Dispersión de lacontaminación atmosférica

causada por eltráfico vehicular

Aplicación de un modelo matemáticopara Guatemala Ciudad y San Salvador

Elaborado por:

Martín Blaser

Traducido por:

Beni LangRosendo Majano

Swisscontact, Agosto 2000

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Indice

0. Resumen ejecutivo 7

0.1 Monitoreo del Aire en Centro América 70.2 Metodología del presente estudio 70.3 Resultados 80.4 Conclusiones 9

1. Introducción 11

1.1 Antecedentes 11

1.2 El programa Aire Puro 12

1.2.1 Capacitación de instructores en el sector automotriz 12

1.2.2 Conscientización 12

1.2.3 Asesorías para la elaboración de los reglamentos de tránsito 12

1.2.4 La eliminación de la gasolina con plomo 13

1.3 El avance del programa 13

1.3.1 Monitoreo de la Calidad del Aire 14

1.4 Modelos de dispersión de la contaminación 14

1.4.1 ¿Qué son modelos de dispersión? 15

1.5 La presente investigación 15

2. El modelo de dispersión ImmProg 17

2.1 ImmProg-H 17

2.1.1 Los datos de entrada (“Input”) 17

2.1.2 El archivo de mapa (“Plan-File”) 17

2.2 Meteorología 18

2.2.1 El archivo de datos meteorológicos (“Meteo-File”) 18

2.2.2 La determinación de las clases de estabilidad 18

2.2.3 Radiación global 19

2.2.4 Estaciones 19

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2.3 Química 19

2.3.1 Dióxido de nitrógeno 19

2.3.2 La química como factor de inseguridad 20

2.4 Concentración de referencia (“Background”) 20

2.5 Receptores 20

3. La búsqueda de los datos 21

3.1 Datos meteorológicos 21

3.1.1 Datos meteorológicos para Guatemala Ciudad 21

3.1.2 La situación en San Salvador 21

3.1.3 Consecuencias de las restricciones 22

3.2 La selección del área de investigación 22

3.2.1 El archivo de mapa para Guatemala Ciudad 22

3.2.2 Archivo de mapa para San Salvador 24

3.2.2.1 San Salvador: área de investigación 24

3.2.2.2 La red de monitoreo en San Salvador 24

3.3 Conteos de tráfico 26

3.3.1 Conteos en Guatemala Ciudad 26

3.3.2 Conteos en San Salvador 26

3.4 Emisiones 27

3.4.1 Cálculo de las emisiones 27

3.4.2 Factores de emisión 27

3.4.3 Programa para calcular las emisiones 28

3.5 Cálculo de las inmisiones con ImmProg 29

3.6 Datos de mediciones 30

3.6.1 Resultados de las mediciones 30

3.6.2 Métodos de medición 31

3.6.3 Relación entre NO2 y NOx 31

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4. Métodos 33

4.1 Detalles sobre las emisiones 33

4.1.1 Determinación de los factores de emisión 33

4.1.1.1 Factores de emisión para Guatemala Ciudad 33

4.1.1.2 Factores de emisión para San Salvador 34

4.1.2 Aplicación de los factores calculados de emisión 34

4.1.3 Crecimiento del tráfico 35

4.1.4 Variabilidad de las emisiones durante el día 35

4.2 Archivo de datos meteorológicos 35

4.2.1 Altura de la inversión térmica 35

4.2.2 Vientos débiles 35

4.2.3 Archivo de clases 36

4.3 La calibración del modelo 36

4.3.1 Análisis de regresión 36

4.3.2 Esquema de calibración 36

4.3.3 Distancia de impacto de la emisión 38

4.3.4 Sitios de muestreo cerca de fuentes 38

4.3.5 Concentración de referencia 38

4.3.5.1 Concentración de referencia para Guatemala Ciudad 38

4.3.5.2 Concentración de referencia para San Salvador 39

4.3.6 Función de transformación 39

4.4 Promedio anual 39

4.5 Cálculos 40

5. Resultados 41

5.1 Presentación de los resultados de los cálculos 41

5.2 Los resultados para Guatemala Ciudad 41

5.2.1 La red de receptores 41

5.2.2 Resultados de cálculos y mediciones 42

5.2.3 Las tres extrapolaciones 43

5.2.3.1 Guatemala Ciudad 1995 44

5.2.3.2 Guatemala Ciudad 1996 44

5.2.3.3 Guatemala Ciudad 1998 44

5.2.4 Los dos escenarios 51

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5.3 Resultados para San Salvador 52

5.4 Planificación de la red de monitoreo 57

Anexos

A Resultados del monitoreo del aire para NO2 y ozono I

A-1 Resultados para Guatemala Ciudad I

A-1.1 Guatemala Ciudad 1995 I

A-1.2 Guatemala Ciudad 1996 II

A-1.3 Guatemala Ciudad 1997 III

A-1.4 Guatemala Ciudad 1998 IV

A-2 Resultados para San Salvador V

A-2.1 San Salvador 1996 V

A-2.2 San Salvador 1997 VI

A-2.3 San Salvador 1998 VII

B Los resultados calculados para NO2 en Guatemala Ciudad VIII

C Programa Excel para calcular las emisiones:el ejemplo Guatemala Ciudad IX

D Documentación del curso de capacitación para técnicos XV

E Bibliografía XXXIII

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0. Resumen ejecutivo

0.1 Monitoreo del Aire en Centro América

La contaminación atmosférica en las áreas urbanas de Centro América nació como un tema deinterés público a partir del año 1993, cuando arrancó el programa llamado “Aire Puro”. Dichoprograma, ejecutado por la Fundación Suiza de Cooperación para el Desarrollo Técnico(Swisscontact) y financiado por la Agencia Suiza para el Desarrollo y la Cooperación (COSUDE),ha tomado desde entonces acciones para mejorar la calidad del aire en las capitales del istmoinvirtiéndose hasta hoy alrededor de US$ 7 Millones en las siguientes cuatro áreas prioritarias:

• Capitación de instructores y mecánicos del sector automotriz.• Formación de funcionarios de gobierno y fortalecimiento de las instituciones.• Redes de Monitoreo del Aire establecidas: Intercambio regional, capacitación para el personal

técnico y control de calidad en los laboratorios.• Conscientización de la población por medio de publicaciones y eventos.

El Monitoreo del Aire se estableció como parte integral del programa Aire Puro a partir del año1994 en Guatemala, Honduras y Costa Rica, y en 1996 en el resto de los países. En la actualidad,seis laboratorios miden mensualmente la concentración de los contaminantes gaseosos dióxido denitrógeno (NO2), ozono (O3) y monóxido de carbono (CO), de las partículas totales suspendidas(PTS), partículas respirables (PM10) y el contenido de plomo (Pb) en las PM10.

En el año 1996 los técnicos del programa Aire Puro decidieron comprar un modelo de dispersión decontaminantes atmosféricos, en respuesta al deseo crecido de no tener conocimientos sobre lacalidad del aire únicamente en puntos estratégicos de las ciudades monitoreadas, sino que poderconocer la calidad del aire en toda el área urbana de cada ciudad. Con el producto ImmProg,perteneciendo a la familia de modelos de Gauss, se pensaba hacer tanto extrapolaciones territorialeshacia toda el área urbana como pronósticos temporales hacia el futuro.

0.2 Metodología del presente estudio

El objetivo del presente estudio es la aplicación del modelo de dispersión a las áreas urbanas deGuatemala Ciudad y San Salvador para el contaminante dióxido de nitrógeno (NO2), basándose enlos resultados del monitoreo del aire e informaciones disponibles sobre las emisiones vehiculares.Un objetivo ambicioso considerando el margen de tiempo estrecho de cinco meses, ya que se teníanque actualizar tanto la base de datos como los parámetros del modelo, y en especial adaptar losfactores de emisión a la realidad de los países de Centro América.

Una gran parte de los cinco meses disponibles se usó para conseguir información sobre lameteorología y el tráfico motorizado en las dos ciudades, los llamados datos de entrada (“input”)para el modelo ImmProg. Era una búsqueda difícil, topándose con serios obstáculos, los cualesradican en la ausencia casi completa de estadísticas y - donde si existen - en la falta de una cultura

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de apertura de las administraciones públicas, las cuales en vez de informar ampliamente al públicosobre los resultados de su trabajo, guardan con recelo toda la información obtenida.

Una vez obtenido el acceso a la información, se encontró varias veces en condiciones deplorables(forma de almacenaje poco adecuada), y de calidad dudosa. Mientras que fue posible cerrar algunoshuecos de información con respecto al tráfico, organizando conteos en cooperación con estudiantes,se tenía que trabajar, para el caso de la meteorología, con los datos existentes. Un gran esfuerzo ypor lo tanto uno de los grandes logros de la presente investigación es el procedimiento para calcularlos factores de emisión de NO2 para las condiciones centroamericanas por medio de un programa enformato Excel, tomando en cuenta una variedad de fuentes y factores.

0.3 Resultados

La calidad y cantidad de información obtenida delimitó la aplicación del modelo. La calibración, esdecir la comparación de los valores calculados por el modelo con los resultados del monitoreo, salióen el caso de Guatemala Ciudad satisfactoria para 1995, 1996 y 1998, lo que permitió calcularextrapolaciones territoriales para estos tres años. A pesar de que la región centroamericana sufrió en1998 bajo el fenómeno climático “El Niño”, no fue ese, sino 1996 el año más contaminado de lostres comparados. Dicho conocimiento indica que no son tanto las condiciones a nivel regional lasque determinan la contaminación atmosférica dentro de una ciudad, sino que las condicionesclimáticas locales. Las condiciones atmosféricas en 1996 no permitían que las emisiones escaparanen la misma magnitud que en 1995 o 1998 hacia los alrededores de la ciudad capital – la ventilaciónde Guatemala Ciudad funcionó mejor en estos dos años.

Luego de esta comparación se calcularon dos escenarios para la contaminación por NO2 en el año2005 sobre la base de suposiciones bien distintas: el resultado después de seguir cinco años más conel status quo (no se tomaría ninguna medida para disminuir las emisiones por parte del gobierno) secompara con la situación después de haber aplicado un paquete de medidas, como son lareintroducción de la revisión de emisiones vehiculares, la renovación completa de la flota deltransporte público urbano y la restricción de la importación de vehículos usados a unidades de nomás de tres años de edad. Las medidas tomadas en el segundo escenario logran estabilizar lacontaminación por dióxido de nitrógeno y mantenerla en el nivel del año 1998, la concentraciónpromedio de NO2 para toda el área investigada queda a un 15% por debajo del resultado del statusquo.

En San Salvador, la aplicación de ImmProg fue mucho menos exitosa, a raíz de varias condicionesdesfavorables como la mala calidad de los datos del tráfico motorizado, la informaciónmeteorológica muy limitada, la distribución inadecuada de los sitios de monitoreo del aire y elhecho de contar con una base de datos más estrecha sobre las inmisiones, ya que el monitoreo delaire inició en San Salvador hasta en el año 1996.

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0.4 Conclusiones

Las conclusiones de la presente investigación se refieren tanto a la parte de metodología como a losresultados. En el ámbito institucional, la búsqueda penosa de estadísticas indica la urgencia de uncambio drástico en las políticas de manejo y transferencia de información, tanto hacia el públicocomo a otras instituciones gubernamentales. Considerando que la información es obtenida gracias alos impuestos pagados por la población, ésta debería estar disponible para todo aquel que larequiera. Además urge una modernización de los métodos de almacenaje de dicha información, lacual hoy día debe de estar guardada en forma computarizada.

Otra consecuencia importante de la investigación es el entendimiento de que la red de monitoreotiene que llenar ciertos requisitos para que luego se pueda aplicar un modelo de dispersión. Lavariedad en la ubicación de los sitios de monitoreo es la mejor garantía para que la red cubra todoslos niveles de contaminación existentes en el área de estudio. El caso ideal sería que al inicio de laplanificación de una red de monitoreo del aire ya se conozcan y se tomen en cuenta losrequerimientos del tipo de modelo de dispersión que luego se utilizará.

Los dos escenarios calculados para la situación de la contaminación por NO2 en Guatemala Ciudaden el año 2005 nos brindan buena información sobre la eficiencia e importancia de medidas. En casoque las autoridades capitalinas sigan ignorando los pasos necesarios para mejorar la calidad del aire,los ciudadanos estarán obligados en el futuro a vivir con un aire mucho más contaminado y con susconsecuencias graves para la salud. Sin embargo, el conjunto de tres medidas tan severas como es lareintroducción de la revisión de emisiones vehiculares, la renovación completa de la flota deltransporte público urbano y la restricción de la importación de vehículos usados a unidades de nomás de tres años de edad, logra solamente estabilizar la contaminación en el nivel del año 1998. Elobjetivo de un aire sustancialmente más saludable se logrará solamente a través de la incorporaciónde otros elementos en la cuestión, como por ejemplo la planificación urbana y la introducción dealternativas para el transporte urbano, como metros o tranvías.

Después de escribir tanto de los beneficios de la aplicación del programa ImmProg, cabe destacarque se trata de un instrumento poderoso y por lo tanto también peligroso, ya que por todo tipo dedatos de entrada – sin importar que tan manipulados sean – calcula un resultado. Para poderaprovechar el instrumento, se necesitan buenos técnicos, que sepan evaluar las estadísticas antes deingresarlas y luego sepan también interpretar los resultados calculados por el programa. De estamanera, los países de Centro América en un futuro si podrán sacar provecho del instrumento“modelo de dispersión de contaminación atmosférica”.

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1. Introducción

1.1 Antecedentes

En el año 1991, Suiza (la “Confederación Helvética”) cumplió 700 años – un evento que motivó algobierno de abrir un fondo de 700 Millones de Francos Suizos (US$ 450 Millones), reservadoúnicamente para proyectos ecológicos con un impacto global. El fondo, cuya creación se hizotambién en vista de la cumbre de Río 1992, motivó tanto a empresas privadas como a organismosdedicados a la ayuda al desarrollo a entregar propuestas.

