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dc.rights.licenseAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional
dc.contributor.advisorAristizábal-Zuluaga, Beatriz Helena
dc.contributor.advisorGonzález-Duque, Carlos Mario
dc.contributor.authorGómez-Ortiz, Carlos David
dc.date.accessioned2020-05-07T18:14:25Z
dc.date.available2020-05-07T18:14:25Z
dc.date.issued2017
dc.identifier.citationGómez, C.D. (2017). Desagregación espacial y temporal del inventario de emisiones por fuentes anropogénicas para la ciudad de Manizales, Caldas. Universidad Nacional de Colombia.
dc.identifier.urihttps://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/77487
dc.description.abstractLa 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)
dc.description.abstractSpatial 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.
dc.format.extent123
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.language.isospa
dc.relationGómez, C. D., González, C. M., Osses, M., & Aristizábal, B. H. (2018). Spatial and temporal disaggregation of the on-road vehicle emission inventory in a medium-sized Andean city. Comparison of GIS-based top-down methodologies. Atmospheric Environment, 179, 142-155. doi:https://doi.org/10.1016/j.atmosenv.2018.01.049
dc.rightsDerechos reservados - Universidad Nacional de Colombia
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subject.ddc660 - Ingeniería química
dc.titleDesagregación espacial y temporal del inventario de emisiones por fuentes antropogénicas para la ciudad de Manizales, Caldas
dc.title.alternativeSpatial and temporal disaggregation of the anthropogenic emissions inventory in Manizales, Caldas
dc.typeTrabajo de grado - Maestría
dc.rights.spaAcceso abierto
dc.description.additionalTesis presentada como requisito parcial para optar al título de: Magíster en Ingeniería Química. -- Grupo de Trabajo Académico en Ingeniería Hidráulica y Ambiental. -- Línea de Investigación: Ingeniería Ambiental.
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/masterThesis
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersion
dc.publisher.programManizales - Ingeniería y Arquitectura - Maestría en Ingeniería - Ingeniería Química
dc.contributor.researchgroupGrupo de Trabajo Académico en Ingeniería Hidráulica y Ambiental
dc.description.degreelevelMaestría
dc.publisher.departmentDepartamento de Ingeniería Química
dc.publisher.branchUniversidad Nacional de Colombia - Sede Manizales
dc.relation.referencesAlcaldía de Manizales. (2017). Plan de Ordenamiento Territorial 2017-2031. Manizales.
dc.relation.referencesAMVA - Área Metropolitana del Valle de Aburrá. (2010). Simulaciones especiales, Tarea 1: Optimización del inventario de emisiones atmosféricas. Medellín.
dc.relation.referencesAMVA - Área Metropolitana del Valle de Aburrá. (2013). Inventario de Emisiones Atmosféricas del Valle de Aburrá, año base 2011. Medellín.
dc.relation.referencesAMVA - Área Metropolitana del Valle de Aburrá. (2015). Inventario de Emisiones Atmosféricas del Valle de Aburrá, año base 2013. Medellín.
dc.relation.referencesArellano Rojas, C. S. (2013). Condições meteorológicas e níveis de poluição na região metropolitana de Lima - Perú. Universidade de São Paulo.
dc.relation.referencesAristizábal, B. H., González, C. M., Morales, L., Ábalos, M., & Abad, E. (2011). Polychlorinated dibenzo-p-dioxin and dibenzofuran in urban air of an Andean city. Chemosphere, 85(2), 170–178. http://doi.org/10.1016/j.chemosphere.2011.06.035
dc.relation.referencesBaroni, G., & Tarantola, S. (2014). A General Probabilistic Framework for uncertainty and global sensitivity analysis of deterministic models: A hydrological case study. Environmental Modelling and Software, 51, 26–34. http://doi.org/10.1016/j.envsoft.2013.09.022
dc.relation.referencesBrown, L., Armstrong Brown, S., Jarvis, S. C., Syed, B., Goulding, K. W., Phillips, V. R., … Pain, B. F. (2001). An inventory of nitrous oxide emissions from agriculture in the UK using the IPCC methodology: emission estimate, uncertainty and sensitivity analysis. Atmospheric Environment, 35, 1439–1449.
dc.relation.referencesBuitrago, J. H. (2003). Aplicación del modelo gaussiano para determinar la calidad del aire de Manizales. Universidad Nacional de Colombia.
