anÁlisis de la relaciÓn entre indices de estabilidad
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ANÁLISIS DE LA RELACIÓN ENTRE INDICES DE ESTABILIDAD ATMOSFÉRICA Y CONCENTRACIÓN
DE PM2.5 EN LA CIUDAD DE BOGOTA: DESARROLLO DE HERRAMIENTAS DE CAPTACIÓN Y
ANALISIS DE DATOS
JAIME ENRIQUE VELASQUEZ SALAMANCA
UNIVERSIDAD DE LOS ANDES
FACULTAD DE INGENIERIA
DEPARTAMENTO DE INGENIERIA CIVIL Y AMBIENTAL
BOGOTA D.C. JUNIO 2016
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ANÁLISIS DE LA RELACIÓN ENTRE INDICES DE ESTABILIDAD ATMOSFÉRICA Y CONCENTRACIÓN
DE PM2.5 EN LA CIUDAD DE BOGOTA: DESARROLLO DE HERRAMIENTAS DE CAPTACIÓN Y
ANALISIS DE DATOS
JAIME ENRIQUE VELASQUEZ SALAMANCA
Proyecto de Grado en Modalidad Desarrollo de herramienta de análisis
Asesor
RICARDO MORALES BETANCOURT
Ph.D
Profesor Asistente
Departamento de ingeniería civil y ambiental
UNIVERSIDAD DE LOS ANDES
FACULTAD DE INGENIERIA
DEPARTAMENTO DE INGENIERIA CIVIL Y AMBIENTAL
BOGOTA D.C. JUNIO 2016
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Tabla de contenido 1. RESUMEN ........................................................................................................................................ 5
2. INTRODUCCION ............................................................................................................................... 5
3. OBJETIVOS ....................................................................................................................................... 6
3.1 Objetivo General ....................................................................................................................... 6
3.2 Objetivos Específicos ................................................................................................................. 6
4. MARCO TEORICO ............................................................................................................................. 6
4.1 ESTABILIDAD ATMOSFERICA ..................................................................................................... 6
4.1.1 Condiciones Inestables ....................................................................................................... 7
4.1.2 Condiciones Neutrales ....................................................................................................... 7
4.1.3Condiciones Estables ........................................................................................................... 8
4.1.4 Condición de Inversión ....................................................................................................... 9
4.2 INDICES DE ESTABILIDAD ATMOSFERICA ................................................................................ 12
4.2.1 Energía Potencial Convectiva Disponible (CAPE) ............................................................. 12
4.2.2Inhibición Convectiva (CIN) ............................................................................................... 13
4.2.3 Número de Richardson bulk (RB) ...................................................................................... 14
4.3 ESTABILIDAD ATMOSFERICA EN BOGOTA ............................................................................... 15
4.3.1Estudios sobre la Estabilidad Atmosférica en Bogotá ....................................................... 15
4.3. 2 Estaciones de Medición en Bogotá ................................................................................. 15
4.4 MATERIAL PARTICULADO ........................................................................................................ 16
4.4.1 Impactos sobre la salud .................................................................................................... 16
4.4.2 Regulación y normatividad del material particulado en Colombia .................................. 17
5. METODOLOGIA .............................................................................................................................. 17
5.1 Herramienta para la descarga masiva de datos ...................................................................... 17
5.2 programa de visual Basic ......................................................................................................... 20
5.2.1 Def. Serie de tiempo ......................................................................................................... 21
5.2.2 Acotar Datos ..................................................................................................................... 22
5.2.3 Borrar Datos ..................................................................................................................... 23
5.3 Hojas del archivo ..................................................................................................................... 23
5.3.1 Data .................................................................................................................................. 23