La Fundación Suiza de Cooperación para el Desarrollo Técnico (Swisscontact) entregó unapropuesta – luego llamada Programa Aire Puro, cuyo objetivo principal era de mejorar la calidad delaire en las áreas urbanas de Centro América y disminuir las emisiones de dióxido de carbono (CO2).Swisscontact disponía de muchas experiencias, ya que durante años había trabajado por medio delos sectores „formación profesional“ y „fomento a la pequeña y mediana empresa“ con losmecánicos automotrices y sus respectivas asociaciones.

La situación del medio ambiente, otra razón por la cual Swisscontact entregó su propuesta, sepresentó en Centro América al inicio de los años 90 de la siguiente manera: la alta tasa decrecimiento de la población urbana y su creciente movilidad hacia las áreas urbanas de la región –Guatemala Ciudad ya tiene más de dos Millones de habitantes – deterioran la calidad del aire, lo quese refleja en un fuerte aumento de los casos reportados de afecciones respiratorias.

Tanto el crecimiento de la flota vehicular (entre 5-10% cada año) como el mal estado del tráficomotorizado contribuyen a la contaminación, ya que casi no existe la costumbre de dar unmantenimiento regular (cambio de filtros, de aceite etc.) a las unidades. Además cabe destacar que eltráfico motorizado en toda Centro América consiste en su mayoría en carros usados importados delos Estados Unidos y modelos nuevos baratos de Japón, por lo cual muchos vehículos no disponende nuevas tecnologías para disminuir sus emisiones. Se estima que de la contaminación atmosféricaen las áreas urbanas en Centro América, alrededor de 80% proviene de las emisiones vehiculares.

El impacto ambiental fuerte del tráfico vehicular llevó a las diferentes líneas de acciones delprograma Aire Puro: se ha buscado capacitar a los instructores y mecánicos del sector automotriz, sehan formado los funcionarios de gobierno y se han prestado asesorías para la elaboración dereglamentos y normas, todo con el fin de establecer sistemas de inspecciones vehiculares regulares(Inspección & Mantenimiento – I/M). Con dicho paquete de acciones se pensaba reducir lasemisiones vehiculares hasta por un 30% y así contribuir para que la calidad del aire urbano semejore.

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1.2 El programa Aire Puro

Los objetivos fueron entonces reglamentar las emisiones vehiculares en todos los países de CentroAmérica – Costa Rica, El Salvador, Guatemala, Honduras, Nicaragua y Panamá – y establecer lasbases para los sistemas I/M, lo que se ha buscado conseguir por medio de las siguientes acciones:

1.2.1 Capacitación de instructores en el sector automotriz

La formación profesional ha sido uno de los sectores claves cubiertos por Swisscontact (SC) desdeel inicio de sus operaciones hace más de 40 años. Por medio de cursos de capacitación, los cualesinicialmente fueron organizados y dados por la Fundación Suiza y luego por institucionescontrapartes bajo la supervisión de SC, se ha formado durante los años una cantidad considerable deinstructores automotrices de toda Centro América. Por su buena calidad, los cursos también fueronfrecuentados por participantes de otros países latinoamericanos. Los instructores en un siguientepaso han capacitado dentro de sus respectivas instituciones capacitadoras tanto a mecánicosautomotrices como a policías, para que estos estuvieran preparados para su futura tarea: poderbrindar un mejor servicio de mantenimiento y llevar a cabo mediciones de control en las carreteras.

1.2.2 Conscientización

Al inicio de las actividades del programa, casi no existía consciencia ni de parte de la población nidel gobierno acerca de la contaminación atmosférica, su orígen y los daños que causa la malacalidad del aire. Era entonces necesario sensibilizarlos por medio de información al respecto, lo quese ha llevado a cabo a dos niveles:

El primer grupo de actividades consiste en eventos como concursos de dibujos infantiles, campañasde información por medio de televisión y radio y las llamadas „Semanas Aire Puro“, durante lascuales se midieron en gasolineras las emisiones de los vehículos (hasta hoy más de 100,000) y se lesentregaba a los conductores información y consejos sobre como mejor mantener el auto. Losanuncios en la televisión fueron al inicio del programa una herramienta bastante cara, sin embargose lograron financiar luego en su mayoría a través de patrocinios de parte de empresas privadasinteresadas en colaborar.

Un segundo paquete de actividades se ha dirigido hacia los tomadores de decisiones. Los orígenes ylas consecuencias de la contaminación atmosférica a causa del tráfico motorizado se ha explicado ydiscutido en varios seminarios y otros congresos, de los cuales el „Congreso Mundial sobreContaminación del Aire en Países en Vías de Desarrollo“ (San José, 1996) ha sido el evento másprominente.

1.2.3 Asesorías para la elaboración de los reglamentos de tránsito

A raíz de la multitud de esfuerzos, eventos y contactos personales, las entidades responsables sedejaron convencer acerca de la necesidad de reglamentos de tránsito. La estrategia de los técnicosdel programa Aire Puro era proponer un reglamento uniforme para toda Centro América, para queluego se hagan las modificaciones por país.

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En los países donde todavía no había iniciado el proceso de elaboración del reglamento de tránsito,Swisscontact convenció a las autoridades de que si era necesario de formar una comisión al respecto.Los técnicos de SC se encargaron dentro de las comisiones de proponer las normas técnicas yjugaron en más de un caso un rol clave durante el proceso lento de la elaboración del reglamento. Elreglamento final se puso en vigencia en cada país de manera distinta. La manera más rápida esdeclararlo vigente por medio de decreto presidencial, lo que tiene la desventaja que el presidente lopuede eliminar sin aviso previo ninguno – como succedió en Guatemala a finales de año 1998. Laalternativa, la discusión del reglamento en la asamblea legislativa, tiende a demorar mucho la puestaen vigencia de lo mismo, y con frecuencia los políticos hacen modificaciones poco prácticas.

Sin embargo, no se debe de olvidar que la existencia de un reglamento todavía no cambia larealidad: hay que ponerlo en práctica. Para este paso importante falta a veces el presupuestoadecuado – o simplemente la voluntad política, como en el caso de El Salvador, donde a pesar delmandato legal no se tomaron acciones durante casi dos años.

1.2.4 La eliminación de la gasolina con plomo

El gobierno de Guatemala decidió en 1992 prohibir la venta de gasolina con plomo. Este ejemplohizo más fácil el proceso de convencer a los demás gobiernos del istmo que cambien también a lagasolina sin plomo, para que jugaran mundialmente un papel pionero en este asunto. En los cincopaíses donde se eliminó la gasolina con plomo del mercado se podía comprobar una disminucióndrástica en cuanto al contenido de plomo en el material particulado que flota en el aire. Actualmenteúnicamente Panamá sigue vendiendo gasolina con plomo, hecho que se debe a las reservas grandesde tetraetilo de plomo por parte de la refinería. Los habitantes de Panamá Ciudad según laplanificación gubernamental seguirán hasta finales del año 2001 respirando aire cuyo contenido deplomo está tres a cuatro veces por encima del valor guía recomendado por la Organización Mundialde la Salud (OMS).

Por otra parte, para evitar que Centro América llegue a ser el „cementerio de carros usados“ deNorte América, está previsto en un próximo paso permitir únicamente la importación de vehículoscon catalizador. El uso del catalizador llegará gradualmente a ser obligatorio – una medidaimportante en la lucha contra la contaminación atmosférica causada por el tráfico motorizado.

1.3 El avance del programa

El programa Aire Puro inició sus actividades en 1993 en tres de los países: Honduras, Guatemala yCosta Rica; y se expandió en 1996 a los demás países de Centro América: El Salvador, Nicaragua yPanamá.

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En el transcurso de los siete años, ciertas tareas fueron cumplidas y se definieron nuevos objetivos.El programa Aire Puro cuenta actualmente con actividades en cinco áreas principales:

• I/M & Revisión técnica• Fortalecimiento institucional• Monitoreo de la Calidad del Aire• Mejoramiento de Flota y Combustibles• Conscientización

1.3.1 Monitoreo de la Calidad del Aire

Antes del año 1993, ninguno de los países centroamericanos disponía de datos confiables sobre lacontaminación atmosférica. El argumento inicial de Swisscontact para establecer redes de monitoreoatmosférica en las capitales fue la idea de luego, con los datos obtenidos, disponer de indicadorespara medir el éxito del programa Aire Puro. Se buscó en cada capital un laboratorio contraparte elcual lleva mensualmente a cabo mediciones de la calidad del aire en puntos estratégicos en larespectiva área urbana. Desde 1994 (Honduras, Guatemala y Costa Rica) y 1996 (El Salvador,Nicaragua y Panamá) respectivamente se miden, generalmente a base de tecnologías de bajo costo,los siguientes contaminantes del aire: plomo (Pb), partículas respirables (PM10), partículas totalessuspendidas (PTS), monóxido de carbono (CO), dióxido de nitrógeno (NO2) y ozono (O3). Losresultados de estas mediciones forman hasta la fecha el único banco de datos que da fe de lacontaminación atmosférica en las áreas urbanas de Centro América.

Con el transcurso de los años, los técnicos de Swisscontact se dieron cuenta de que varios factoresimpedían el uso de los datos obtenidos por el monitoreo del aire como parámetros para medir elavance del programa, entre otros, el crecimiento de la flota vehicular y la influencia desconocida dela meteorología. A pesar de este hecho, el programa Aire Puro ha mantenido sus contribuciones a lasredes de monitoreo, ya que los datos hoy día son una herramienta fuerte para conscientizar alpúblico.

1.4 Modelos de dispersión de la contaminación

Luego de haber medido durante varios años la contaminación atmosférica, entre los técnicos tantode Swisscontact como de las contrapartes creció el deseo de no tener únicamente conocimientossobre la calidad del aire en puntos estratégicos, sino que poder conocer la calidad del aire en toda elárea urbana. Otra duda era si se podrían hacer pronósticos del futuro desarrollo de la contaminaciónatmosférica a base del banco de datos existente.

Los técnicos del programa Aire Puro decidieron finalmente invertir en la compra de un modelo dedispersión de contaminantes atmosféricos, para poder calcular extrapolaciones territoriales haciatoda el área urbana y pronósticos temporales hacia el futuro.

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1.4.1 ¿Qué son modelos de dispersión?

Los contaminantes atmosféricos están generalmente sometidos a tres procesos: emisión, transmisióne inmisión. La emisión es la expulsión del contaminante desde una fuente a la atmósfera. Ejemplosde fuentes de emisión son chimeneas o escapes de vehículos, pero existen también fuentes naturalescomo son los volcanes.

La transmisión describe la distribución y las posibles transformaciones químicas (formación de losllamados contaminantes secundarios) del contaminante en la atmósfera. Bajo el término inmisión seentiende la cantidad o concentración del contaminante que es recibido por un receptor y por ende esregistrado también por cualquier equipo de medición de contaminación atmosférica. Receptores sonlos seres humanos, las plantas, los animales, pero también edificios y otros bienes materiales.

Los modelos de dispersión requieren como datos de entrada (“input”), información sobre lasituación de las emisiones de los contaminantes. Varios tipos de modelos – también los llamadosmodelos de Gauss – toman en cuenta adicionalmente datos meteorológicos, ya que la meteorologíaes un factor importante de la transmisión y por ende influye de manera decisiva en la distribución delos contaminantes en las tres direcciones del espacio. El resultado de un cálculo con un modelo dedispersión es la inmisión calculada del contaminante para cualquiera o para miles de puntos en elespacio. El modelo es entonces el eslabón entre el inicio (=emisión) y el final calculado (=inmisión)del contaminante, es decir que los modelos de dispersión simulan el proceso de la transmisión.

1.5 La presente investigación

La tarea de la investigación que está documentada en este informe era de aplicar el modelo dedispersión a las áreas urbanas de Guatemala Ciudad y San Salvador, tomando como base losresultados del monitoreo del aire e informaciones disponibles sobre las emisiones provenientes deltráfico motorizado. Eso requería la actualización de la base de datos y de los parámetros del modelo,en especial la adaptación de los factores de emisión a la realidad de los países de Centro América.

Se previó como final de la investigación la organización de un seminario regional para técnicos delas instituciones interesadas (Ministerios de Medio Ambiente y de Tránsito, AdministracionesCapitalinas) con el fin de capacitarlos en cuanto a la aplicación del modelo, presentar los resultadosobtenidos y finalmente entregar el software a las autoridades como herramienta importante de unapolítica integral de manejo de la calidad del aire (documentación véase anexo D). Además estabanplanificados eventos públicos para informar a todos los interesados sobre los resultados yconclusiones de la investigación.

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2. El modelo de dispersión ImmProg

En el año 1996 los técnicos del programa Aire Puro decidieron comprar un modelo de dispersión decontaminantes atmosféricos, ya que estaba previsto la llegada del estudiante Matías Nabholz quienluego hizo su tesis sobre la aplicación del modelo de dispersión en tres capitales de Centro América.De la variedad de productos disponibles se escogió el programa ImmProg, un modelofrecuentemente aplicado en Europa, distribuido por la empresa AirInfo S.A. de Suiza.

ImmProg pertenece a la familia de modelos de Gauss, los cuales consideran las condicionesmeteorológicas y son mundialmente los modelos más aplicados. Dentro del programa ImmProg sepueden seleccionar diferentes tipos de modelos, de los cuales se utilizan con más frecuencia el tipoImmProg-P para fuentes puntuales (chimeneas), el ImmProg-H para fuentes lineales (carreteras) y lacombinación ImmProg-K tanto para fuentes puntuales como lineales.

Las redes de monitoreo existentes dentro del programa Aire Puro cuentan con una mayoría de sitiosexpuestos al tráfico motorizado, ya que están colocados cerca de carreteras con alto flujo vehicular.Además existe muy poca información sobre la contaminación atmosférica por fuentes fijas enCentro América. A raíz de estas condiciones, en la presente investigación se aplica el ImmProg-Hpara fuentes lineales.