dc.relation.referencesCampolongo, F., Cariboni, J., & Saltelli, A. (2007). An effective screening design for sensitivity analysis of large models. Environmental Modelling & Software, 22, 1509–1518. http://doi.org/10.1016/j.envsoft.2006.10.004
dc.relation.referencesCampolongo, F., & Saltelli, A. (1997). Sensitivity analysis of an environmental model: an application of different analysis methods. Reliability Engineering and System Safety, 57, 49–69.
dc.relation.referencesColvile, R. N., Hutchinson, E. J., Mindell, J. S., & Warren, R. F. (2001). The transport sector as a source of air pollution. Atmospheric Environment, 35(9), 1537–1565. http://doi.org/10.1016/S1352-2310(00)00551-3
dc.relation.referencesCORPOCALDAS - Corporación Autónoma Regional de Caldas. (2014). Medición de ruido ambiental en la ciudad de Manizales. Manizales.
dc.relation.referencesCORPOCALDAS - Corporación Autónoma Regional de Caldas. (2015). Mediciones de ruido ambiental y elaboración del Plan de Descontaminación por Ruido en Villamaría, Caldas. Bogotá.
dc.relation.referencesCORPOCALDAS - Corporación Autónoma Regional de Caldas, & Grupo de Trabajo Académico en Ingeniería Hidráulica y Ambiental. (2016). Apoyo y fortalecimiento de la Red de Monitoreo de Calidad del Aire en la ciudad de Manizales y cuantificación de emisiones atmosféricas por fuentes móviles. Manizales.
dc.relation.referencesCosta, M., & Baldasano, J. M. (1996). Development of a source emission model for atmospheric pollutants in the Barcelona area. Atmospheric Environment, 30(2), 309–318. http://doi.org/10.1016/1352-2310(95)00221-J
dc.relation.referencesDAGMA - Departamento Administrativo de Gestión del Medio Ambiente. (2012). Fortalecimiento tecnológico de la Red de Monitoreo de Calidad del Aire y evaluación de la contaminación atmosférica de la ciudad de Santiago de Cali. Bucaramanga.
dc.relation.referencesDávila, C. P. (2015). Desagregación espacio-temporal del inventario de emisiones de contaminantes atmosféricos por fuentes fijas y móviles en Cundinamarca. Universidad Nacional de Colombia.
dc.relation.referencesDavis, N., Lents, J., Osses, M., Nikkila, N., & Barth, M. (2005). Development and Application of an International Vehicle Emissions Model Transportation Research Board 81st Annual Meeting. Transportation Research, (January), 1–20.
dc.relation.referencesDNP - Departamento de Planeación Nacional. (2017). Los costos en la salud asociados a la degradación ambiental en Colombia ascienden a $20,7 billones. Retrieved August 28, 2017, from https://www.dnp.gov.co/Paginas/Los-costos-en-la-salud-asociados-a-la-degradación-ambiental-en-Colombia-ascienden-a-$20,7-billones-.aspx
dc.relation.referencesEEA - Environmental European Agency. (2007). COPERT 4. Computer Program to calculate emissions from road transport. User’s Manual (Version 5.0).
dc.relation.referencesElbir, T., Mangir, N., Kara, M., Simsir, S., Eren, T., & Ozdemir, S. (2010). Development of a GIS-based decision support system for urban air quality management in the city of Istanbul. Atmospheric Environment, 44(4), 441–454. http://doi.org/10.1016/j.atmosenv.2009.11.008
dc.relation.referencesFandiño, M., & Behrentz, E. (2009). Actualización del inventario de emisiones de fuentes móviles para la ciudad de Bogotá a través de mediciones directas. Universidad de Los Andes, 17.
dc.relation.referencesGiraldo, L. (2005). Estimación del inventario de emisiones de fuentes móviles para la ciudad de Bogotá e identificación de variables pertinentes. Universidad de los Andes.
