Desagregación espacial y temporal del inventario de emisiones por fuentes antropogénicas para la ciudad de Manizales, Caldas
Type
Trabajo de grado – Doctorado
Document language
EspañolPublication Date
2017Metadata
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La desagregación espacial y temporal del inventario de emisiones por fuentes antropogénicas para la ciudad de Manizales, año base 2014, permitió encontrar las zonas más afectadas por las emisiones de cada una de las fuentes evaluadas: fuentes móviles en ruta y fuentes fijas puntuales. Este inventario se desagregó sobre un dominio de alta resolución de 14km x 17km con celdas de 1km x 1km y una resolución temporal de 1 hora utilizando un sistema de información geográfica (GIS). El inventario de emisiones por fuentes móviles en ruta se desagregó utilizando una metodología top-down basada en el análisis de niveles de flujo vehicular y la densidad de vías. Los puntos de máxima emisión se encontraron en la zona residencial-comercial donde se presentaron el 46% de las emisiones totales de CO y 47% de las emisiones de PM10. La desagregación temporal mostró una fuerte relación entre las emisiones y los patrones de conducción, presentando las mayores emisiones alrededor del mediodía en el cuál se presenta el mayor flujo vehicular y mayores condiciones de estrés del motor. En cuanto a las fuentes fijas puntuales, el punto de máxima emisión fue encontrado en la zona industrial de Maltería con 99% de las emisiones totales de CO y 78% de las emisiones de PM10. Del mismo modo, los picos de emisión se encontraron entre las 8h y 15h, relacionado con las jornadas laborales comunes de las empresas evaluadas. Adicionalmente, se realizó el análisis de sensibilidad del inventario de emisiones por fuentes móviles en ruta aplicando una metodología de análisis de sensibilidad local conocida como “one-factor-at-a-time”. Este análisis se realizó con el objetivo de establecer los parámetros con mayor influencia en las emisiones unitarias. La mayor sensibilidad la presentaron las partidas totales con variaciones de hasta 30% en las emisiones de CO, seguida de los patrones de conducción con variaciones de hasta el 10%. Menor impacto se observó en la distribución de partidas y el perfil de flujo vehicular, con variaciones de 1.5% y 0.3%, respectivamente (Texto tomado de la fuente)Resumo
Spatial and temporal disaggregation of on-road mobile source and industrial point- source emissions on Manizales (2014 base year), allowed to find the hotspots emissions in the city area. This emission inventory (EI) was disaggregated on a high-resolution domain of 14x17km with grid cells of 1 km x 1 km and a temporal resolution of 1 hour, using a Geographic Information System (GIS). The on-road mobile source EI was disaggregated using a top-down method based on the analysis of traffic flow levels and road density. Hotspots were found in residential- commercial zone where was found the 46% of total emissions of CO and 47% PM10 emissions. The temporal distribution of emissions showed a strong relationship between emissions and driving patterns, with emission peaks around midday, this time is characterized by the highest traffic flow and engine stress. In terms of industrial point-sources, the hotspot was found in the industrial zone of Maltería with 99% of the total emissions of CO and 78% of the emissions of PM10. Similarly, the emission peaks were found between 8h and 15h, related to the common working days of the companies evaluated. In addition, the sensitivity analysis of the on-road mobile source emission inventory was performed using a methodology of local sensitivity analysis known as "one- factor-at-a-time". This analysis was carried out in order to establish the parameters with the greatest influence on unit emissions. The highest sensitivity was presented by total starts with variations of up to 30% in CO emissions, followed by driving patterns with variations of up to 10%. A lower impact was observed in the starts distribution and traffic flow profile with variations of 1.5% and 0.3%, respectively.Keywords
Inventario de emisiones ; Emission inventory ; On-road vehicular source ; Fuentes móviles en ruta ; Stationary point source ; Fuentes fijas puntuales ; Spatial and temporal disaggregation ; Desagregación espacial y temporal ; Sensitivity analysis ; Análisis de sensibilidad ; GIS ; GIS ; Modelo IVE ; IVE Model ;
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