2.1 ImmProg-H

El tipo de modelo ImmProg-H es utilizado para la descripción de la distribución de contaminantesen el sotavento de una carretera frecuentada, la cual está considerada como fuente lineal con emisióncontinua. A diferencia de la mayoría de los modelos tipo Gauss, el ImmProg-H además de podertrabajar con contaminantes inertes, también cuenta con una función para convertir las inmisiones deóxidos de nitrógeno (NOx) en dióxido de nitrógeno (NO2), lo cual es un contaminante secundario demucha importancia. El modelo se ajustó de tal forma que trabaja de manera óptima para elpronóstico de NO2/NOx.

2.1.1 Los datos de entrada (“Input”)

El ImmProg-H es un modelo tipo Gauss y requiere de información sobre la meteorología y lasemisiones.

2.1.2 El archivo de mapa (“Plan-File”)

En el llamado archivo de mapa, cada tramo de carretera está caracterizado por información como lascoordenadas, la cantidad de carriles, el ancho del separador entre los carriles de ambas direcciones,el ancho total de la carretera y la cantidad calculada de emisiones por hora y unidad de distancia.Otros parámetros importantes como la altura del escape sobre el suelo y la temperatura de lasemisiones ya están definidos dentro del programa y no pueden ser cambiados.

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Dentro del archivo de mapa se definen también los receptores. Un receptor es un punto en el espaciopara el cual el modelo calculará la concentración de las inmisiones. En un primer paso, losreceptores se definen en lugares con una calidad del aire ya conocida, es decir en los sitios demonitoreo del aire. La comparación entre los valores reales de calidad del aire (mediciones) y losvalores calculados permiten verificar si el modelo trabaja de manera confiable.

2.2 Meteorología

La información sobre la meteorología forma una parte importante de los datos de entrada requeridospor los modelos de dispersión tipo Gauss.

2.2.1 El archivo de datos meteorológicos (“Meteo-File”)

ImmProg-H cuenta con un archivo especial de datos meteorológicos, en el cual se definen lascondiciones meteorológicas para la dispersión de los contaminantes. La meteorología se caracterizapor los siguientes tres parámetros:

• Velocidad del viento• Dirección del viento• La clase de estabilidad H

Tanto la velocidad como la dirección del viento son parámetros meteorológicos conocidos – ¿peroque cosa son las llamadas clases de estabilidad?

2.2.2 La determinación de las clases de estabilidad

Las clases de estabilidad se utilizan para la descripción de la dispersión de partículas en dependenciade la estratificación de la atmósfera. ImmProg-H tiene la capacidad de determinarindependientemente las clases de estabilidad según el esquema de PASQUILL-TURNER. Unaposibilidad para generar dichas clases es la importación de un archivo con datos meteorológicos porhora (horas meteorológicas) en el formato .mew (con nubosidad incluido) al programa ImmProg.Para este procedimiento se requieren los parámetros nubosidad y la radiación global, la cual escalculada internamente por ImmProg. Las clases de estabilidad se calcularon en ambas ciudadesinvestigadas de esta misma forma, ya que la nubosidad es un parámetro registrado en las respectivasestaciones meteorológicas.

El hecho de que el software utilizado es un producto elaborado para las condiciones de Europa, hizonecesario realizar ciertas modificaciones para las condiciones centroamericanas.

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2.2.3 Radiación global

El ImmProg-H no utiliza la radiación global como parámetro independiente, sino que para el cálculointerno de las clases de estabilidad. La radiación global depende de la latitud y no puede sermodificado en la versión ImmProg 4.03, lo que impide ajustarla a la posición geográfica de CentroAmérica. Gracias al acceso a la nueva versión 98 de ImmProg, la cual sí permite definir la posicióngeográfica del área de investigación, fue posible calcular las clases de estabilidad considerando laslatitudes tanto de San Salvador como de Guatemala Ciudad. La comparación de los resultadosobtenidos por las dos versiones 4.03 y 98 demostró que la influencia de la latitud es mínima, lo quejustifica trabajar únicamente con la versión 4.03. Para la presente investigación, los datosmeteorológicos fueron corregidos con la latitud real de las dos ciudades, 14 grados norte.

2.2.4 Estaciones

El clima de Centro América está caracterizado en primer lugar por dos estaciones, las cuales sedistinguen en cuanto a la precipitación: una época seca y una lluviosa. El programa ImmProg noconsidera la precipitación, ya que la cantidad de lluvia en Europa se distribuye prácticamente enforma uniforme durante todo el año. Esta diferencia grande entre las dos regiones causa diferenciasen los resultados mensuales: ImmProg sobrestima las inmisiones en Centro América durante laépoca lluviosa, mientras calcula resultados para la época seca que están por debajo de los valoresobtenidos por las mediciones. Dicho ritmo de sobre- y subestimación en el transcurso del año es unfuerte argumento porque se debe de trabajar con promedios anuales, ya que de esta manera resultauna compensación de las diferencias que se dan a raíz de la distribución desigual de la precipitación.

2.3 Química

2.3.1 Dióxido de nitrógeno

El dióxido de nitrógeno (NO2) es un importante contaminante secundario que resulta de procesos decombustión de alta temperatura. Una gran parte de las emisiones de NO2 está causada por el tráficomotorizado, por lo cual es un buen indicador para la contaminación causada por los vehículos. Haymás razones porque en la presente investigación se escogió el NO2 como contaminante: gracias a lasredes de monitoreo del aire existentes tanto en San Salvador como en Guatemala Ciudad estándisponibles datos de las inmisiones de NO2 y de ozono (O3). Ya que ImmProg fue optimizado parael pronóstico de NO2/NOx, el dióxido de nitrógeno es el contaminante ideal para la calibración delmodelo.

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2.3.2 La química como factor de inseguridad

El dióxido de nitrógeno es un contaminante secundario, para cuya formación la química juega unpapel importante. Las condiciones químicas de la atmósfera en Centro América no coincidennecesariamente con los logaritmos de cálculo utilizados en ImmProg, los cuales fueron elaboradospara las condiciones europeas. Las diferencias en la presencia de contaminantes pueden causartambién cambios en los ciclos y equilibrios de las reacciones químicas por lo que se trató de tomaren consideración estas condiciones marco a la hora de interpretar los resultados.

2.4 Concentración de referencia (“Background”)

La concentración total de un contaminante es en la modelación la suma de dos valores: laconcentración de referencia y la contaminación adicional. Dicha contaminación adicional se originade las fuentes con emisiones conocidas y situadas dentro del área de investigación, mientras laconcentración de referencia representa las inmisiones causadas por todas las fuentes no consideradasen la investigación.

Tanto la concentración de referencia como la contaminación adicional varían dependiendo del lugar.A raíz de la escasez de información sobre las emisiones – en Guatemala por ejemplo se consideraronúnicamente las carreteras principales y ninguna fuente fija – se utilizó para toda el área deinvestigación el mismo valor para la concentración de referencia. En ImmProg teóricamente sepodría definir para cada punto un valor propio de concentración de referencia, lo que haría posibletomar en consideración condiciones locales como un área verde o el centro urbano con su densidadmás alta de calles. Para poder aprovechar esta función, se necesitarían sin embargo muy buenosdatos sobre las emisiones en general y su distribución geográfica.

2.5 Receptores

La posición de los receptores, que representan los sitios de muestreo, tiene una gran importancia. Lamayoría de estos sitios están situados muy cerca de la fuente de emisión, a unos pocos metros delborde de la carretera. ImmProg no dispone de ninguna función matemática para poder colocar elreceptor de manera exacta en el punto X a dos metros de la calle, y colocar los receptores en formaaproximada no es una alternativa tampoco, ya que en el mapa todos los tramos de calle aparecen conel mismo grosor de línea, independientemente si se trata de una calle de cinco metros o una carreterade 60 metros de ancho. Por éstas razones quedó como única posibilidad la determinación de lascoordenadas de los receptores apoyándose en la ecuación lineal y la trigonometría.

El gran esfuerzo de la presente investigación sin embargo no consistía en la aplicación del modelode dispersión de contaminantes atmosféricos, sino que en la búsqueda de los datos necesarios deentrada.

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3. La búsqueda de los datos

De la tesis de Matías Nabholz ya existía una base de datos y una red de contactos en GuatemalaCiudad, mientras que en San Salvador se tuvo que empezar la investigación desde cero.

3.1 Datos meteorológicos

Los parámetros meteorológicos se registran tanto en Guatemala Ciudad como en San Salvador cadahora a mano, lo que hizo necesario la digitalización de los parámetros nubosidad, dirección yvelocidad del viento, para posteriormente poder ingresarlos al programa ImmProg. Importar un añometeorológico, es decir los datos meteorológicos por hora de un año entero (luego llamado “horasmeteorológicas”), al programa ImmProg hubiera significado la digitalización de más de 60,000datos por cada año considerado en la investigación – una tarea imposible dentro de la disponibilidadde presupuesto y tiempo.

3.1.1 Datos meteorológicos para Guatemala Ciudad

El Ing. Fulgencio Garavito, del Instituto Nacional de Sismología, Volcanología, Meteorología eHidrología (INSIVUMEH) que dispone de una estación meteorológica dentro del área investigada(cerca del aeropuerto internacional Aurora), dio acceso completo a los datos meteorológicosobtenidos por su institución. Igual que Matías Nabholz en su estudio 1996, se digitalizaron para lapresente investigación los datos meteorológicos de seis horas características por día de los años1996, 1997 y 1998: 2am, 6am, 10am, 1pm, 5pm y 9pm. Los datos meteorológicos de 1995 yaestaban a disposición gracias al estudio de Nabholz. La investigación en Guatemala Ciudad se basaentonces en la información meteorológica de cuatro años, para los cuales existen también valoresreales de la contaminación atmosférica.

3.1.2 La situación en San Salvador

Por falta de un estudio antecedente, la primera tarea en San Salvador era buscar la entidad encargadade la meteorología, la cual se identificó como la División de Meteorología e Hidrología de laDirección General de Recursos Naturales Renovables, una dirección del Ministerio de Agricultura yGanadería (MAG). Sin embargo, la información del registro meteorológico es sujeto a venta salvo elvisto bueno del ministro, lo que hizo necesario un acuerdo escrito entre los Ministros del MAG y delMinisterio de Medio Ambiente y Recursos Naturales (MARN). El fruto de estos esfuerzosadministrativos, el acceso libre a los datos, se logró después de tres meses, ¡ya en la segunda mitaddel período disponible para la investigación!

Se utilizaron los datos obtenidos en la estación del antiguo aeropuerto de Ilopango, la cual esconsiderada como la estación más confiable y además – por su cercanía y la topografía similar – unaestación representativa para la situación meteorológica de San Salvador. Sin embargo, en dicha

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estación se lleva a cabo el registro manual de los parámetros únicamente durante 18 horas del díaentre las 6am hasta las 12pm.

Para el año 1996 no existe un banco de datos completo sobre la contaminación atmosférica, porquela red de monitoreo del aire del programa Aire Puro empezó a funcionar en San Salvador entre abrily mayo. Para la presente investigación se necesitaron valores promedios por año, lo que llevó a ladecisión de digitalizar los datos meteorológicos de 1997 como año con clima normal y el año 1998con su clima excepcional debido al fenómeno El Niño. Desgraciadamente no fue posible hallar losregistros meteorológicos del año 1997 en el MAG... y para disponer de una base de datos másamplia, se digitalizaron los datos meteorológicos del año 1996 – es decir de los once registrosdisponibles.

Similar al procedimiento en Guatemala Ciudad, para San Salvador se digitalizaron los datosmeteorológicos de cinco horas diarias: 6am, 10am, 1pm, 5pm y 9pm, ya que a las 2am no se llevan acabo mediciones.

3.1.3 Consecuencias de las restricciones

Para estimar la influencia de la restricción de contar con pocas horas meteorológicas por día, sedigitalizó para cada una de las dos ciudades investigadas la información por hora de un mes seco yun mes húmedo. Las comparaciones entre los cálculos basándose en cinco (San Salvador) y seis(Guatemala Ciudad) horas meteorológicas diarias respectivamente y los cálculos con la informaciónmeteorológica por hora resultaron en diferencias mínimas, comprobando de tal manera lascondiciones meteorológicas constantes para ambas capitales. Esta comparación permitió llevar acabo los cálculos con la información meteorológica de las horas seleccionadas sin que eso hubieraafectado la exactitud de los resultados.

3.2 La selección del área de investigación

3.2.1 El archivo de mapa para Guatemala Ciudad

Para Guatemala Ciudad se tomó en consideración básicamente el mapa definido por MatíasNabholz, cuya superficie cuadrado de 72,25 km2 (8.5km x 8.5km) contiene todos los sitios demonitoreo del aire (seis, y a partir de 1997 siete sitios) y también la estación meteorológica delaeropuerto Aurora. Por falta de la documentación sobre la codificación de los tramos de calles hechapor Nabholz, se tuvo que reconstruir la información básica.

El mapa de Nabholz se modificó en los siguientes puntos:

• Incorporación de la Avenida de las Américas, arteria de tráfico importante en el sur.• Eliminación de la 1ª Avenida (entre Calle Real Petapa y Calzada Raúl Aguilar Batres, al norte de

la Universidad San Carlos) por falta de información actual y de importancia.• Incorporación del Bulevard los Próceres en vez de la Calle Real de la Villa Guadalupe,

basándose en los conteos actuales del tráfico motorizado.

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• Incorporación de la 10ª Calle (en el centro capitalino, cerca del sitio MUSAC) en el mapa (véasecapítulo 4.3.4).

Como resultado de las modificaciones se presentó el siguiente mapa, con las calles en negrita comofuentes lineales:

Gráfico 1: Gráfico del archivo de mapa para Guatemala Ciudad

La información disponible sobre ancho de las arterias principales se introdujo al archivo de mapa,siguiendo la simplificación hecha por Matías Nabholz, quién por falta de información al respectohabía definido dos carriles para todas las carreteras consideradas en el mapa.

