Uncertainty propagation of meteorological and emission data in modeling pollutant dispersion in the atmosphere

• Autores: Sebastian Diez, Enrique Barra, Flavia Crespo, Javier Britch
• Localización: Ingeniería e Investigación, ISSN-e 2248-8723, ISSN 0120-5609, Vol. 34, Nº. 2, 2014, págs. 44-48
• Idioma: inglés
• Títulos paralelos:
  • Propagación de la incertidumbre de los datos meteorológicos y de emisión en el modelado de la dispersión de contaminantes en la atmósfera
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• Resumen
  • español

    La variabilidad es la heterogeneidad real dentro de una población, que no puede ser reducida ni eliminada por más o mejores determinaciones. La incertidumbre representa la ignorancia acerca de un fenómeno pobremente caracterizado, pero que puede reducirse mediante la recopilación de más datos. El objetivo de este trabajo es estimar la concentración de PM10 provocada por las emisiones de una fuente puntual ubicada en Malagueño (Córdoba, Argentina), considerando la variabilidad y la incertidumbre de la meteorología y las emisiones. Para abordar este análisis fue desarrollado un método que utiliza los algoritmos del modelo Industrial Source Complex de la USEPA junto a la metodología Monte Carlo. Con cien mil iteraciones se obtuvo la distribución de concentraciones, encontrándose que la incertidumbre en la dirección del viento es la de mayor incidencia sobre las estimaciones. 

  • English

    Variability is true heterogeneity existing within a population that cannot be reduced or eliminated by more or better determinations. Uncertainty represents ignorance about poorly characterized phenomena, but it can be reduced by collecting more data. The aim of this paper was to study the impact of the variability and uncertainty of the main variables, i.e., emissions and meteorology, of the PM10 concentration caused by a point source located at Malagueño (Córdoba, Argentina). To perform this analysis, a scheme was developed using the USEPA Industrial Source Complex model algorithms with a Monte Carlo methodology. Using a simulation with one hundred thousand iterations, the concentration distribution was obtained and showed that the uncertainty in wind direction had the greatest impact on the estimates.