5.3.2 Station Data ...................................................................................................................... 23
5.3.3 Datos graficas ................................................................................................................... 24
5.3.4 Relacion datos RMCAB ..................................................................................................... 24
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5.4 Comparación de datos ............................................................................................................ 25
6. RESULTADOS ................................................................................................................................. 26
5.4.1Resultados estación Carvajal ............................................................................................. 26
5.4.2 Resultados Estación Suba ................................................................................................. 30
7. RECOMEDACIONES ........................................................................................................................ 33
8. CONCLUSIONES ............................................................................................................................. 33
9. Referencias .................................................................................................................................... 35
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1. RESUMEN En este trabajo se reporta el procedimiento y los resultados de la descarga de: una base de datos
medidos históricamente por radio sondeos en la ciudad de Bogotá y el análisis de indicadores de
estabilidad atmosférica relacionados con los valores máximos de contaminación de material
particulada (PM) en Bogotá. Los datos del radio sondeo que están recopilados en la página del
departamento de ciencia de la universidad de Wyoming (University of wyoming, s.f.), donde la
estación de Bogotá-Dorado es la numero 80222, se descargó en su totalidad los datos existentes en
la página los cuales comprendían desde el 01 de enero del 1973, hasta el 16 de junio de 2016, para
este fin se diseñó un programa en java que fuera capaz de la descarga y la clasificación masiva de
estos datos, almacenándolos en libros de Excel mes por mes. La segunda parte del trabajo fue el
análisis de estos datos para lo cual se diseñó un script en visual Basic capas de recopilar los datos
por series de tiempo definidas y calcular diferentes indicadores de estabilidad atmosférica, con el
fin de realizar comparaciones entre estos indicadores y los valores de contaminación para PM
reportados por la Red de Monitoreo de Calidad Ambiental de Bogotá (RMCAB), y, tratar de
encontrar relaciones entre estos datos que no han sido utilizados para predecir la estabilidad en la
primera capa atmosférica de mezcla.
2. INTRODUCCION Comúnmente los radio sondeos son utilizados para recolectar datos y establecer el comportamiento
atmosférico general, para la predicción de las condiciones climáticas como tormentas, ciclones,
lluvias y otras, todo esto con el fin de tener un modelo climático del planeta y poder predecir si un
vuelo será tranquilo o si es recomendable cerrar un aeropuerto, actualmente se realizan miles de
sondeos diarios en todo el planeta que escalan aproximadamente a los 25 kilómetros de altura
recolectando datos atmosféricos sensibles como: presión, altura geopotencial, temperatura,
velocidad y dirección del viento, a partir de estos se calculan otros parámetros secundarios como:
punto de roció, humedad relativa, taza de mezcla y temperatura potencial virtual. (University of
wyoming, s.f.) También es posible calcular diariamente indicadores como el CAPE (Convective
Available Potential Energy), CINS (Convective Inhibition), BRCH (Bulk Richardson Number) y PWAT
(Precipitable Water) entre otros índices de estabilidad, que son usados típicamente y son algunos
de los indicadores que se tendrán en cuenta para el análisis y relación de datos.
En una ciudad como Bogotá en donde se emiten grandes cantidades de contaminantes al aire, se
hace importante conocer la estabilidad atmosférica ya que con esto se puede estimar la taza de
dispersión de los contaminantes generados, algo indispensable para mantener bajas
concentraciones de los mismos y evitar exponer a la ciudadanía a concentraciones que puedan
afectar su salud. Esta estabilidad depende principalmente del perfil de temperatura en la columna
de aire, donde se pueden apreciar claramente si existen inversiones térmicas las cuales son barreras
de aire caliente que evitara que el aire que asciende adiabáticamente superficie supere esa altura,
reduciendo el dinamismo de la atmosfera, a esto se le conoce como condiciones estables.