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3.2.2 Archivo de mapa para San Salvador

Para San Salvador todavía no existía información computarizada. El Ministerio de Medio Ambientey Recursos Naturales (MARN) dio a disposición un mapa digitalizado de San Salvador, lo que sirvióde base para la construcción del archivo de mapa:

• El mapa digitalizado del MARN se guardó en formato bitmap (.bmp), luego se importó comofondo al gráfico del archivo de mapa de ImmProg y se dibujaron encima de este fondo lascarreteras principales, las cuales aparecen en el gráfico en negrita. Por motivo del tamaño de laciudad y de la resolución de la pantalla de la computadora, las conexiones entre las calles nosiempre salieron exactas, lo que hizo necesario horas de trabajo modificando a mano la tabla delarchivo de mapa.

• ImmProg no requiere solamente las coordenadas de los tramos de las calles, sino que tambiéninformación sobre la cantidad de carriles, el ancho de la calle y de un separador entre las dosdirecciones, donde existen. Este tipo de información se obtiene en la Oficina de Planificación delArea Metropolitana de San Salvador (OPAMSS), sin embargo no para todos los casi 200 tramosconsiderados. Para completar la base de datos, se visitaron los tramos cuya información faltó, secontaron los carriles y se estimaron el ancho de la calle y del separador.

3.2.2.1 San Salvador: el área de investigación

El área del Gran San Salvador se extiende en la falda del volcán San Salvador. El fuerte crecimientode la ciudad en las últimas décadas la hizo juntarse con varias municipalidades independientesaledañas a San Salvador, como son Soyapango en el oriente y Mejicanos en el norte, AntiguoCuscatlán y Santa Tecla en el sudoeste de la ciudad y otros. El resultado es un Gran San Salvadorque se extiende sobre más de 200 km2, los cuales están cubiertos por cinco sitios de monitoreo delaire. No fue posible incluir todo el Gran San Salvador en la investigación, por varias razones:

• Incluir en el área investigada Antiguo Cuscatlán o Santa Tecla, cuya altura supera a SanSalvador por unos 300 metros, hubiera reducido la exactitud de los cálculos, ya que eso hubierarequerido la inclusión del volcán mismo – una tarea difícil para un modelo tipo Gauss, los cualesno son aptos para terrenos accidentados.

• La necesidad en cuanto a datos hubiera sido demasiado grande considerando el tiempodisponible para la investigación.

• La versión 4.03 de ImmProg tiene sus límites en cuanto a la cantidad de datos, si se exige almismo tiempo una resolución fina de los cálculos.

3.2.2.2 La red de monitoreo en San Salvador

Los cinco sitios de la red de monitoreo del aire se distribuyen en toda el área del Gran San Salvador:hay un sitio en Santa Tecla, en Santa Elena (Antiguo Cuscatlán), en Soyapango, en la periferia delcentro capitalino y en la Colonia Escalón (también municipio de San Salvador) respectivamente.

El sitio en Santa Tecla se encuentra demasiado alejado del centro de San Salvador y tiene un climamuy distinto, debido a las diferencias en cuanto a altura y dirección principal del viento. El sitio enel Bulevard Santa Elena no se pudo incluir tampoco, su consideración hubiera hecho necesario la

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inclusión de muchos elementos topográficos, lo que por su lado hubiera disminuido la calidad de losresultados. Otro argumento en contra del sitio en Santa Elena es su posición al borde del áreainvestigada, lo que hubiera disminuido su confiabilidad.

Gráfico 2: Gráfico del archivo de mapa para San Salvador

Para no perder aún más sitios necesarios para la calibración del modelo, se incluyó al inicio el sitiode Soyapango en el área a investigar. Eso luego causó muchos problemas a raíz de la situación muydistinta de las emisiones, ya que Soyapango cuenta con una red vial mucho más densa y una buenacantidad de industrias, dos factores sobre los cuales no se contaba con la información estadísticanecesaria. La gran diferencia entre los resultados de los cálculos y los valores reales no era unasorpresa, pero fue un argumento para eliminar el sitio de Soyapango del archivo de mapa, lo quedisminuyó el área investigada una última vez.

Finalmente se definió el área de investigación en el área céntrica de San Salvador (véase gráfico 2),incluyendo un rectángulo de 60 km2 con una extensión de nueve kilómetros del este al oeste y de 6,6kilómetros del norte al sur. Dicha área incluye únicamente dos sitios de la red de monitoreo, aquelen la Colonia Escalón y el otro a la par del Hospital de Maternidad en la periferia del centrocapitalino. Eso significa que se tenían muy pocos datos reales para la calibración del modelo.

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3.3 Conteos de tráfico

Los conteos del tráfico forman la base para los cálculos de las emisiones provenientes del tráficomotorizado y por ende es de suma importancia que sean de buena calidad, ya que determinan, juntocon los factores de emisión, la confiabilidad de los resultados.

3.3.1 Conteos en Guatemala Ciudad

Desde el estudio de Matías Nabholz se tenía cierta información sobre las emisiones, sin embargobasándose parcialmente en extrapolaciones de conteos hechos en los años 70, lo que hizo necesariouna actualización.

Después de varias reuniones con técnicos de la Empresa Metropolitana Reguladora de Transporte yTransito (EMETRA) y de la división para planificación urbana Metrópolis 2010 al inicio de lainvestigación, los dirigentes de dichas entidades quedaron con el compromiso de darle acceso aSwisscontact a datos obtenidos por conteos extensos en Guatemala Ciudad – un compromiso quenunca se cumplió. Lo único obtenido fue una copia del estudio sobre la planificación del tráfico enGuatemala Ciudad, financiado por el gobierno guatemalteco y publicado por una empresa japonesaen 1992. Este estudio y datos obtenidos a través de conteos hechos por estudiantes de la Universidadde San Carlos (USAC) formaron una buena base para poder calcular el actual volumen del tráfico.

3.3.2 Conteos en San Salvador

En San Salvador se consiguió, después de varias reuniones, el acceso al estudio de planificaciónpara el área del Gran San Salvador, el cual fue financiado por el gobierno salvadoreño y elaboradopor la empresa israelí TAHAL en 1996. El llamado PLAMATRAMSS [12] consiste en varios tomos(en total más de 4,000 páginas), de los cuales había que extraer la información requerida para lapresente investigación. El estudio contiene muchos datos sobre la distribución del tráfico, suvelocidad, la estructura de la flota vehicular y también sobre el flujo vehicular en las horas pico de lamañana para todo el Gran San Salvador. Sin embargo, para la presente investigación se necesitarondatos sobre el flujo vehicular por hora durante todo el día, información que el PLAMATRAMSScasi no brinda. Los ingenieros de TAHAL, autores del estudio, ya no estaban en el país al momentode llevar a cabo la investigación de Swisscontact, y ni el Viceministerio de Transporte (VMT), ni laOPAMSS ni el MARN tenían información sobre la permanencia en el país de los datos básicos y laresponsabilidad por ellos.

El VMT mismo está llevando a cabo anualmente unos pocos conteos, cuyos resultados para los años1996 hasta 1998 fueron entregados a Swisscontact para la presente investigación. Analizando estainformación, salieron cifras para ciertos tramos de carreteras que varían hasta un 100% entredistintos conteos! Se sospecha que las razones principales para la calidad dudosa de estos datos sonlas modificaciones de la red vial que se han hecho en los últimos años por un lado y el hecho de quelos datos provienen de conteos de nada más un día. En general, la base de datos sobre el volumendel tráfico en San Salvador resultó insuficiente, tanto de calidad como de cantidad.

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3.4 Emisiones

En la versión ImmProg-H se define en el archivo de mapa para cada tramo de carretera una cantidadde emisión, la cual depende de los siguientes factores:

• Cantidad de vehículos• Composición de la flota vehicular• Factores de emisión

Los factores de emisión por su lado dependen de los parámetros:

• Categoría del vehículo• Mantenimiento del motor• Velocidad• Tecnología del vehículo• Manera de conducir

Cada tramo de carretera demuestra otras características en cuanto al volumen del tráfico y a lacomposición de la flota; el volumen del tráfico además varía mucho durante las 24 horas del día. Esaes la razón por la que por ejemplo en Guatemala Ciudad, en un conteo de doce horas de las 6am alas 6pm no se registra la mitad del volumen diario del tráfico, sino que 65%. Conteos adicionalespara la presente investigación, hechos por estudiantes de la USAC cerca de los sitios de monitoreodel aire entre las 6am y las 8pm, comprueban que 78% del volumen diario del tráfico pasa en esteperíodo. Para poder extrapolar el resultado de cualquier conteo a la cantidad de vehículos que pasapor el mismo sitio durante 24 horas, se necesitaba entonces hacer una estandarización en cuanto altráfico por hora (véase explicación de la tabla 3, en la página 33).

3.4.1 Cálculo de las emisiones

ImmProg dispone de un subprograma propio para el cálculo de las emisiones, cuya utilizaciónpresentó los siguientes problemas:

• No se pueden considerar las condiciones marco de Centro América, como por ejemplo el gradodel mantenimiento de los vehículos, que obviamente son muy distintas que en Europa.

• Se pudo seleccionar únicamente la versión hecha para Alemania Occidental.

Desgraciadamente no había datos actuales a disposición para todo el área de la ciudad consideradaen la investigación. Para un cálculo sencillo del actual y del futuro volumen del tráfico motorizado,se tendría que considerar el crecimiento anual de la flota vehicular en porcentaje.

3.4.2 Factores de emisión

Los factores de emisión son un parámetro importante para el cálculo de las emisiones y por endetienen una gran influencia en la calidad de los resultados. Sin embargo se encuentra en ambasciudades investigadas muy poca información al respecto, ya que no se han hecho todavía medicionesespecíficas.

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Una base de datos extensa y digitalizada de factores de emisión se encuentra en el Manual deFactores de Emisión para el Tráfico Motorizado (Handbuch für Emissionsfaktoren desStrassenverkehrs, [4]) – lastimosamente para la flota vehicular de Suiza. Estos factores suizos deemisión se tomaron como base para un proceso de acercamiento por medio de factores de correccióna los factores reales de emisión para Centro América. Por falta de factores de emisión para NO2, seescogieron aquellos para NOx, ya que ImmProg calcula también con emisiones de NOx y luegotransforma los resultados de los cálculos en inmisiones de NO2.

En general se tenía poca información actualizada sobre la situación de las emisiones vehiculares, loque hizo necesario más de una vez extender la débil base de datos con suposiciones.

3.4.3 Programa para calcular las emisiones

Todos los argumentos antes mencionados hicieron necesaria la creación de un programa sencillopara poder calcular las emisiones vehiculares, considerando todos los factores que influyen dichasemisiones. El programa de formato Excel tiene una estructura que consiste en seis tablas conectadas,las cuales se detallan abajo. Para un mejor entendimiento se recomienda consultar el ejemplo paraGuatemala Ciudad (véase anexo C, páginas IX - XIV).

• Tabla 22: Para las tres categorías de vehículos, coches particulares, autobuses y camiones, setomaron en cuenta los factores de emisión [g/km] para óxidos de nitrógeno (NOx) del Manual deFactores de Emisión para el Tráfico Motorizado [4]. Para tener una base de datossuficientemente grande, incluso para los cálculos de los escenarios, se consideraron los factorespara los años 1985, 1987, 1989, 1991, 1993, 1995, 1997, 1999, 2005 y 2010. Para cada año ycada categoría de vehículo, se multiplicaron cuatro diferentes factores de emisión [g/km] con lavelocidad respectiva, para tener la correlación lineal entre los factores de emisión [g/h] y lavelocidad, descrita en forma de ecuación lineal.

• Tabla 23: Para las tres categorías de vehículos se definió la velocidad en dependencia de la horadel día, dado que el tráfico en las horas pico fluye más lentamente que durante el día y que unautobús tiene una velocidad promedio más baja que un coche particular.

• Tabla 24: El flujo vehicular cambia durante el día. No existe una relación lineal entre las horasdurante las cuales se llevó a cabo un conteo del tráfico y la cantidad total de vehículos que pasadurante las 24 horas del día. Para poder extrapolar de las horas del conteo al día entero, se fijó lasiguiente convención: el promedio por hora del total de los volúmenes del tráfico por hora entrelas 6am a las 6pm es igual a 100%. Esta referencia de 100% representa entonces el volumenpromedio del tráfico por hora entre las 6am y las 6pm, ya que al inicio de la investigación setenían solamente datos para este período del día. Se tuvo que hacer una aproximación para elresto del día, un procedimiento que fue confirmado por el estudio de los japoneses [11]. La tabla24 permite extrapolar cualquier conteo, aunque solamente cubra una horas del día, para obtenerel volumen total de vehículos que pasa por un tramo de carretera durante las 24 horas del día.

• Tabla 25: Para cada hora del día y para cada categoría de vehículos, se multiplica la velocidad(de tabla 23) con la pendiente de la ecuación lineal (de tabla 22) y se agrega la intersección. Paracada categoría se saca luego el promedio de los 24 factores de emisión [g/h], se divide este

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promedio entre la velocidad promedio [km/h] y además entre 10 [100m/km], de lo que salen losfactores de emisión en [g/h/100m], la unidad requerida por ImmProg. En la tabla está previstotambién el espacio para poder aplicar un factor de corrección que considere el mal manteni-miento de los vehículos.

• Tabla 26: Con la tasa del crecimiento anual se puede calcular el volumen del tráfico en cualquieraño en el futuro. La información sobre el volumen actual del tráfico para cada tramo de carreteraproviene de conteos, de los cuales se saca el volumen diario del tráfico basándose en elporcentaje del tráfico por hora (de tabla 24), ya que no cada conteo se hizo durante las 24 horasdel día. El volumen total del tráfico luego se distribuye entre las tres categorías según datosdisponibles en estudios o a través de conteos hechos específicamente para la presente investi-gación, y luego se transforma en partes porcentuales por hora según tabla 24.

