ASIMILACIÓN DE DATOS DE NO2 DE LOS SENSORES OMI Y TROPOMI EN LA MEGALÓPOLIS
El crecimiento demográfico y el desarrollo industrial en los últimos años en la Megalópolis ha modificado sustancialmente la dinámica urbana, social y económica de la región. La problemática del crecimiento acelerado en la región y el transporte de contaminantes entre la Cuenca del Valle de México y los Estados que la circunscriben, obliga a que se desarrollen modelos más robustos que permitan estimar de manera más precisa el impacto de los contaminantes.
Asimismo, la Megalópolis colinda con Estados que no cuentan con la infraestructura de monitoreo para determinar el impacto local y regional de las emisiones. Esta falta de información limita significativamente la capacidad de gestión. Por ello, es imperativo usar observaciones de percepción remota en superficie y satelitales, para mejorar nuestro entendimiento sobre la formación de contaminantes en regiones con capacidad limitada de monitoreo.
El dióxido de nitrógeno (NO2) es un contaminante importante en la región por ser un precursor de ozono y su contribución a la lluvia ácida y efectos en salud pública. Durante el confinamiento por COVID-19 se observó que para personas infectadas podría contribuir al aumento de mortalidad.
La modelación de la calidad del aire es un problema de valor inicial que usa un modelo numérico para estimar la evolución de la química atmosférica partiendo de un conjunto de condiciones iniciales que describen el estado atmosférico en un tiempo específico. Las condiciones iniciales contienen errores que aumentan durante la evolución del modelo. Debido a la no-linealidad en la meteorología, química y emisiones, la propagación del error conduce a una disminución significativa del desempeño del modelo.
Una manera de mejorar el desempeño es utilizar observaciones para acotar las condiciones iniciales del modelo mediante asimilación de datos con diferente resolución espacial y temporal para generar una representación física y estadísticamente consistente del estado atmosférico
El objetivo de este trabajo es mostrar los avances en la asimilación de datos de NO2 de los sensores OMI y TROPOMI en la región de la Megalópolis usando el sistema de asimilación regional WRF-Chem/DART con el método de Filtro Kalman por ensambles (EnKF). Se mostrarán resultados usando ciclos de asimilación de 6 horas para estimar la mejora en el desempeño del modelo químico en estimar concentraciones de NO2.
Agradecimientos: Los autores agradecen los recursos brindados del proyecto PAPIIT IA105423 y del proyecto LANCAD-UNAM-DGTIC 395 y los recursos del Fideicomiso 1490 para apoyar los programas, proyectos y acciones ambientales de la Megalópolis.