22. 11. 2007. El Grupo de Modelos y Software para el Medio Ambiente (GMSMA) de la Facultad de Informática de la Universidad Politécnica de Madrid (FIUPM), que dirige el profesor Roberto San José, ha desarrollado un sistema de modelización operacional avanzado para la predicción de la calidad del aire llamado OPANA que ya se aplica en diversas ciudades europeas.
El GMSMA, fundado en 1992, dispone así de un complejo sistema de simulación de la calidad del aire correspondiente al estado del arte en la meteorología, física y química ambiental, que proporciona pronósticos de la calidad del aire sobre las ciudades a las que se aplica el modelo. Una vez realizada la predicción (el sistema suele tardar un día en hacer la predicción de los tres días siguientes, según el diseño de cada caso), transfiere dicha información al ciudadano mediante novedosos sistemas de comunicación (GPRS, WAP,…), que se convierten en paneles informativos en las calles e Internet.
El índice de calidad del aire que ofrece el sistema se basa en los cinco contaminantes urbanos: Dióxido de azufre (SO2), Dióxido de nitrógeno (NO2), Partículas (PM10), Ozono (O3) y Monóxido de carbono (CO). La calidad del aire de la zona estudiada se define por el peor de los índices parciales de cada uno de los contaminantes, que se conoce como índice global de calidad del aire. El valor del índice estará comprendido entre 0 y >150, de modo que cuanto mayor sea el índice, peor será la calidad del aire. El valor del índice 0 corresponde a una concentración nula de contaminante, y el valor 100 está asociado al valor límite fijado, a partir del cual habría que informar a la población por prevención.
La calidad del aire en un territorio determinado viene dada por la distribución geográfica de las fuentes de emisión, las cantidades de contaminantes emitidas, los procesos físico-químicos que se producen en la atmósfera y la climatología y la orografía, que condicionan los procesos de dispersión y transporte.
Todas estas variables forman parte del sistema de predicción desarrollado por el GMSMA. Los componentes son diferentes modelos, tanto de emisiones, como meteorológico, de transporte, fotoquímico y modelo de deposición.
Estaciones de base
La calidad del aire se mide directamente a través de estaciones localizadas en diferentes partes de las ciudades, pero esta información está limitada al lugar donde se encuentran dichas estaciones. Los modelos son capaces de ofrecer mapas e información de todo el territorio después de haber sido calibrados con las estaciones.
El Modelo de inmisiones (MM5-CMAQ-EMIMO) utilizado por el GMSMA, que sirve de base al OPANA, incorpora las emisiones antropogénicas procedentes del tráfico, la industria, sector residencial (o domésticas) y sector terciario (o de servicios) con 1 km. y 1 hora de resolución espacial y temporal respectivamente. Adicionalmente, incorpora las emisiones biogénicas (fundamentalmente isoprenos y monoterpenos) procedentes de árboles y vegetación.
El objeto del sistema predictivo es facilitar información a los usuarios y autoridades ambientales de la previsión de la calidad del aire a 24-72 horas, de forma que en una segunda fase se puedan arbitrar medidas – de acuerdo con modelos especialmente diseñados para ello – de reducción de emisiones cuyo objetivo sea el cumplimiento de los límites marcados en las Directivas Europeas.
Este proceso es complejo, pues en el caso del ozono, por ejemplo, si se reducen sólo emisiones de NOx, el resultado podría ser que al día siguiente los niveles de ozono han aumentado significativamente en determinadas zonas de la ciudad y – en este caso – su entorno.
Aplicaciones urbanas
Aplicado inicialmente a las ciudades de Madrid, Leicester y Bilbao, en la actualidad está implantado en otras ciudades como Las Palmas de Gran Canaria, en las Islas Canarias, así como en Asturias y Andalucía.
La asimilación de información se consigue mediante un algoritmo para incorporar información obtenida a través de estaciones de inmisión en superficie a la predicción (primeras 24 horas). De esta forma se consigue un tratamiento automático de la información observada para incorporarla a predicción, lo que permite una mejora de resultados comprobada a través de resultados estadísticos.
Se trata de una herramienta para predecir la calidad del aire que es aplicable en tiempo real, que ofrece dominios del orden de mesoescala, que además es fácilmente configurable y flexible a la hora de aceptar información adicional para mejorar el sistema de predicción. Sin embargo, la herramienta requiere de expertos para su manejo y en la casi totalidad de las aplicaciones el servicio se ofrece por Internet, estando la ejecución del sistema de forma diaria, en manos del GMSMA.
Estudios de impacto ambiental y predicciones industriales
El modelo, además de su función predictiva de la calidad del aire, dispone asimismo de la capacidad de realizar estudios de impacto medioambiental. Estudios de impacto ambiental se han realizado con este sistema para las incineradoras de Txingudi, San Sebastián, así como para las centrales térmicas de Unión Fenosa, Endesa, Cepsa, EHL, Electrabel y otros casos. El sistema adicionalmente es capaz de predecir también el impacto en la calidad del aire de instalaciones como las centrales de ACECA o Pórtland Valderrivas.