• Tabla 27: El cálculo de la emisión para cada tramo de carretera consiste en la multiplicación delvolumen promedio del tráfico por hora de cada categoría (de tabla 26) con los factores deemisión [g/h/100m] (de tabla 25). El resultado por tramo de carretera se divide entre los doscarriles que fueron definidos en el archivo de mapa.

Por el hecho de que todos los parámetros considerados en este esquema influyen en las emisiones,las tablas se conectaron de tal manera que la manipulación de un parámetro causa automáticamenteun cambio en la emisión como resultado final del programa. Eso permite estimar fácilmente lasensibilidad de los diferentes parámetros. El esquema propuesto tiene la ventaja que puede estaraplicado también para otros contaminantes – como era previsto al inicio de la investigación –ajustando nada más las bases para los factores de emisión en [g/km], mientras la demás informaciónqueda en vigencia.

3.5 Cálculo de las inmisiones con ImmProg

Para cada hora meteorológica, ImmProg calcula una inmisión para un receptor, y la suma de todasestas inmisiones por hora luego es dividida entre el total de horas meteorológicas. En el caso de queel programa no encuentre una emisión porcentual para dicha hora meteorológica o si hace falta larespectiva cantidad de emisiones en el archivo de mapa, ImmProg da el valor cero. El resultado deImmProg es el promedio de las concentraciones del contaminante durante las horas meteorológicasconsideradas.

La situación de las emisiones está definida a dos niveles:

• En el archivo de mapa se define la cantidad emitida de contaminación por fuente.• En el archivo de datos meteorológicos se agrega a cada hora meteorológica considerada la parte

porcentual de las emisiones de todas las fuentes del archivo de mapa.

Ya que tanto en Guatemala Ciudad como en San Salvador se tomaron en cuenta solamente los datosde las horas meteorológicas, pero los resultados calculados por ImmProg se compararon con valoresmedidos durante 30 x 24 horas (tiempo de exposición del medidor para NO2), se tenía queconsiderar lo siguiente:

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El cociente de la suma de las partes porcentuales por hora de las emisiones durante todo el díadividido entre las 24 horas del día (*) debe de ser igual al cociente de la suma de las partesporcentuales de las seis (Guatemala Ciudad**) y cinco horas (San Salvador***) consideradasrespectivamente. Los cocientes para Guatemala Ciudad son los siguientes:

para todas las 24 horas (*) para las seis horas meteorológicas (**)

1610 % 415 %= 67.1 %/h = 69.2 %/h

24 h 6 h

Tabla 1: Comparación de cocientes para Guatemala Ciudad

En el caso de Guatemala Ciudad se observa una sobrestimación de un 3.1% de las emisiones por laselección de seis horas meteorológicas. Un ajuste de las partes porcentuales por hora de lasemisiones entonces no era necesario.

La situación para San Salvador se presenta de la siguiente manera:

todas las24 horas (*)

para las cinco horasmeteorológicas (***)

modificación paralas cinco horas (****)

1525 % 381 % 324 %= 63.5 %/h = 76.2 %/h = 64.8 %/h

24 h 5 h 5 h

Tabla 2: Comparación de cocientes para San Salvador

Por la diferencia de un 20% entre los dos cocientes era necesario hacer un ajuste de las partesporcentuales por hora de las emisiones para las cinco horas meteorológicas consideradas. Lacantidad porcentual de las emisiones fue reducida en un 15%, lo que resultó en la modificación(****). La diferencia de 2% es mínima tomando en cuenta que el cambio del flujo vehicular duranteel día para San Salvador fue estimado.

3.6 Datos de mediciones

3.6.1 Resultados de las mediciones

Las mediciones de la inmisión de los contaminantes dióxido de nitrógeno (NO2) y ozono (O3),considerados para la calibración del modelo para Guatemala Ciudad y San Salvador, se originan delproyecto Monitoreo del Aire, parte integral del programa Aire Puro.

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3.6.2 Métodos de medición

Las mediciones tanto para NO2 como O3 se llevan a cabo con llamados tubos pasivos, lo querepresenta un método sencillo y de bajo costo con un margen de error de 15%. Se obtienen valorespromedios para el respectivo tiempo de exposición: ocho días para ozono y treinta días para dióxidode nitrógeno.

3.6.3 Relación entre NO2 y NOx

Para el cálculo de las concentraciones de NO2, ImmProg necesita la concentración de referencia delos óxidos de nitrógeno (NOx). La relación entre los valores promedio para la concentración dereferencia de NOx y de NO2 se calculó en un estudio para la ciudad de Zurich [14]. El resultadoobtenido coincide con las conclusiones de investigaciones parecidas, por lo cual se tomó también encuenta en la presente investigación. La relación se describe matemáticamente como sigue:

[NO2] = C1*{1-exp(-C2*[NOx])}

En el caso de Zurichse obtuvieron las constantes: C1 = 74 [µg/m3]

C2 = 0.011 [m3/µg]

Resulta la relación: [NOx] = 1.23 * [NO2]

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4. Métodos

4.1 Detalles sobre las emisiones

4.1.1 Determinación de los factores de emisión

Durante el proceso de la determinación de los factores de emisión de NOx para San Salvador yGuatemala Ciudad, se comprobó la factibilidad de adaptar los factores de NOx disponibles paraSuiza a la realidad de las flotas vehiculares de estas ciudades a través de la comparación de lasedades.

Según estudios del Viceministerio de Transporte (VMT) de El Salvador, un coche particular tiene enpromedio una edad de 15 años, un camión 17 años y un autobús 20 años. La información conseguidaen Guatemala al respecto confirmó la suposición de que la edad de las flotas vehiculares en los dospaíses es muy similar. Eso significa que la flota vehicular en las dos capitales estudiadas tiene en supromedio una edad que supera por nueve años la edad promedio de la flota vehicular de Suiza, cuyaedad promedio es de ocho años.

Para calcular los factores de emisión de NOx para El Salvador en el año 1995 según la informaciónantes presentada, habría que tomar en cuenta los factores de Suiza del año 1986. Sin embargo, sedebe de considerar que en comparación con Suiza, la flota vehicular centroamericana consiste en sumayoría en modelos más baratos con tecnología menos avanzada, lo cual se considera disminuyendola edad promedio de la flota vehicular centroamericana en otro año. Por todos esos argumentos, sehan aplicado para Centro América los factores de emisión de NOx que caracterizaron el estado de latecnología de la flota vehicular suiza de diez años antes.

No eran necesarias adaptaciones adicionales de los factores de emisión de NOx, ya que el manteni-miento de un motor influye muy poco la cantidad de NOx emitida. Cabe mencionar que la emisiónde otros contaminantes como por ejemplo partículas respirables (PM10, PM2.5) si depende delmantenimiento que se da al motor, lo que requería de otra adaptación de los factores de emisión.

4.1.1.1 Factores de emisión para Guatemala Ciudad

1995 era el primer año que – por una base suficientemente amplia de datos – fue posible aplicar elmodelo para NO2 en Guatemala Ciudad. Tabla 3 contiene los factores de emisión de NOx, que sebasan en las velocidades promedio respectivas en el área de investigación.

Guatemala1995

Velocidadpromedio

[km/h]

Factores de emisión(Base: Suiza 1985)

[g/km]

Factores de emisiónImmProg

[g/h/100m]

Coche particular 27,9 1,728 0,1728Autobús 15,4 17,865 1,7865Camión 18,3 15,854 1,5854

Tabla 3: Factores de emisión de NOx para Guatemala Ciudad en el año 1995

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Los años 1996, 1997 y 1998 se calcularon para Guatemala Ciudad con la misma situación para lasemisiones vehiculares, suponiendo que el avance tecnológico que causa factores de emisión másbajos para vehículos nuevos está compensado por el crecimiento de la flota vehicular.

Para los dos escenarios para el año 2005 en Guatemala Ciudad (véase apartado 5.2.4), se aplicaronlos siguientes factores de emisión de NOx:

2005 Escenario 1 Escenario 2Velocidadpromedio

[km/h]

Factoresde emisión[g/h/100m]

Año decomparaciónFlota Suiza

Factoresde emisión[g/h/100m]

Año decomparaciónFlota Suiza

Coche 27,9 0,0378 1999 0,0573 1995Autobús 15,4 1,3165 2005 1,7705 1995Camión 18,3 1,5114 1997 1,6204 1995

Tabla 4: Factores de emisión de NOx para los dos escenarios del año 2005

4.1.1.2 Factores de emisión para San Salvador

El obstáculo principal para definir los factores de emisión de NOx para San Salvador era la base dedatos, que ni en términos de calidad ni en cantidad llenó los requisitos mínimos. Como conse-cuencia, los factores que muestra la tabla 5 son nada más una aproximación gruesa a la realidad y sebasan sobre todo en las similitudes del tráfico en las dos capitales. Para empeorar la situación, losdatos medidos de contaminación no permiten calibrar el modelo para San Salvador, por la distri-bución inadecuada de los sitios de monitoreo.

Para el caso “San Salvador 1997”, se utilizaron – igual que en Guatemala Ciudad – los mismosfactores de emisión de NOx que se aplicaron en Suiza diez años antes.

San Salvador1997

Velocidadpromedio

[km/h]

Factores de emisión(Base: Suiza 1987)

[g/km]

Factores de emisiónImmProg

[g/h/100m]

Coche particular 27,9 1,443 0,1443Autobús 15,4 18,054 1,8054Camión 18,3 16,136 1,6136

Tabla 5: Factores de emisión de NOx para San Salvador en el año 1997

4.1.2 Aplicación de los factores calculados de emisión

En el archivo de mapa, se define la cantidad de emisión por tramo de calle. En ImmProg, la emisiónse puede distribuir hasta en seis carriles; sin embargo, el esquema creado en Excel que permitecalcular las emisiones en el presente estudio (véase apartado 3.4.3) distribuye la emisión de todos

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los tramos entre solamente dos carriles. Esta simplificación va de acuerdo con el fabricante deImmProg, ya que influye el resultado únicamente muy cerca de la carretera y tiene como ventajaconsiderable la reducción del tiempo de cálculo.

4.1.3 Crecimiento del tráfico

A pesar del crecimiento anual de las flotas vehiculares tanto de El Salvador como de Guatemala deaproximadamente 10%, el flujo vehicular en las carreteras consideradas aumentó solamente en un4%, prueba que las redes viales en ambas ciudades ya casi han llegado a un nivel de saturación.Nuevas obras viales realizadas han absorbido una buena parte del tráfico adicional. Otro factorpuede ser de origen social: gente de la clase alta tiene la posibilidad económica de adquirir unsegundo o tercer carro, sin poder mover todos a la vez.

4.1.4 Variabilidad de las emisiones durante el día

El volumen del tráfico cambia en el transcurso del día. Considerando de que las emisiones estándirectamente relacionadas con el volumen del tráfico, se definió en el archivo de datos meteo-rológicos la variabilidad diaria del tráfico como base para el porcentaje de la cantidad de emisiones,valor definido en el archivo de mapa.

Ya que el programa ImmProg diferencia entre los días de la semana y el fin de semana, se tuvo quedefinir también la variabilidad de las emisiones para sábados y domingos. Las comparaciones entreconteos de tráfico de diferentes años en Guatemala demuestran que el tráfico en fines de semana haaumentado: 1990 circuló en días de fin de semana 70% del tráfico de un día laboral, en 1998 ya fue80%. Para Guatemala Ciudad se consideró entonces 80%, mientras que para San Salvador se aplicó,a raíz del volumen de tráfico más pequeño durante los fines de semana, un 70%.

4.2 Archivo de datos meteorológicos

4.2.1 Altura de la inversión térmica

Según el fabricante de ImmProg, la altura de la inversión térmica es el parámetro menos sensiblepara la versión ImmProg-H. Se trata de un parámetro con fluctuaciones grandes tanto en eltranscurso del día como del año, que finalmente no se tomó en consideración, ya que en ninguna delas dos ciudades se encontraron datos sobre la inversión térmica.

4.2.2 Vientos débiles

La velocidad de los vientos débiles (< 0.1 m/s) no se puede determinar con los métodos aplicados enninguno de los dos países, por lo cual los vientos débiles aparecen en los datos originales con elvalor cero, tanto para la velocidad como para la dirección. Sin embargo, la informaciónmeteorológica así queda incompleta y poco apropiada para ImmProg. Los vientos con una velocidadbaja son de suma importancia, ya que influyen la calidad del aire cerca de las fuentes de emisión –

36

punto importante del presente estudio. El hecho de no tomar en cuenta los vientos débiles hubierasignificado la pérdida de datos meteorológicos y por lo tanto la disminución de la exactitud de loscálculos.

Por estas razones, se modificaron los datos meteorológicos de acuerdo con el fabricante delprograma, para que reflejen la situación de los vientos de la mejor forma posible. La velocidad delos vientos débiles se fijó en un 0.1 m/s (velocidad mínima posible para ImmProg) y su dirección sedistribuyó al azar entre cero y 360 grados utilizando la opción “generar datos aleatorios” de Excel.

4.2.3 Archivo de clases

ImmProg dispone de una función automática que convierte un archivo con los datos meteorológicosde cada hora en un archivo de clases, lo que ayuda reducir el tiempo del cálculo de manerasignificativa. Las comparaciones entre cálculos a base de los dos tipos de archivos meteorológicoscomprobaron que la diferencia de los resultados es mínima, lo que es la razón por la que todos loscálculos del presente estudio se hicieron con archivos meteorológicos de clases.

4.3 La calibración del modelo

El objetivo de la calibración del modelo es lograr la concordancia de los resultados de los cálculoscon los valores reales (mediciones de la calidad del aire) mediante la modificación de los datos del“input”. La dependencia lineal que se busca entre los resultados del modelo y aquellos de lasmediciones, puede ser verificada con el análisis de regresión.

