Medición y caracterización de la turbulencia atmosférica en Bogotá y su influencia en la dispersión de contaminantes

Abstract

Con el propósito de caracterizar los componentes advectivos y turbulentos de vientos sobre Bogotá y evaluar el desempeño de un anemómetro sónico (Windmaster Pro 3D, Gill Instruments) como componente de un sistema de covarianza de remolinos, se realizaron mediciones anemométricas a 10 Hz y 7.8 m de altura, en el Parque Simón Bolivar, ubicado el centro geométrico de Bogotá (4.66N, 74.07W), en el periodo agosto – noviembre de 2014. Se intercomparó las mediciones en los componentes horizontales obtenidas con el anemómetro sónico con las respectivas mediciones realizadas con un anemómetro de copa estándar ubicado a 10 m de altura. Se determinaron los componentes advectivos y turbulentos en cada dirección vectorial de viento empleando la descomposición de Reynolds y un tiempo de promediación de 1 hora; se caracterizó la meteorología durante el periodo de estudio con los sensores del equipo de covarianza de remolinos. Se estimaron las desviaciones estándar (σ) para cada componente turbulento, como indicador de turbulencia, y cuyos valores se encontraron entre 0.12 m s-1 y 2.23 m s-1 para los componentes horizontales y valores entre 0.03 m s-1 a 0.96 m s-1 para el componente vertical, cuyos picos se encontraron al mediodía. Se ajustó la velocidad de fricción con la velocidad de viento a través del coeficiente de arrastre CD = 2.26x10-2. Se estimó la energía cinética turbulenta (TKE) y la intensidad turbulenta como indicadores energéticos, así como las funciones de autocorrelación para cada componente, con los cuales se determinó una longitud de escala integral (Li) de 184 m y un tiempo de escala integral (Ti) de 3 minutos para los componentes horizontales y Li = 25 m y Ti = 30 s para el componente vertical en la zona de producción. En la zona inercial, longitud de escala de Taylor (λs) fue de 25 m y el tiempo de escala de Taylor (τs) fue de 30 s para los componentes horizontales, y λs = 10 m y τs = 10 s para el componente vertical. Se ajustaron espectros escalares de energía para toda la campaña de medición, los cuales siguieron la ley de potencias de -5/3 para todos los componentes en el rango inercial, la ley de potencias -1.1 para los componentes horizontales y -1/3 para el componente vertical en el rango de producción. Se ajustaron espectros escalares de energía por condición meteorológica y por hora del día, y se observó el cambio en la ley de potencias en la zona de producción entre -2 y -0.8 para los componentes horizontales y entre -0.7 a 0.1 en el componente vertical. Se propuso una metodología para predecir σ y TKE, en función de la estimación de la energía turbulenta mecánica, energía turbulenta convectiva y energía por difusión térmica, así como la metodología para la predicción de espectros escalares de energía en la zona de producción e inercial. A partir de la determinación de espectros escalares de energía, se determinó el comportamiento de la altura de capa de mezcla (hb) durante el periodo de estudio y se compararon los valores con resultados obtenidos al aplicar el método Holzworth, y se estableció que el máximo valor de hb para Bogotá fue de 2200 m en días con alta radiación solar, mientras que se encontró un valor de 1400 m en días nublados; por otro lado, se encontraron los menores valores de hb entre 400 m y 600 m en las horas previas a la salida del sol. Se estimaron los coeficientes de dispersión gaussianos a partir de la información medida, y se compararon con los obtenidos por medio de métodos usuales en el uso de la modelación gaussiana, y se determinó que dichos coeficientes usualmente sobreestiman la turbulencia. Se determinaron las desviaciones estándar de los parámetros turbulentos empleados por el modelo STILT, y se compararon con desviaciones estándar estimadas para el periodo de simulación y se encontró que el modelo empleado subestimó la turbulencia. La discrepancia entre los modelos de dispersión y los parámetros turbulentos medidos puede deberse por la imprecisión de la modelación meteorológica regional a fenómenos de viento locales. A partir del comportamiento de la turbulencia, tanto en modelos de calidad de aire gaussianos y lagrangianos, la relación entre la magnitud de la turbulencia, los distintos términos de energía y las variables meteorológicas, se analizó cualitativamente la dispersión de contaminantes sobre la ciudad de Bogotá, donde se determinó que las zonas centro y sur de la ciudad son las que presentan mayor turbulencia, mientras que las zonas norte y oriental tienen una turbulencia menor, basado principalmente en la rugosidad de la ciudad y en las velocidades de viento. Dado que el sur de la ciudad concentra la mayoría de las fuentes de emisión en la ciudad, una atmósfera más turbulenta minimiza las concentraciones en el aire, pero las expande en un área mayor por toda la ciudad, principalmente en la zona centro-occidente.