Por primera vez en Bogotá se empezaron a medir características relacionadas a la estabilidad
atmosférica en el 2004 por Gerardo de J. Montoya, William Cepeda & Jesús A. Eslava R donde se
reportó lo siguiente:
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“Por primera vez se analizan para la Sabana de Bogotá algunas de las características de la
turbulencia y la estabilidad atmosférica como son: la escala de Monin – Obuckov, la temperatura de
escala, la velocidad de fricción y el flujo de calor sensible de acuerdo con la teoría de similaridad de
Monin – Obuckov.” (Gerardo de J. Montoya, 2004)
Este estudio se realizó con mediciones de velocidad del viento y temperatura a 2 y 10 metros de
altura sobre el suelo concluyendo que los resultados obtenidos solamente pueden ser de uso
indicativo debido a que la muestra de datos analizada fue muy corta, también sugieren que estudios
futuros con una serie de datos más larga y confiable pueden servir para establecer criterios más
afinados sobre el comportamiento de la turbulencia y la dispersión de contaminantes en Bogotá.
Este informe contendrá los objetivos, marco teórico, metodología, resultados, recomendaciones y
conclusiones del análisis y el uso de herramientas computacionales que se crearon con el fin de
calcular índices de la estabilidad atmosférica a partir de los datos de radio sondeos para diferentes
series de tiempo, y poder usar estos datos para buscar relaciones con los niveles de contaminación
de los sitios aledaños.
3. OBJETIVOS
3.1 Objetivo General Desarrollar una herramienta para la recopilación sistemática de datos de radio sondeos y
relacionar la información recopilada con diferentes indicadores de calidad del aire en la ciudad
de Bogotá..
3.2 Objetivos Específicos Descargar todos los datos existentes para el radio sondeo realizado en el aeropuerto el
Dorado en la ciudad de Bogotá D.C, y almacenarlos como base de datos en libros de Excel
mes a mes.
Crear una herramienta que construya series de tiempo de los datos almacenados, los
analice y calcule algunos indicadores de condición de la estabilidad atmosférica.
Relacionar los datos procesados con datos existentes de la red de monitoreo de calidad
ambiental de Bogotá, y concluir el impacto de estos indicadores con los niveles de
concentración de la ciudad.
4. MARCO TEORICO
4.1 ESTABILIDAD ATMOSFERICA La estabilidad atmosférica para una masa de aire específica, se determina de acuerdo a la
diferencia de temperatura entre dicha masa de aire y el aire circundante a la misma. Este
delta de temperatura puede generar el movimiento vertical de la masa de aire, causando que
ésta ascienda o descienda según sea el caso (Universidad Nacional Abierta y a Distancia,
2015). En base a lo anterior, el movimiento vertical de una masa de aire genera cuatro
condiciones básicas de estabilidad las cuales son explicadas a continuación:
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4.1.1 Condiciones Inestables Las condiciones de inestabilidad se presentan cuando el gradiente del aire circundante es
mayor que el gradiente adiabático seco. Esto se debe a que cuando la masa de aire empieza
a elevarse, su temperatura disminuye y por tanto se enfriara en el gradiente adiabático seco
hasta llegar al punto de rocío, en donde se enfriara en el gradiente adiabático húmedo. Esto
indica que el aire circundante tiene un gradiente en dirección vertical mayor que el gradiente
vertical adiabático, con un enfriamiento a más de 9,8 °C por cada 1000 m, obteniendo como
resultado que la masa de aire elevada continuara siendo más cálida que el aire alrededor. En
la figura 1, se puede ver que las condiciones inestables de la atmosfera se pueden presentar
en niveles significativos o ligeros, los cuales dependen de la diferencia de temperatura entre
el gradiente adiabático seco y el gradiente ambiental vertical y su relación con la elevación de
la masa de aire (Organización Panamericana de la Salud, 2005)
Figura 1 gradiente de temperatura para condición inestable
Las condiciones de atmosfera inestable suelen presentarse en días soleados donde hay
velocidades del viento bajas y una alta radiación solar, debido a que la Tierra absorbe el calor
rápidamente y transfiere parte del mismo a las masas de aire superficial, haciendo que estas
aumenten su temperatura y sea menos denso, por lo cual su capacidad de elevarse
aumentará (Universidad Nacional Abierta y a Distancia, 2015).