4.3.1 Análisis de regresión

El análisis de regresión (véase gráfico 5, página 42) es el método estadístico más conocido paracomparar valores promedios calculados y medidos. La calidad de la dependencia lineal de los datosestá descrita por el coeficiente de correlación R, pero también hay que tomar en cuenta la ecuaciónde la recta de regresión. El valor mínimo aceptable (llamado x en el siguiente apartado 4.3.2) para Rdebe de ser definido bajo consideración de las condiciones marco de cada proyecto, como es porejemplo la cantidad disponible de datos de mediciones.

4.3.2 Esquema de calibración

El modelo calcula en un primer paso únicamente la inmisión en aquellos puntos que coinciden conlos puntos de muestreo de la red respectiva de monitoreo del aire, lo cual permite verificar laconfiabilidad de los cálculos. Si sale un coeficiente de correlación demasiado bajo (R < x) delanálisis de regresión, hay que modificar el input de datos o los parámetros internos del programa, yaque la descripción matemática de la relación entre cálculos y mediciones no es suficientementebuena. Se modifican aquellas partes del input sobre las cuales no existe información exacta y cuyadeterminación depende en gran parte de la persona que aplica el modelo, como fueron en los casos

37

de Guatemala Ciudad y San Salvador parámetros como los factores de emisión, el crecimiento anualdel tráfico y la concentración de referencia. En la parte de los parámetros internos del programa, unposible ajuste era la modificación de la distancia dentro de la cual una fuente de emisión causainmisiones (“distancia de impacto de la emisión”, véase 4.3.3). Sin embargo es importante subrayarque cualquier modificación debe de estar respaldada con argumentos técnicos-científicos - ¡el ajustede parámetros es muy delicado y de ninguna manera se justifica si el único objetivo es acercar R a100%!

Después de haber modificado el input de datos o los parámetros internos del programa, se hace unnuevo intento de calibración. Este proceso se repite hasta que se logre la dependencia linealpretendida entre los cálculos y los resultados de las mediciones (R > x). En este caso, es posiblecalcular en un próximo paso las inmisiones para una variedad de puntos dentro del área deinvestigación – se hacen extrapolaciones territoriales. Otra aplicación son pronósticos de la situaciónde la inmisiones en el futuro (extrapolaciones temporales), lo que previamente hace necesarioestimaciones de la futura situación tanto de las emisiones como de la meteorología. Esta últimaaplicación se utilizó para el cálculo de diferentes escenarios para Guatemala Ciudad en 2005 (véaseapartado 5.2.4, página 51).

Gráfico 3: Esquema de calibración de un modelo de dispersión

Si varios intentos de calibración fallan en cuanto a lograr la dependencia lineal pretendida entre loscálculos y los resultados de las mediciones (R > x), quiere decir que el modelo aplicado no esapropiado para el proyecto. Sin embargo es muy probable que otro tipo de modelo si dieserespuestas satisfactorias bajo las condiciones del proyecto.

Ajuste de los parámetrosdel modelo:

• Factores de emisión• Crecimiento anual

de la flota• Concentración de

referencia• Distancia de impacto

de la emisión

Modelo deDispersión

Concentracionescalculadas

ExtrapolaciónEscenarios

Concentracionesreales (mediciones)

R = [0,x] Coeficientede correlación

R

R = [x,1]

38

4.3.3 Distancia de impacto de la emisión

La distancia de impacto de la emisión describe el perímetro alrededor o la distancia de una fuenteemisora dentro de la cual el programa ImmProg calcula inmisiones provenientes de dicha fuente. Secomprobó que la distancia de impacto de la emisión es un parámetro importante que influye demanera significativa el tiempo del cálculo.

Por la falta de recomendaciones en el manual y después de haber hecho varios ensayos, se fijo ladistancia de impacto de la emisión para el presente estudio en 3,000 metros – suposición aceptadapor el fabricante del modelo. El argumento más fuerte para esta restricción: un receptor está menosinfluido por una fuente grande al otro extremo de la ciudad que por la variedad de pequeñas fuentes(calles, etc.) a su alrededor que no están incluidas en el mapa. Dicha restricción causa unadisminución del impacto por las fuentes consideradas en el mapa y aumenta la importancia de laconcentración de referencia.

4.3.4 Sitios de muestreo cerca de fuentes

Se observó durante el proceso de calibración del modelo que resultaron valores demasiado bajospara sitios ubicados cerca de calles no consideradas en el archivo de mapa. En el caso del sitioMUSAC en el centro de Guatemala Ciudad resultó una subestimación de hasta 50%, lo que hizonecesario incluir posteriormente la calle respectiva (“10ª Calle”) en el mapa.

4.3.5 Concentración de referencia

Por la falta de sitios lejos de las fuentes antropogénicas (sitios de referencia) dentro de las redes demonitoreo del aire, la determinación de la concentración de referencia resultó difícil y el parámetrocomo tal representa una debilidad de la presente investigación.

4.3.5.1 Concentración de referencia para Guatemala Ciudad

Desde el inicio de la red de monitoreo del aire en Guatemala Ciudad, se dispone del sitio USAC quepor su ubicación – dentro del campus de la Universidad de San Carlos, a varios cientos de metros deuna carretera transitada – da al menos cierta aproximación a la concentración de referencia. Todoslos demás sitios de monitoreo están expuestos a carreteras altamente transitadas. Desde 1997 existeotro sitio de monitoreo en el techo del Instituto Nacional de Sismología, Volcanología, Meteorologíae Hidrología (INSIVUMEH), en cuyo alrededor no hay tampoco ninguna carretera transitada, sinembargo se encuentra cerca del Aeropuerto Internacional de Aurora.

Del proceso de calibración resultó para el año 1995 una concentración de referencia para NO2 de 15µg/m3, lo que corresponde a 75% del promedio anual determinado en el sitio USAC. Para el año1996 se suponía un crecimiento de la concentración de referencia de un 10% para todo el área de laciudad. A pesar de un aumento en cuanto a información real sobre la contaminación (nuevo sitio demonitoreo INSIVUMEH), la determinación de la concentración de referencia para el año 1997 eramuy difícil, ya que no era posible explicar la concentración muy alta determinada en varios de lossitios. Para el año 1998 finalmente resultó del proceso de calibración una concentración de refe-

39

rencia para NO2 de 19.5 µg/m3. La porción de la concentración de referencia del promedio anualdeterminado en el sitio USAC oscila entre un 65 - 85%, considerando la suposición de un creci-miento anual de 1.5 µg/m3 en todo el área de investigación. La concentración de referencia de NOx

(valor necesario para el programa) se calculó según el procedimiento descrito en el apartado 3.6.3.

La contaminación por ozono (O3) no es un fenómeno local, sino que un problema regional, como lodemuestran los resultados de las mediciones. La variabilidad geográfica y la movilidad de lasinmisiones de O3 complicaron bastante la definición de una concentración de referencia para estecontaminante, ya que ni siquiera es evidente cuales son los sitios de alta o de baja contaminación porozono. Para disminuir las consecuencias por posibles errores en las mediciones, se formó laconcentración de referencia sobre la base del total de las mediciones, más precisamente en 75% delpromedio de todos los promedios mensuales de todos los sitios. En caso de ausencia de un valormensual, se formó el promedio del mes anterior y del posterior; los huecos de información paraperíodos más grandes se llenaron basándose en los valores del mismo período en otros años.

4.3.5.2 Concentración de referencia para San Salvador

En el caso de San Salvador no estaban a disposición mediciones con respecto a la concentración dereferencia, ya que en el 1997 – único año para el cual se corrió el modelo ImmProg – todos los sitiosde monitoreo estaban ubicados muy cerca de carreteras. La concentración de referencia se determinóentonces durante el proceso de calibración, que se basó sobre todo en las experiencias hechas enGuatemala Ciudad.

4.3.6 Función de transformación

Según el manual del programa ImmProg existen dos posibilidades para transformar los valores deNOx a NO2 para la aplicación en un área urbana. En el caso de las dos ciudades incluidas en lainvestigación, resultó que el tipo C es mucho más apropiado que el tipo D.

4.4 Promedio anual

En el presente estudio se utilizaron promedios anuales, a pesar de tener a disposición resultadosmensuales de las respectivas redes de monitoreo del aire, lo que tiene varias razones: por un lado, elpromedio anual recompensa las irregularidades mensuales causadas por la distribución de laslluvias. Por otro lado no se debe de olvidar que el modelo ImmProg pertenece al grupo de losmodelos de Gauss, que dan buenos resultados sobre todo para valores promedio. Muchas normasnacionales de calidad del aire contienen además límites para el promedio anual de contaminantes.

40

4.5 Cálculos

Para todos los cálculos se utilizó una computadora portátil con un procesador de una velocidad de400 Mhz, que además de su velocidad tuvo como gran ventaja una batería potente que permitiócontinuar calculando hasta en momentos sin electricidad – elemento de suma importancia para noperder información generada.

Para todos los cálculos se utilizaron los siguientes valores para los parámetros internos:

• No se consideró la altura de la inversión térmica.• Se utilizó una altura de medición de viento de diez metros sobre terreno y un perfil logarítmico

de viento.• Se utilizó la manera directa de cálculo.• No se consideraron elementos topográficos.• Las concentraciones de referencia se fijaron en el archivo de datos meteorológicos.• La distancia de impacto de la emisión se fijo en 3,000 metros.• En un primer paso se calculan las inmisiones de NOx. Para la siguiente transformación

automática de los valores de NOx a NO2 se aplicó el tipo C de transformación.

41

5. Resultados

5.1 Presentación de los resultados de los cálculos

Para poder visualizar los resultados, se aplicó una escala gruesa de los tres colores básicos verde,amarillo y rojo. No se trató de fingir una exactitud matemática a través de una multitud de colores yuna resolución pequeña, sino que de comunicar la situación general acerca de la contaminación porNO2 en las áreas investigadas. Como valor guía se tomó en consideración el promedio anualrecomendado por la Organización Mundial de la Salud (OMS) de 40 µg/m3 para dióxido denitrógeno.

El significado de la escala de colores:

• Verde: Margen de inmisiones de NO2 de 0 - 20 µg/m3.• Gris: Inmisiones entre 20 y 30 µg/m3.• Amarillo: Inmisiones entre 30 y 40 µg/m3.• Rojo: Partes del área investigada donde se sobrepasa el valor guía de 40 µg/m3.

Los colores verde y gris representan entonces las áreas con baja contaminación de NO2, mientrasque se tendría que prestar atención a la contaminación por dióxido de nitrógeno en las zonasmarcadas en amarillo, por estar ya cerca del valor guía para NO2 y por la alta probabilidad de que enel futuro dicho valor guía sea superado. Las áreas problemáticas están marcadas con color rojo,independientemente del porcentaje por el cual están sobrepasando los 40 µg/m3, lo que puedejustificarse por el hecho de que ImmProg a veces calcula valores demasiado altos si un receptor fuedefinido accidentalmente en medio de una carretera.

5.2 Los resultados para Guatemala Ciudad

5.2.1 La red de receptores

Toda el área de investigación (más de 70 km2) en Guatemala Ciudad se cubrió con una red dereceptores a dos metros sobre el suelo, ya que la mayoría de los reglamentos se refieren a esta alturade inmisión. Cada cien metros se definió un receptor, y para cada uno de los más de 7,000 puntos enel área investigada, el programa ImmProg calcula luego la concentración de la inmisión de NO2.

Para la presentación en forma de gráfico, cada punto de la red de receptores aparece con el color querepresenta el respectivo rango de concentración. Al final del cálculo hecho por ImmProg, losreceptores no aparecen en forma de puntos sino que de pequeños cuadrados, cuya suma cubre todael área de investigación para dar un área completamente coloreada. Sin embargo cabe destacar quesolamente en el centro de dicho cuadrado coincide con la concentración de NO2 representada por elcolor, es decir, en el centro se encuentra el receptor.

42

5.2.2 Resultados de cálculos y mediciones

En el gráfico 4 se relacionan para el año 1995 los valores medidos con aquellos calculados porImmProg en forma de gráfico de barras. Los resultados de los cálculos son un poco más altos, perose trata de una buena concordancia. El gráfico 5 demuestra el análisis de regresión para los pares dedatos del año 1995, comprobando que todos los valores están dentro del margen de divergencia del15% que proviene del margen de error del método de medición. La buena correlación está reflejadapor el coeficiente de correlación R = 0.965 y por la ecuación lineal.

Es importante subrayar que la buena correlación depende en gran parte del sitio USAC, el cual en sucalidad de punto de referencia es el único lugar cuya contaminación se distingue completamente delos demás sitios de la red. La variabilidad sobre el margen de las concentraciones no es muy amplia,los que se mejoró a partir del año 1997 con la incorporación del sitio adicional en el INSIVUMEHcomo otro sitio de baja contaminación (al menos en cuanto al NO2).

Gráfico 4: Gráfico 5:Resultados de cálculos y mediciones Recta de regresión para el año 1995

para Guatemala Ciudad 1995

El límite de aceptación para el coeficiente de correlación fue fijado bastante alto (0.95), porquesolamente había datos de seis sitios de medición (siete a partir de 1997) disponibles para toda laciudad de Guatemala. Se lograron también buenas concordancias entre los valores calculados ymedidos para los años 1996 y 1998 (véase tabla 6, página 43), ya que para ambos años resultaroncoeficientes de correlación entre 0.95 y 1.00. Dichos resultados permitían empezar a calcular lasextrapolaciones.

Para el año 1997 resultó un coeficiente de correlación R de únicamente 0.925, lo que puede serparcialmente explicado por las mediciones muy altas. A pesar de múltiples esfuerzos no se pudo

0

10

20

30

40

50

60

70

EFPEM

MUSAC

PNTCSJ

CAB

USAC

Messstellen

Kon

zent

rati

onen

[ug

/m3

Messungen

Berechnungeny = 1 .0 83 4x - 2 .2 71 4

10

20

30

40

50

60

70

80

10 20 30 40 50 60 70

M essungen [ug/m3]

Ber

echn

ete

Wer

te [

ug/m

3

43

lograr una mejor correlación entre valores calculados y medidos, sobre todo para aquellasmediciones muy altas no era posible generar valores adecuados con ImmProg. La concordanciainsuficiente entre los resultados de los cálculos con el modelo y las mediciones, está tambiénreflejada por la ecuación de la recta de regresión, la cual está muy lejos del caso ideal de la bisectriz(y = x), como demuestra gráfico 6.