Abstract With purpose of characterize advective and turbulent components of wind in Bogotá and evaluate the performance of sonic anemometer (Windmaster Pro 3D, Gill Instruments) as Eddy Covariance system component, anemometric measurements were performed at 10 Hz and 7.8 of height in Simon Bolivar Park, located in geometric center of Bogotá (4.66N, 74.07W), during August 2014 to November 2014 period. Horizontal wind components measured with sonic anemometer were intercopared with horizontal wind components measured with a standard cup anemometer, located to 10 m of height. Advective and turbulent components were determined in each vector direction using Reynolds decomposition and 1 hour as averaging time; Meteorology was characterized during analisys period with sensors of Eddy Covariance system. Standard deviations (σ) were estimated for each turbulent component, as turbulence indicator, and we found values between 0.12 m s-1 to 2.23 m s-1 for horizontal components and values between 0.03 m s-1 a 0.96 m s-1 for vertical component, which max values occurred at noon. Friction velocity was fitted in function of wind speed, with a drag coefficient CD = 2.26x10-2 . Turbulent Kinetic Energy (TKE) and Turbulent Intensity were estimated as energetic indicators, furthermore, autocorrelation functions were estimated for each component, functions used to establish integral length scale (Li) of 184 m and integral time scale (Ti) of 3 minutes for horizontal components in production subrange; for vertical component in production subrange, Li = 25 m and Ti = 30 s were estimated. For Inertial Subrange, Taylor length scale (λs) was 25 m and Taylor time scale (τs) was 30 s for horizontal components, λs = 10 m and τs = 10 s for vertical component. Scalar spectral energy was calculated for all period, which followed - 5/3 power law in inertial subrange for all components, and -1.1 power law for horizontal components and -1/3 power law in vertical component in production subrange. Scalar spectral energy were also adjusted by meteorological conditions and by hour of the day, and we found changes in power laws in production subrange between -2 to -0.8 for horizontal components, and between -0.7 to 0.1 in vertical component. We proposed a methodology for estimate σ and TKE, as function of Mechanic Turbulent Energy, Convective Turbulent Energy and Thermal diffusion energy, and a methodology for scalar spectral energy prediction for production and inertial subrange. Using scalar spectral energy, mixing height (hb) behavior was determined for study period and results were compared with results obtained with Holzworth Method, and we establish higher values of hb for Bogota in 2200 m in days with high solar radiation, and 1400 m in cloudy days. In the other hand, lower values of hb were found between 400 m and 600 m at dawn. Dispersion coefficients were estimated using measured data; these coefficients were compared with coefficients commonly used in Gaussian modelling and we found that dispersion coefficients commonly used overestimated turbulence. σ values used for STILT Model were determined and compared with estimated σ with energy decomposition method for modelling period, we found STILT model underestimated turbulence. Differences between dispersion models and measured turbulence parameters could be because regional weather models could not be accurate for represent local wind conditions. From turbulence behavior, both Gaussian and Lagrangian dispersion models, relationships between turbulence magnitude, different energy terms and meteorological variables, pollutants dispersion over Bogotá was analyzed qualitatively, center and southern city had higher turbulence, whereas that northern and eastern city had lower turbulence, based in roughness in the city and wind speed over the city. Southern city had most of emission sources, turbulent atmosphere minimize concentration of pollutants in the air, but expand the air pollution in a larger area around the city, mainly in center and west of the city.