como sus impactos en cultivos, vegetación, ecosistemas y salud como respuesta a cambios porcentuales en las emisiones de sectores relevantes. La versión actual de AERIS considera 20 sectores de emisión, ya sea equivalentes a sectores individuales SNAP o macrosectores, cuya contribución a los niveles de calidad del aire, depósito e impactos han sido modelados a través de matrices fuentereceptor (SRMs). Estas matrices son constantes de proporcionalidad que relacionan cambios en emisiones con diferentes indicadores de calidad del aire y han sido obtenidas a través de parametrizaciones estadísticas de un modelo de calidad del aire (AQM). Para el caso concreto de AERIS, su modelo de calidad del aire “de origen” consistió en el modelo WRF para la meteorología y en el modelo CMAQ para los procesos químico-atmosféricos. La cuantificación del depósito atmosférico, de los impactos en ecosistemas, cultivos, vegetación y salud humana se ha realizado siguiendo las metodologías estándar establecidas bajo los marcos internacionales de negociación, tales como CLRTAP. La estructura de programación está basada en MATLAB®, permitiendo gran compatibilidad con software típico de escritorio comoMicrosoft Excel® o ArcGIS®. En relación con los niveles de calidad del aire, AERIS es capaz de proveer datos de media anual y media mensual, así como el 19o valor horario más alto paraNO2, el 25o valor horario y el 4o valor diario más altos para SO2, el 36o valor diario más alto para PM10, el 26o valor octohorario más alto, SOMO35 y AOT40 para O3. En relación al depósito atmosférico, el depósito acumulado anual por unidad de area de especies de nitrógeno oxidado y reducido al igual que de azufre pueden ser determinados. Cuando los valores anteriormente mencionados se relacionan con características del dominio modelado tales como uso de suelo, cubiertas vegetales y forestales, censos poblacionales o estudios epidemiológicos, un gran número de impactos puede ser calculado. Centrándose en los impactos a ecosistemas y suelos, AERIS es capaz de estimar las superaciones de cargas críticas y las superaciones medias acumuladas para especies de nitrógeno y azufre. Los daños a bosques se calculan como una superación de los niveles críticos de NO2 y SO2 establecidos. Además, AERIS es capaz de cuantificar daños causados por O3 y SO2 en vid, maíz, patata, arroz, girasol, tabaco, tomate, sandía y trigo. Los impactos en salud humana han sido modelados como consecuencia de la exposición a PM2,5 y O3 y cuantificados como pérdidas en la esperanza de vida estadística e indicadores de mortalidad prematura. La exactitud del modelo de evaluación integrada ha sido contrastada estadísticamente con los resultados obtenidos por el modelo de calidad del aire convencional, exhibiendo en la mayoría de los casos un buen nivel de correspondencia. Debido a que la cuantificación de los impactos no es llevada a cabo directamente por el modelo de calidad del aire, un análisis de credibilidad ha sido realizado mediante la comparación de los resultados de AERIS con los de GAINS para un escenario de emisiones determinado. El análisis reveló un buen nivel de correspondencia en las medias y en las distribuciones probabilísticas de los conjuntos de datos. Las pruebas de verificación que fueron aplicadas a AERIS sugieren que los resultados son suficientemente consistentes para ser considerados como razonables y realistas. En conclusión, la principal motivación para la creación del modelo fue el producir una herramienta confiable y a la vez simple para el soporte de las partes involucradas en la toma de decisiones, de cara a analizar diferentes escenarios “y si” con un bajo coste computacional. La interacción con políticos y otros actores dictó encontrar un compromiso entre la complejidad del modeladomedioambiental con el carácter conciso de las políticas, siendo esto algo que AERIS refleja en sus estructuras conceptual y computacional. Finalmente, cabe decir que AERIS ha sido creado para su uso exclusivo dentro de un marco de evaluación y de ninguna manera debe ser considerado como un sustituto de los modelos de calidad del aire ordinarios. ABSTRACT Improving air quality is an eminently inter-disciplinary task. The wide variety of sciences and stakeholders that are involved call for having simple yet fully-integrated and reliable evaluation tools available. Integrated AssessmentModeling has proved to be a suitable solution for the description of air pollution systems due to the fact that it considers each of the involved stages: emissions, atmospheric chemistry, dispersion, environmental impacts and abatement potentials. Some integrated assessment models are available at European scale that cover each of the before