Gráfico 6: Análisis de regresión para Guatemala Ciudad 1997

Debido a esta concordancia demasiado baja, no se extrapolaron los valores del año 1997 al área deinvestigación.

La siguiente tabla 6 resume los datos de los análisis de regresión para los cuatro años calculados; lainformación detallada respecto a los valores calculados y medidos se encuentra en los anexos A y B.

Año 1995 1996 1997 1998

Coeficiente decorrelación R 0.963 0.965 0.925 0.965Recta de regresión y = 1.08x – 2.3 y = 1.02x – 2.1 y = 0.55x + 18.2 y = 1.12x – 2.8Concentración dereferencia NO2 [µg/m3] 15.0 16.5 18.0 19.5

Tabla 6: Resumen de los análisis de regresión de 1995 - 1998

5.2.3 Las tres extrapolaciones

En los siguientes apartados se encuentran las representaciones gráficas de las extrapolacionesterritoriales de los años 1995, 1996 y 1998 para toda el área de investigación. Para una mejororientación se puede consultar al mapa con las fuentes lineales en la página 23.

y = 0.5461x + 18.198

20

30

40

50

60

70

80

90

30 40 50 60 70 80 90 100

Messungen

Ber

echn

ete

Wer

te

44

5.2.3.1 Guatemala Ciudad 1995

Grandes partes del área investigada aparecen en color verde, quiere decir, con una concentración dedióxido de nitrógeno menor a 20 µg/m3 como promedio anual, y otras partes extensas del áreaaparecen en gris. Sin embargo se pueden observar sin mayores conocimientos de la ciudad lasarterias principales de la red vial, considerando que los colores amarillo y rojo coinciden con lasgrandes carreteras, en cuyo alrededor sí existe un problema grande de contaminación atmosféricapor NO2. La concentración promedio de dióxido de nitrógeno en todo el área investigada es de 25.9µg/m3, de los cuales 15.0 µg/m3 provienen de la concentración de referencia.

5.2.3.2 Guatemala Ciudad 1996

La situación se presenta más grave que en el año anterior: ya no hay zonas de color verde, y grandespartes del área de investigación lucen en los colores amarillo y rojo. Este empeoramiento estáreflejado en la alta concentración promedio de 31.5 µg/m3. El aumento de las inmisiones sin cambiode las emisiones se atribuye solamente en pequeñas partes al aumento de la concentración dereferencia, mientras 4 µg/m3 pueden ser explicados por las condiciones desfavorables del climadurante el año 1996. Eso no quiere decir que el clima causó o transportó dicha contaminaciónadicional a la ciudad, sino que es una prueba de que las condiciones atmosféricas no permitían quelas emisiones escaparan en la misma magnitud que en el año 1995 hacia los alrededores de la ciudadcapital – la ventilación de Guatemala Ciudad funcionó en el 1995 mejor que en el 1996.

5.2.3.3 Guatemala Ciudad 1998

El año meteorológico 1998 fue caracterizado por el fenómeno "El Niño", cuyas consecuencias parala contaminación atmosférica son visibles en el gráfico 9.

Para el año 1998 se nota una disminución de la concentración NO2 promedio anual a 29.9 µg/m3. Envista de la concentración de referencia promedio de 19.5 µg/m3, 10 µg/m3 se atribuyen a lacontaminación complementaria a raíz de las fuentes móviles, lo que es similar a la situación en1995. En comparación con el año 1996, se notan zonas amarillas y rojas de tamaño reducido, pero elvalor guía de la OMS todavía se sobrepasa en grandes zonas. Parece que el fenómeno "El Niño" notuvo mucho impacto en la contaminación por NO2 en Guatemala Ciudad, ya que la influencia de lameteorología era más significativa en 1996, sin que este año hubiera sido un año meteorológicoirregular a escala centroamericana.

45

Gráfico 7: Guatemala Ciudad 1995

46

47

Gráfico 8: Guatemala Ciudad 1996

48

49

Gráfico 9: Guatemala Ciudad 1998

50

51

5.2.4 Los dos escenarios

Gracias a la disponibilidad de datos suficientes y de buena calidad, para el caso de GuatemalaCiudad fue posible aprovechar del potencial de ImmProg por completo, calculando también dosescenarios para el año 2005. Para los escenarios se tomaron en cuenta los datos meteorológicos delaño 1998, combinándolos con las expectativas para la concentración de referencia del año 2005. Losdos escenarios se distinguen en cuanto a la situación de las emisiones, cuyos factores están registra-dos en la tabla 4 en la página 34.

Escenario 1

El primer escenario consiste en lasuposición de que no se tomará ningunamedida para disminuir las emisiones porparte del gobierno durante los próximoscinco años. Este escenario deja subir laconcentración de referencia de NO2 hasta25 µg/m3. Para O3 se estimó unaconcentración de referencia de 50 µg/m3,lo que está dentro del rango de losúltimos años.

Escenario 2

La revisión técnica entra nuevamente envigencia, lo que significa que cada vehículodebe de pasar anualmente la prueba deemisiones. Además se renovará la flotacompleta del transporte urbano y se restringirála importación de vehículos usados, para queno entre ningún vehículo mayor a tres años alpaís. Eso reducirá la edad promedio de loscoches por cuatro y de los camiones por dosaños, lo que lleva a factores de emisión másbajos. En total se reducirá el crecimiento de laconcentración de referencia en un 10% a 23µg/m3 (NO2) y 46 µg/m3 (O3).

Del primer escenario sale una situación con áreas muy grandes en donde están superados los 40µg/m3 del valor guía para NO2 recomendado por la Organización Mundial de la Salud (OMS).Grandes zonas aparecen además con color amarillo, lo que significa que cuentan con unacontaminación cercana al valor guía. La situación alarmante se refleja también en la altaconcentración promedio de 35.4 µg/m3 NO2 para toda el área incluida en la investigación. Elescenario 2 se distingue de manera drástica del escenario 1, ya que las medidas tomadas logranestabilizar la contaminación por dióxido de nitrógeno y mantenerla en el nivel del año 1998. Laconcentración promedio de NO2 está en 30.1 µg/m3 para toda el área investigada, a un 15% pordebajo de lo que resulta del escenario 1.

Los dos escenarios, cuyas suposiciones están detalladas en la página anterior, nos brindan buenainformación sobre la futura contaminación por NO2 en Guatemala Ciudad. En caso que lasautoridades sigan ignorando los pasos necesarios para mejorar la calidad del aire, los capitalinosestarán obligados en el futuro a vivir con un aire mucho más contaminado y con sus consecuenciasgraves para la salud. Estos hechos ya no se pueden ignorar gracias a la aplicación de un modelo dedispersión de la contaminación atmosférica – un instrumento que podría en un futuro servir parapoder tomar decisiones adecuadas de parte de las autoridades.

52

5.3 Resultados para San Salvador

Además de las consideraciones preliminares sobre la escasez de datos de buena calidad sobremeteorología y emisiones (véase apartado 3.3.2), resultó también que la red de monitoreo del aire,con pocos sitios de muestreo extendidos en un área muy grande en San Salvador, tampoco favorecela aplicación del modelo ImmProg. Existen relativamente pocos datos de mediciones para verificarla confiabilidad de los cálculos, y los datos obtenidos en dos de los sitios de muestreo soncuestionables por su ubicación:

• El sitio “Swisscontact” está ubicado en la orilla de una carretera no considerada en el mapa, loque causa una subestimación grande de la inmisión (véase apartado 4.3.4).

• El sitio "El Sol" se quitó finales del 1998, ya que su cercanía al parqueo de un supermercadoimpidió obtener resultados representativos.

A pesar de la estrecha base de datos, se hizo una extrapolación territorial para San Salvador, paratener al menos una idea acerca de la contaminación atmosférica por NO2 en la capital de ElSalvador. Ayudaron mucho las similitudes con Guatemala Ciudad, ya que ciertos parámetros sesuponía que fueron similares a la capital guatemalteca. Con los pocos resultados razonables se logró,hasta un cierto grado, verificar que el resultado obtenido refleja la realidad, y dado el hecho de quela escala gruesa de colores da una idea general de la distribución de la contaminación por NO2, setomó la decisión de presentar el resultado para el año 1997. Hay que subrayar que se trata de uncálculo con una base bien frágil de información, por lo cual se le tiene, científicamente hablando,poca confianza.

Gráfico 11 demuestra la extrapolación territorial para San Salvador 1997 basándose en los datosmeteorológicos del año 1996. Se colocó una red de receptores a dos metros por encima del suelo,con la cual se calculó la concentración de la inmisión cada cien metros.

La concentración promedio de dióxido de nitrógeno para toda el área de investigación es de 28.1µg/m3, de los cuales 15.0 µg/m3 provienen de la concentración de referencia. Se observa que en losalrededores de todas las arterias viales se sobrepasa el valor guía de la OMS, y zonas extensasaparecen en color amarillo. El resultado para San Salvador parece ser realista en vista de lasextrapolaciones calculadas para Guatemala Ciudad.

53

Gráfico 10: Comparación de los dos escenarios

54

55

Gráfico 11: Extrapolación para San Salvador 1997

56

57

5.4 Planificación de la red de monitoreo

Una consecuencia del apartado anterior es el entendimiento de que la red de monitoreo tiene quellenar ciertos requisitos para que luego se pueda aplicar un modelo de dispersión. La concentraciónde referencia es un parámetro de mucho peso dentro del modelo, y para obtener buena informaciónal respecto, la base de datos proveniente de la red de monitoreo tiene que ser más amplia. No sedeberían distribuir tampoco los sitios de manera tan dispersa como en el caso de la red actual en SanSalvador, pero si tendrán que cubrir diferentes niveles de contaminación, por ejemplo zonas conalta, media y baja concentración de contaminantes. Una concentración de sitios en lugares de altacontaminación, es decir en la orilla de carreteras principales, se debe de evitar, ya que una variedaden la ubicación de los sitios es la mejor garantía para que la red cubra todos los niveles decontaminación existentes en el área de estudio.

El caso ideal sería que al inicio de la planificación de una red de monitoreo del aire ya se conozcan yse tomen en cuenta los requerimientos del tipo de modelo de dispersión que luego se utilizará.

58

Anexos

A Resultados del monitoreo del airepara NO2 y ozono I - VII

B Los resultados calculados paraNO2 en Guatemala Ciudad VIII

C Programa Excel paracalcular las emisiones:el ejemplo Guatemala Ciudad IX - XIV

D Documentación del curso decapacitación para técnicos XV - XXXI

E Bibliografía XXXI

I

A Resultados del monitoreo del aire para NO2 y ozono

A-1 Resultados para Guatemala Ciudad

Celdas vacías representan meses sin mediciones. Todos los valores en µg/m3.

A-1.1 Guatemala Ciudad 1995

NO2

Sitio ENE FEB MAR ABR MAY JUN JUL AGO SEP OCT NOV DIC 95

EFPEM C 35 70 35 47 52 85 62 45 52 70 55

MUSAC Z 12 26 50 36 51 58 73 52 45 48 46 59 46

PNT C 30 34 60 45 82 56 89 45 61 54 36 81 56

CSJ C 14 33 60 46 59 56 98 56 46 46 49 66 52

CAB C 13 31 52 38 53 58 89 56 53 54 34 59 49

USAC Z 17 11 22 15 14 20 28 29 16 17 19 27 20PromedioCENTRO (C) 19 33 61 41 60 56 90 55 51 52 40 69 52PromedioRESIDAL (Z) 15 19 36 26 33 39 51 41 31 33 33 43 33

Tabla 7: Mediciones de NO2 en Guatemala Ciudad 1995

O3

Sitio ENE FEB MAR ABR MAY JUN JUL AGO SEP OCT NOV DIC 95

EFPEM C 63 58 115 78 79 76 72 70 73 86 71 107 79

MUSAC Z 71 68 80 60 70 66 61 62 88 76 61 53 68

PNT C 60 52 67 76 64 67 60 60 123 121 75

CSJ C 86 73 84 78 80 74 72 73 101 78 80

CAB C 68 65 74 70 69 67 69 68 81 84 72

USAC Z 73 73 89 80 79 75 72 71 104 68 53 67 75PromedioCENTRO (C) 69 62 85 76 73 71 68 68 92 94 92 93 79PromedioRESIDAL (Z) 72 71 85 70 75 71 67 67 96 72 57 60 72

Tabla 8: Mediciones de O3 en Guatemala Ciudad 1995

II

A-1.2 Guatemala Ciudad 1996

NO2

Sitio ENE FEB MAR ABR MAY JUN JUL AGO SEP OCT NOV DIC 96

EFPEM C 103 72 52 48 62 42 79 58 45 58 49 47 60

MUSAC Z 68 75 58 56 50 55 58 55 34 52 41 48 54

PNT C 66 76 72 77 70 62 82 63 42 60 45 44 63

CSJ C 60 64 65 46 52 51 64 47 48 50 40 37 52

CAB C 70 65 67 65 64 56 54 46 51 51 34 33 55

USAC Z 26 23 44 39 24 25 29 22 22 24 18 19 26PromedioCENTRO (C) 75 69 64 59 62 53 70 54 47 55 42 40 57PromedioRESIDAL (Z) 47 49 51 48 37 40 44 39 28 38 30 34 40

Tabla 9: Mediciones de NO2 en Guatemala Ciudad 1996

O3

Sitio ENE FEB MAR ABR MAY JUN JUL AGO SEP OCT NOV DIC 96

EFPEM C 112 57 90 60 93 43 98 44 52 43 66 58 68

MUSAC Z 76 59 81 74 65 55 104 53 62 36 45 79 66

PNT C 74 129 95 86 103 59 66 54 108 48 82

CSJ C 78 95 79 40 88 91 108 74 84 76 104 56 81

CAB C 86 124 91 118 104 124 79 98 69 97 56 95

USAC Z 122 92 73 70 90 95 106 62 61 45 85 82

PromedioCENTRO (C) 95 78 106 64 99 81 108 64 75 61 94 55 81PromedioRESIDAL (Z) 99 76 77 72 78 75 105 58 62 41 65 79 74