4.1.2 Condiciones Neutrales Las condiciones neutrales se presentan cuando la masa de aire y el aire circundante se
encuentran en condición de equilibrio, es decir, cuando el gradiente vertical del ambiente es
igual al gradiente vertical adiabático seco (ver figura 2). Bajo estas condiciones, la masa de
aire no presenta ningún estímulo o inhibición en el movimiento vertical de la misma; además
esta condición constituye el límite entre las condiciones atmosféricas de estabilidad e
inestabilidad (Organización Panamericana de la Salud, 2005).
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Figura 2 Gradiente de temperatura para condición neutra
Cabe resaltar que las condiciones de atmosfera neutra se presentan cuando se presentan
fuertes vientos o hay presencia de capas de nubes, puesto que bajo estas condiciones se
impide que exista un calentamiento o enfriamiento de la superficie terrestre, lo que impide
que se presenten masas de aire a diferentes temperaturas (Universidad Nacional Abierta y a
Distancia, 2015).
4.1.3Condiciones Estables Por el contrario, cuando el gradiente vertical ambiental es menor que el gradiente vertical
adiabático seco, se presentaran condiciones de atmosfera estable y la masa de agua se
resistirá al movimiento de elevación (ver figura 3). Por lo tanto, cuando la masa de aire se
eleva, al estar a una temperatura menor que el aire circundante, será más densa; por lo cual,
al retirarse el movimiento vertical, dicha masa regresara a su lugar de origen y por tanto la
atmosfera se restaurara a su estado inicial de estabilidad (Organización Panamericana de la
Salud, 2005).
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Figura 3 Gradiente de temperatura para condiciones estables
Como se puede observar en la figura 3, a condiciones estables también se presentan niveles
de estabilidad ligera y fuerte, los cuales dependerán de la relación entre la diferencia de
temperaturas y la elevación a la que se encuentre la masa de agua respecto al aire circundante
y a la superficie terrestre.
Por otro lado, es importante mencionar que esta condición suele presentarse durante la
noche, puesto que durante estas horas, no se presentan vientos o de presentarse, sus
velocidades son muy bajas (Universidad Nacional Abierta y a Distancia, 2015).
4.1.4 Condición de Inversión Las inversiones térmicas se producen cuando la temperatura del aire aumenta con la altura.
Sin embargo, dichas inversiones se encuentran confinadas generalmente a capas de aire
superficiales (ver figura 4), por lo cual las plumas emitidas a estas capas no presentaran una
gran dispersión al ser transportadas por el viento. Debido a que las inversiones inhiben la
dispersión de las plumas de contaminantes se presenta una relación con las altas
concentraciones de contaminantes en la atmosfera (Organización Panamericana de la Salud,
2005). Las inversiones atmosféricas pueden ser causadas por diversos factores, como los
mencionados a continuación.
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Figura 4 inversión térmica
4.1.4.1 Inversión por Radiación:
La inversión por radiación es el tipo de inversión más común. Esta condición se presenta
debido al enfriamiento acelerado de la superficie terrestre, ya que a medida que la superficie
se enfría, el aire circundante a esta también lo hace. Esta situación generara que si la masa
de aire se enfría a una temperatura inferior a la circundante, se presentaran condiciones
estables; por lo cual la capa de aire caliente, impedirá el movimiento vertical y se presenta la
inversión (Organización Panamericana de la Salud, 2005).
Este tipo de inversión se presenta, por lo general, en el día durante la tarde hasta el amanecer
del siguiente día. Lo que implica que este efecto de inversión por radiación sea de cortas
duraciones (Organización Panamericana de la Salud, 2005). En la figura 5 se muestra el
diagrama que explica el ciclo diurno, en donde se observa con claridad el efecto de la
inversión térmica.
Figura 5 inversión por radiación
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Este efecto, además de permitir el movimiento de masas de aire a lo largo del día, también
permite reducir las concentraciones de contaminantes atmosféricos que son transmitidos a
la atmosfera por medio de chimeneas altas que realizan las emisiones a la altura de la capa
de inversión (Universidad Nacional Abierta y a Distancia, 2015).