dc.relation.referencesGkatzoflias, D., Mellios, G., & Samaras, Z. (2013). Development of a web GIS application for emissions inventory spatial allocation based on open source software tools. Computers and Geosciences, 52, 21–33. http://doi.org/10.1016/j.cageo.2012.10.011
dc.relation.referencesGonzález, C. M., & Aristizábal, B. H. (2012). Acid rain and particulate matter dynamics in a mid-sized Andean city: The effect of rain intensity on ion scavenging. Atmospheric Environment, 60, 164–171. http://doi.org/10.1016/j.atmosenv.2012.05.054
dc.relation.referencesGonzález, C. M., Gómez, C. D., Rojas, N. Y., Acevedo, H., & Aristizábal, B. H. (2017). Relative impact of on-road vehicular and point-source industrial emissions of air pollutants in a medium-sized Andean city. Atmospheric Environment, 152, 11. http://doi.org/10.1016/j.atmosenv.2016.12.048
dc.relation.referencesGuadalupe, J. L. (2016). Modelación de emisiones contaminantes de fuentes móviles terrestres en Quito, Ecuador”. Universidad Técnica Federico Santa María.
dc.relation.referencesGuttikunda, S. K., & Calori, G. (2013). A GIS based emissions inventory at 1 km × 1 km spatial resolution for air pollution analysis in Delhi, India. Atmospheric Environment, 67, 101–111. http://doi.org/10.1016/j.atmosenv.2012.10.040
dc.relation.referencesHenríquez, P. (2007). Estudio comparativo de actividad vehicular y modelación de emisiones para Santiago y Buenos Aires. Universidad de Chile.
dc.relation.referencesIPCC - Intergovernmental Panel on Climate Change. (2006). 2006 IPCC Guidelines for National Greenhouse Gas Inventories.
dc.relation.referencesISSRC - International Sustainable Systems Research Center. (2008a). International Vehicle Emissions Model. Attachment C Characterizing Emission Variations Due to Driving Behavior from On-road Vehicles.
dc.relation.referencesISSRC - International Sustainable Systems Research Center. (2008b). IVE Model User’s Manual Version 2.0.
dc.relation.referencesJaramillo, M., Núñez, M. E., Ocampo, W., Pérez, D., & Portilla, G. (2004). Inventario de emisiones de contaminantes atmosféricos convencionales en la zona de Cali-Yumbo. Revista Facultad de Ingeniería Universidad de Antioquia, 31(31), 38–48.
dc.relation.referencesJaramillo, M., Núñez, M. E., Ocampo, W., Pérez, D., & Portilla, G. (2005). Inventario de emisiones de contaminantes atmosféricos por fuentes puntuales en la zona Cali-Yumbo (Colombia). Ingeniería & Desarrollo, 17, 115–129.
dc.relation.referencesJin, T., & Fu, L. (2005). Application of GIS to modified models of vehicle emission dispersion. Atmospheric Environment, 39(34), 6326–6333. http://doi.org/10.1016/j.atmosenv.2005.07.038
dc.relation.referencesKrueger, T., Page, T., Hubacek, K., Smith, L., & Hiscock, K. (2012). The role of expert opinion in environmental modelling. Environmental Modelling and Software, 36, 4–18. http://doi.org/10.1016/j.envsoft.2012.01.011
dc.relation.referencesLoibl, W., Orthofer, R., & Winiwarter, W. (1993). Spatially disaggregated emission inventory for anthropogenic NMVOC in Austria. Atmospheric Environment. Part A. General Topics, 27(16), 2575–2590. http://doi.org/10.1016/0960-1686(93)90031-S
dc.relation.referencesLondoño, J., Correa, M. A., & Palacio, C. A. (2011). Estimación de las emisiones de contaminantes atmosféricos provenientes de fuentes móviles en el área urbana de Envigado, Colombia. Revista Escuela de Ingeniería de Antioquia, (16), 149–162.
dc.relation.referencesManizales Cómo Vamos. (2017). Informe de calidad de vida, Manizales 2017. Manizales.
dc.relation.referencesMADS - Ministerio de Ambiente y Desarrollo Sostenible. Manual de Inventario de Fuentes Puntuales (2008).
dc.relation.referencesMADS - Ministerio de Ambiente y Desarrollo Sostenible. Protocolo para el monitoreo y seguimiento de la calidad del aire - Manual de diseño de Sistemas de Vigilancia de la Calidad del Aire (2010). Bogotá.
dc.relation.referencesMuñoz, C. (2008). Inventario y análisis de emisiones atmosféricas de las fuentes fijas ubicadas en la microcuenca de la Quebrada Manizales. Universidad Nacional de Colombia.