Tabla 10: Mediciones de O3 en Guatemala Ciudad 1996

III

A-1.3 Guatemala Ciudad 1997

NO2

Sitio ENE FEB MAR ABR MAY JUN JUL AGO SEP OCT NOV DIC 97

EFPEM C 68 109 108 101 137 84 109 35 99 90 58 49 87

MUSAC Z 69 99 96 39 56 28 12 7 39 35 30 35 45

PNT C 93 65 114 95 88 90 98 37 119 96 93 74 89

CSJ C 60 82 86 97 128 74 68 33 79 65 89 45 76

CAB C 71 108 102 143 150 77 69 27 101 82 62 46 87

USAC Z 28 41 45 38 44 18 44 17 48 29 22 23 33

INSIVUMEH Z 34 37 48 26 40 16 41 45 36

PromedioCENTRO (C) 73 91 103 109 126 81 86 33 100 83 76 54 84PromedioRESIDAL (Z) 49 70 58 38 49 24 32 13 43 32 26 34 39

Tabla 11: Mediciones de NO2 en Guatemala Ciudad 1997

O3

Sitio ENE FEB MAR ABR MAY JUN JUL AGO SEP OCT NOV DIC 97

EFPEM C 42 44 48 38 79 57 46 40 65 51

MUSAC Z 47 26 17 36 60 51 29 49 70 43

PNT C 59 81 44 88 37 44 37 31 83 56

CSJ C 50 41 64 52 48 49 41 35 57 49

CAB C 25 39 38 43 33 48 43 43 69 42

USAC Z 33 69 54 64 103 58 38 46 79 60

INSIVUMEH Z 41 55 63 66 40 50 79 56

PromedioCENTRO (C) 44 51 49 55 49 50 42 37 69 49PromedioRESIDAL (Z) 40 48 37 52 75 58 36 48 76 52

Tabla 12: Mediciones de O3 en Guatemala Ciudad 1997

IV

A-1.4 Guatemala Ciudad 1998

NO2

Sitio ENE FEB MAR ABR MAY JUN JUL AGO SEP OCT NOV DIC 98

EFPEM C 59 31 48 51 67 55 43 52 57 37 45 48 49

MUSAC Z 77 41 37 35 43 15 12 22 78 44 45 54 42

PNT C 95 43 41 27 12 51 15 93 81 66 52

CSJ C 64 62 84 43 38 54 69 33 42 37 53

CAB C 77 19 84 95 47 40 57 79 33 54 39 57

USAC Z 34 22 25 24 20 19 26 28 17 18 17 23

INSIVUMEH Z 39 29 32 26 20 29 35 19 27 31 29

PromedioCENTRO (C) 74 31 48 60 68 39 43 45 75 34 56 48 52PromedioRESIDAL (Z) 50 32 37 30 33 20 17 26 47 27 30 34 32

Tabla 13: Mediciones de NO2 en Guatemala Ciudad 1998

O3

Sitio ENE FEB MAR ABR MAY JUN JUL AGO SEP OCT NOV DIC 98

EFPEM C 30 34 25 88 48 45

MUSAC Z 21 17 44 34 32 62 35

PNT C 34 18 38 20 54 49 36

CSJ C 35 38 32 42 95 69 52

CAB C 20 18 23 11 77 57 34

USAC Z 12 48 24 110 59 51

INSIVUMEH Z 60 35 49 113 83 68

PromedioCENTRO (C) 30 25 32 25 79 56 41PromedioRESIDAL (Z) 31 26 47 29 85 68 48

Tabla 14: Mediciones de O3 en Guatemala Ciudad 1998

V

A-2 Resultados para San Salvador

Celdas vacías representan meses sin mediciones. Todos los valores en µg/m3.

A-2.1 San Salvador 1996

NO2

Sitio ENE FEB MAR ABR MAY JUN JUL AGO SEP OCT NOV DIC 96

Autocam Z 94 26 32 45 52 30 12 35 27 39

El Sol C 78 31 41 44 68 49 27 52 40 48

Maternidad C 76 36 35 48 46 55 34 64 39 48

Selectos C 91 35 37 64 53 42 24 56 48 50

Sagrisa Z 44 43 59 56 46 32 41 47 46

Soyapango C 34 33 37 45 41 31 49 43 39

Apopa C 28 30 47 51 34 23 29 38 35

Santa Tecla C 46 50 41 46

PromedioCENTRO (C) 82 33 35 48 53 44 31 50 41 46PromedioRESIDAL (Z) 94 35 38 52 54 38 22 38 37 45

Tabla 15: Mediciones de NO2 en San Salvador 1996

O3

Sitio ENE FEB MAR ABR MAY JUN JUL AGO SEP OCT NOV DIC 96

Autocam Z 61 41 39 44 60 70 82 56 60 57

El Sol C 35 29 33 44 55 62 87 56 64 52

Maternidad C 47 27 31 47 45 71 74 46 63 50

Selectos C 41 27 38 38 60 43 75 49 44 46

Sagrisa Z 45 27 43 27 57 59 74 56 59 50

Soyapango C 50 46 40 64 65 43 54 71 54

Apopa C 45 47 33 41 90 74 54 63 56

Santa Tecla C 110 51 64 75PromedioCENTRO (C) 41 36 39 40 53 66 77 52 61 52PromedioRESIDAL (Z) 53 34 41 35 59 65 78 56 59 53

Tabla 16: Mediciones de O3 en San Salvador 1996

VI

A-2.2 San Salvador 1997

NO2

Sitio ENE FEB MAR ABR MAY JUN JUL AGO SEP OCT NOV DIC 97

Autocam Z 55 43 58 34 54 56 23 34 7 27 32 41 39

El Sol C 73 80 79 75 110 56 33 44 39 35 46 55 60

Maternidad C 85 90 120 55 57 74 32 47 57 30 42 58 62

Selectos C 41 68 43 51 75 16 24 45 30 22 26 49 41

Sagrisa Z 35 53 66 55 63 56 33 45 22 35 31 42 45

Soyapango C 82 42 86 49 70 60 32 35 27 33 32 49 50

Santa Tecla C 79 85 93 52 79 71 26 39 17 33 32 68 56

Swisscontact Z 54 75 55 28 42 29 35 49 44 46PromedioCENTRO (C) 72 73 84 56 78 55 29 42 34 31 35 56 54PromedioRESIDAL (Z) 45 48 62 48 64 56 28 41 19 32 37 42 44

Tabla 17: Mediciones de NO2 en San Salvador 1997

O3

Sitio ENE FEB MAR ABR MAY JUN JUL AGO SEP OCT NOV DIC 97

Autocam Z 72 62 26 27 45 58 38 31 44 45

El Sol C 60 62 22 25 29 96 25 8 58 43

Maternidad C 75 61 18 22 54 95 34 27 49 48

Selectos C 69 65 31 22 29 94 26 20 41 44

Sagrisa Z 74 74 18 25 24 69 25 14 42 41

Soyapango C 70 63 20 21 27 93 21 24 58 44

Santa Tecla C 57 66 22 27 28 97 14 7 43 40

Swisscontact Z 21 28 101 53 24 42 45

PromedioCENTRO (C) 66 63 23 23 34 95 24 17 50 44PromedioRESIDAL (Z) 73 68 22 24 32 76 39 23 43 44

Tabla 18: Mediciones de O3 en San Salvador 1997

VII

A-2.3 San Salvador 1998

NO2

Sitio ENE FEB MAR ABR MAY JUN JUL AGO SEP OCT NOV DIC 98

Autocam Z 43 37 41 67 80 86 53 62 35 38 11 35 49

El Sol C 47 41 41 154 110 112 71 35 46 32 33 28 62

Maternidad C 57 51 65 174 116 112 96 65 56 37 40 28 75

Selectos C 39 37 31 113 78 90 81 56 40 34 39 32 56

Sagrisa Z 43 33 73 115 93 74 58 22 26 35 32 30 53

Soyapango C 44 34 61 122 89 83 67 45 34 26 32 26 55

Santa Tecla C 53 51 46 143 88 110 73 49 45 31 33 36 63

Swisscontact Z 45 42 67 107 94 82 60 58 28 25 11 19 53PromedioCENTRO (C) 48 43 49 141 96 102 78 50 44 32 35 30 62PromedioRESIDAL (Z) 43 37 60 96 89 81 57 47 30 33 18 28 52

Tabla 19: Mediciones de NO2 en San Salvador 1998

O3

Sitio ENE FEB MAR ABR MAY JUN JUL AGO SEP OCT NOV DIC 98

Autocam Z 26 42 40 32 52 35 26 42 82 54 75 64 47

El Sol C 45 97 29 26 35 35 27 54 75 68 66 72 52

Maternidad C 88 37 32 32 24 27 28 27 61 47 62 49 43

Selectos C 60 85 31 31 35 36 39 63 64 53 51 60 51

Sagrisa Z 38 63 32 27 22 36 22 25 90 57 65 35 43

Soyapango C 50 64 35 31 51 37 16 33 62 63 51 50 45

Santa Tecla C 66 43 36 46 52 36 23 44 52 85 94 71 54

Swisscontact Z 63 67 42 39 30 40 22 29 65 67 60 84 51

PromedioCENTRO (C) 62 65 33 33 39 34 27 44 63 63 65 60 49PromedioRESIDAL (Z) 42 57 38 33 35 37 23 32 79 59 66 61 47

Tabla 20: Mediciones de O3 en San Salvador 1998

VIII

B Los resultados calculados para NO2 en Guatemala Ciudad

Celdas vacías representan sitios sin cálculos. Todos los valores en µg/m3.

Sitio 1995 1996 1997 1998

EFPEM 56.3 57.5 59.5 49.1

MUSAC 41.9 46.7 52.4 44.9

PNT 62.0 63.0 71.0 63.8

CSJ 52.1 53.8 62.2 54.3

CAB 56.4 57.3 63.1 58.0

USAC 19.8 24.5 32.8 24.3

INSIVUMEH 33.3 26.8

Tabla 21: Promedios anuales calculados para Guatemala Ciudad

IX

C Programa Excel para calcular las emisiones:

el ejemplo Guatemala Ciudad

Tabla 22: Correlación lineal entre factores de emisión y velocidad

X

Tabla 23: Velocidad en dependencia de la hora del día

XI

Tabla 24: Variabilidad del flujo vehicular durante el día

XII

Tabla 25: Cálculo de los factores de emisión en [g/h/100m]

XIII

Tabla 26: Volumen vehicular en dependencia del año

XIV

Tabla 27: Cálculo de la emisión por tramo de carretera

XV

D Documentación del curso de capacitación para técnicos

XVI

XVII

XVIII

XIX

XX

XXI

XXII

XXIII

XXIV

XXV

XXVI

XXVII

XXVIII

XXIX

XXX

XXXI

XXXII

XXXIII

E Bibliografía

1. AIRINFO AG (1996): Benutzer-Handbuch zu ImmProg 4.02, Grossaffoltern (Suiza).

2. AMT FÜR UMWELTSCHUTZ DES KANTONS LUZERN (1998), NO2-Immissionen imKanton Luzern, Schlussbericht, INFRAS/METEOTEST, Bern (Suiza).

3. BLIEFERT, C. (1997): Umweltchemie, Weinheim, New York, Basel, Cambridge, Tokyo: VCH

4. BUNDESAMT FÜR UMWELT, WALD UND LANDSCHAFT (Hrsg.) /Infras (1995):Handbuch Emissionsfaktoren des Strassenverkehrs, INFRAS, Bern (Suiza).

5. BUNDESAMT FÜR UMWELT, WALD UND LANDSCHAFT (Hrsg.) (1995): Luftschadstoff-Emissionen des Strassenverkehrs 1950-2010, Schriftenreihe Umwelt Nr. 255, Bern (Suiza).

6. EIDGENÖSSISCHES VERKEHRS- UND ENERGIEWIRTSCHAFTSDEPARTEMENT,BUNDESAMT FÜR STRASSENBAU (Hrsg.) (1992): Fehlerrechnung und Sensitivitätsanalysefür Fragen der Luftreinhaltung, Forschungsauftrag 46/90 auf Antrag der VereinigungSchweizerischer Verkehrsingenieure (SVI), INFRAS, Zürich (Suiza).

7. EMCH + BERGER (1996): Prüfbericht Immissionskataster Kantone St. Gallen undGraubünden, St. Gallen (Suiza).

8. KOST M. (1998): Erfahrungsbericht zu IMMPROG, Arbeit im Rahmen einer Berufspraxis,Luzern (Suiza).

9. LILJEQUIST G., CEHAK K. (1994): Allgemeine Meteorologie, 3. Auflage, Viehweg (Suiza).

10. NABHOLZ MATIAS (1996): Simulation von Immissionskonzentrationen gasförmigerLuftschadstoffe, Diplomarbeit, Abteilung XB, ETH Zürich (Suiza).

11. REPUBLICA DE GUATEMALA (1992): Estudio de plan Maestro para el sistema deltransporte urbano en el area metropolitana de guatemala, Informe final, Agencia deCooperacion Internacional de Japon, Guatemala.

12. REPUBLICA DE EL SALVADOR, MINISTERIO DE OBRAS PUBLICAS (1997): PlanMaestro del Transporte Vehicular en el Area Metropolitana de San Salvador, Todos losInformes, Tahal Consulting Engineers Ltd., San Salvador (El Salvador).

13. ROTACH M. (1996): Schadstoffmodellierung, Skript zur gleichnamigen Vorlesung der ETH,Zürich (Suiza).

14. WERFELI M. (1995): Modelling surface pollutant concentrations in the city of Zuerich, Int. J.Environment an Pollution, Vol. 5, Nos. 1-4, S. 575-584.

XXXIV

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