mentioned stages, being the Greenhouse Gas and Air Pollution Interactions and Synergies (GAINS) model the most recognized and widely-used within a European policy-making context. However, addressing air quality at the national/regional scale under an integrated assessment framework is desirable. To do so, European-scale models do not provide enough spatial resolution or detail in their ancillary data sources, mainly emission inventories and local meteorology patterns as well as associated results. The objective of this dissertation is to present the developments in the design and application of an Integrated Assessment Model especially conceived for Spain and Portugal. The Atmospheric Evaluation and Research Integrated system for Spain (AERIS) is able to quantify concentration profiles for several pollutants (NO2, SO2, PM10, PM2.5, NH3 and O3), the atmospheric deposition of sulfur and nitrogen species and their related impacts on crops, vegetation, ecosystems and health as a response to percentual changes in the emissions of relevant sectors. The current version of AERIS considers 20 emission sectors, either corresponding to individual SNAP sectors or macrosectors, whose contribution to air quality levels, deposition and impacts have been modeled through the use of source-receptor matrices (SRMs). Thesematrices are proportionality constants that relate emission changes with different air quality indicators and have been derived through statistical parameterizations of an air qualitymodeling system (AQM). For the concrete case of AERIS, its parent AQM relied on the WRF model for meteorology and on the CMAQ model for atmospheric chemical processes. The quantification of atmospheric deposition, impacts on ecosystems, crops, vegetation and human health has been carried out following the standard methodologies established under international negotiation frameworks such as CLRTAP. The programming structure isMATLAB ® -based, allowing great compatibility with typical software such as Microsoft Excel ® or ArcGIS ® Regarding air quality levels, AERIS is able to provide mean annual andmean monthly concentration values, as well as the indicators established in Directive 2008/50/EC, namely the 19th highest hourly value for NO2, the 25th highest daily value and the 4th highest hourly value for SO2, the 36th highest daily value of PM10, the 26th highest maximum 8-hour daily value, SOMO35 and AOT40 for O3. Regarding atmospheric deposition, the annual accumulated deposition per unit of area of species of oxidized and reduced nitrogen as well as sulfur can be estimated. When relating the before mentioned values with specific characteristics of the modeling domain such as land use, forest and crops covers, population counts and epidemiological studies, a wide array of impacts can be calculated. When focusing on impacts on ecosystems and soils, AERIS is able to estimate critical load exceedances and accumulated average exceedances for nitrogen and sulfur species. Damage on forests is estimated as an exceedance of established critical levels of NO2 and SO2. Additionally, AERIS is able to quantify damage caused by O3 and SO2 on grapes, maize, potato, rice, sunflower, tobacco, tomato, watermelon and wheat. Impacts on human health aremodeled as a consequence of exposure to PM2.5 and O3 and quantified as losses in statistical life expectancy and premature mortality indicators. The accuracy of the IAM has been tested by statistically contrasting the obtained results with those yielded by the conventional AQM, exhibiting in most cases a good agreement level. Due to the fact that impacts cannot be directly produced by the AQM, a credibility analysis was carried out for the outputs of AERIS for a given emission scenario by comparing them through probability tests against the performance of GAINS for the same scenario. This analysis revealed a good correspondence in the mean behavior and the probabilistic distributions of the datasets. The verification tests that were applied to AERIS suggest that results are consistent enough to be credited as reasonable and realistic. In conclusion, the main reason thatmotivated the creation of this model was to produce a reliable yet simple screening tool that would provide decision and policy making support for different “what-if” scenarios at a low computing cost. The interaction with politicians and other stakeholders dictated that reconciling the complexity of modeling with the conciseness of policies should be reflected by AERIS in both, its conceptual and computational structures. It should be noted however, that AERIS has been created under a policy-driven framework and by no means should be considered as a substitute of the ordinary AQM.