dc.relation.referencesOgejo, J. A., Senger, R. S., & Zhang, R. H. (2010). Global sensitivity analysis of a process-based model for ammonia emissions from manure storage and treatment structures. Atmospheric Environment, 44(30), 3621–3629. http://doi.org/10.1016/j.atmosenv.2010.06.053
dc.relation.referencesOMS - Organización Mundial de la Salud. (2014, May 7). La calidad del aire se está deteriorando en muchas de las ciudades del mundo. Retrieved November 4, 2015, from http://www.paho.org/arg/index.php?option=com_content&view=article&id=1314:la-calidad-del-aire-se-esta-deteriorando-en-muchas-de-las-ciudades-del-mundo&Itemid=228
dc.relation.referencesOssés de Eicker, M., Zah, R., Triviño, R., & Hurni, H. (2008). Spatial accuracy of a simplified disaggregation method for traffic emissions applied in seven mid-sized Chilean cities. Atmospheric Environment, 42(7), 1491–1502. http://doi.org/10.1016/j.atmosenv.2007.10.079
dc.relation.referencesParra, R., Jiménez, P., & Baldasano, J. M. (2006). Development of the high spatial resolution EMICAT2000 emission model for air pollutants from the north-eastern Iberian Peninsula (Catalonia, Spain). Environmental Pollution, 140(2), 200–219. http://doi.org/10.1016/j.envpol.2005.07.021
dc.relation.referencesPeñaloza, N. (2010). Distribución espacial y temporal del inventario de emisiones provenientes de las fuentes móviles y fijas de la ciudad de Bogotá, D.C. Universidad Nacional de Colombia.
dc.relation.referencesPham, T. B. T., Manomaiphiboon, K., & Vongmahadlek, C. (2008). Development of an inventory and temporal allocation profiles of emissions from power plants and industrial facilities in Thailand. The Science of the Total Environment, 397(1–3), 103–18. http://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2008.01.066
dc.relation.referencesPuliafito, S. E., Allende, D., Pinto, S., & Castesana, P. (2015). High resolution inventory of GHG emissions of the road transport sector in Argentina. Atmospheric Environment, 101, 303–311. http://doi.org/10.1016/j.atmosenv.2014.11.040
dc.relation.referencesPulido, D. G. (2012). Efecto Invernadero Para La Región Cundinamarca – Bogotá. Universidad Nacional de Colombia.
dc.relation.referencesPulles, T., & Heslinga, D. (2009). The Art of Emission Inventorying. Utrecht: TNO. http://doi.org/10.13140/RG.2.1.2082.8007
dc.relation.referencesQuiñones, L. (2012). Evaluación de los inventarios de emisiones de fuentes móviles de Bogotá mediante datos de la Red de Calidad de Aire.
dc.relation.referencesRobra, J. P. (2010). An emissions inventory of air pollutants for the city of Bogotá, Colombia. École Polytechnique Fédérale de Lausanne.
dc.relation.referencesRodríguez, P., & Behrentz, E. (2009). Actualización del inventario de emisiones de fuentes móviles para la ciudad de Bogotá a través de mediciones directas. MIC Universidad de Los Ándes, 17.
dc.relation.referencesRojas, A. L. (2015). Estimación de emisiones de contaminantes provenientes de fuentes móviles en la jurisdicción CAR. Universidad Nacional de Colombia.
dc.relation.referencesRypdal, K., & Flugsrud, K. (2001). Sensitivity analysis as a tool for systematic reductions in greenhouse gas inventory uncertainties. Environmental Science & Policy, 4(2001), 117–135.
dc.relation.referencesSaide, P. (2008). Emisiones de monóxido de carbono en Santiago de Chile: Distribución espacial y optimización por modelación inversa. Universidad de Chile.
dc.relation.referencesSaide, P., Zah, R., Osses, M., & Ossés de Eicker, M. (2009). Spatial disaggregation of traffic emission inventories in large cities using simplified top-down methods. Atmospheric Environment, 43(32), 4914–4923. http://doi.org/10.1016/j.atmosenv.2009.07.013
dc.relation.referencesSalguero, Y. (2014). Inventario preliminar de emisiones por fuentes móviles para la ciudad de Manizales. Universidad Nacional de Colombia.
dc.relation.referencesSaltelli, A., Tarantola, S., & Chan, K. P. S. (1999). A quantitative model-independent method for global sensitivity analysis of model output. Technometrics, 41(1), 39–56.
dc.relation.referencesShu, Y., & Lam, N. S. N. (2011). Spatial disaggregation of carbon dioxide emissions from road traffic based on multiple linear regression model. Atmospheric Environment, 45(3), 634–640. http://doi.org/10.1016/j.atmosenv.2010.10.037
dc.relation.referencesSIAC - Sistema de Información Ambiental de Colombia. (2011). Estudios de calidad del aire: Contaminacion del aire un problema de salud pública. Retrieved November 3, 2015, from https://www.siac.gov.co/contenido/contenido.aspx?catID=466&conID=606
dc.relation.referencesTuia, D., Ossés de Eicker, M., Zah, R., Osses, M., Zarate, E., & Clappier, A. (2007). Evaluation of a simplified top-down model for the spatial assessment of hot traffic emissions in mid-sized cities. Atmospheric Environment, 41(17), 3658–3671. http://doi.org/10.1016/j.atmosenv.2006.12.045
dc.relation.referencesUS EPA - United States Environmental Protection Agengy. (n.d.). How does an emissions inventory contribute to the air quality management process? Retrieved August 28, 2017, from https://www.epa.gov/air-quality-management-process/emissionsinventory#contrib
dc.relation.referencesUS EPA - United States Environmental Protection Agengy. (1995). AP-42: Compilation of Air Pollutant Emission Factors.
dc.relation.referencesUS EPA - United States Environmental Protection Agengy. (2013). Recommended Procedures for Development of Emissions Factors and Use of the WebFIRE Database Development of Emissions Factors and Use of the WebFIRE Database.
dc.relation.referencesUS EPA - United States Environmental Protection Agengy. (2014). MOVES2014a User Guide.
dc.relation.referencesUusitalo, L., Lehikoinen, A., Helle, I., & Myrberg, K. (2015). An overview of methods to evaluate uncertainty of deterministic models in decision support. Environmental Modelling and Software, 63, 24–31. http://doi.org/10.1016/j.envsoft.2014.09.017
dc.relation.referencesVara-Vela, Á. L. (2013). Avaliação do impacto da mudança dos fatores de emissão veicular na formação de ozônio troposférico na Região Metropolitana de São Paulo (RMSP). Universidade de São Paulo.
dc.relation.referencesWaked, A., & Afif, C. (2012). Emissions of air pollutants from road transport in Lebanon and other countries in the Middle East region. Atmospheric Environment, 61, 446–452. http://doi.org/10.1016/j.atmosenv.2012.07.064
dc.relation.referencesZárate, E. (2007). Understanding the origins and fate of air pollution in Bogotá, Colombia. École Polytechnique Fédérale de Lausanne.
dc.relation.referencesZárate, E., Carlos Belalcázar, L., Clappier, A., Manzi, V., & Van den Bergh, H. (2007). Air quality modelling over Bogota, Colombia: Combined techniques to estimate and evaluate emission inventories. Atmospheric Environment, 41(29), 6302–6318. http://doi.org/10.1016/j.atmosenv.2007.03.011
dc.relation.referencesZhang, Q., Wei, Y., Tian, W., & Yang, K. (2008). GIS-based emission inventories of urban scale: A case study of Hangzhou, China. Atmospheric Environment, 42(X), 5150–5165. http://doi.org/10.1016/j.atmosenv.2008.02.012
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.subject.proposalInventario de emisiones
dc.subject.proposalEmission inventory
dc.subject.proposalOn-road vehicular source
dc.subject.proposalFuentes móviles en ruta
dc.subject.proposalStationary point source
dc.subject.proposalFuentes fijas puntuales
dc.subject.proposalSpatial and temporal disaggregation
dc.subject.proposalDesagregación espacial y temporal
dc.subject.proposalSensitivity analysis
dc.subject.proposalAnálisis de sensibilidad
dc.subject.proposalGIS
dc.subject.proposalGIS
dc.subject.proposalModelo IVE
dc.subject.proposalIVE Model
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc
dc.type.coarversionhttp://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa
dc.type.contentText
oaire.accessrightshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2


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