4.1.4.2 Inversión por Subsidencia:
Figura 6 Inversión por subsidencia
La figura 6 muestra el efecto de la inversión por subsidencia. Dicha inversión está
relacionada con los anticiclones, es decir, sistemas de alta presión. Como se puede ver en la
anterior figura, el aire durante un evento de anticiclón, desciende en dirección de las
manecillas del reloj; a medida que esta masa de aire desciende, la presión mayor en la altura
inferior lo comprime y por ende lo calienta en el gradiente adiabático seco. Las inversiones
por subsidencia suelen ser de mayor duración en comparación a las inversiones por
radiación. Lo anterior debido a que, existe una relación de las inversiones con los
anticiclones semipermeantes centrados en los océanos como con los anticiclones
migratorios de movimiento lento (Organización Panamericana de la Salud, 2005).
Por otro lado, este tipo de inversión está relacionada con la elevación de contaminantes
atmosféricos durante varios días. Esto se debe a que, cuando un anticiclón se mantiene
constante, los contaminantes emitidos a la capa de inversión no pueden realizar el proceso
de dilución en la capa de mezcla (Organización Panamericana de la Salud, 2005).
4.1.4.3 Inversión por Advección:
Este tipo de inversión se asocia al flujo horizontal de aire a temperaturas altas. Cuando esta
masa de aire se mueve sobre una capa que está a una menor temperatura, ocurren procesos
de conducción y convección que enfrían el aire más cercano a la superficie y conllevan a una
inversión en la superficie (típica en invierno) (ver figura 7). Otra de las razones por las cuales
se presenta este tipo de inversión es cuando el aire cálido es impulsado a capas de aire a
menores temperaturas debido a la presencia de un obstáculo en la superficie, como se
puede ver en la figura 7 (Organización Panamericana de la Salud, 2005).
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4.2 INDICES DE ESTABILIDAD ATMOSFERICA La estabilidad atmosférica propicia el estacionamiento de aire en la atmosfera baja de la
Tierra. Esta detención además de retener el aire, también es capaz de retener la humedad
del aire, el material particulado en suspensión y diferentes contaminantes. Dicha retención
tiene grandes consecuencias en cuanto a la salud humana (genera morbilidad y mortalidad
infantil, enfermedades respiratorias, enfermedades cardiacas y enfermedades cerebro
vasculares); la agricultura (genera las llamadas “heladas”); y también causa deterioro y
desgaste a diferentes infraestructura de las ciudades (Ochoa & Cantor).
Por este motivo, la realización de mediciones y análisis sobre el comportamiento de la
atmosfera terrestre es importante para poder tomar las medidas necesarias para prevenir
la afectación de los seres humanos y del entorno debido a la contaminación ya generada.
De esta manera, para las mediciones se usan diferentes equipos de radio sondeo en puntos
estratégicos de las ciudades y se realizan las estimaciones de diferentes índices de
estabilidad, los cuales sirven como apoyo para entender el comportamiento de la atmosfera
y de esta manera tomar las medidas pertinentes según sea el caso. Algunos de los índices
estimados para el análisis de la estabilidad atmosférica se mencionan a continuación.
4.2.1 Energía Potencial Convectiva Disponible (CAPE1) El índice de estabilidad atmosférica CAPE, indica la energía presente en una masa de aire
mediante su ascenso por la atmosfera (Ochoa & Cantor). Dicho índice se determina de la
siguiente manera:
𝐶𝐴𝑃𝐸 = 𝑔 ∗ ∫ [𝑇𝑝(𝑧) −𝑇𝑒(𝑧)
𝑇𝑝(𝑧)]
𝐿𝑁𝐵
𝐿𝐹𝐶 (Ochoa & Cantor)
En donde:
g es la aceleración de la gravedad
LFC es nivel de convección libre
LNB es el nivel de boyancia neutral
Te(z) es el perfil vertical de temperatura del ambiente
1 CAPE: Convective available potential energy
Figura 7 inversión por advección
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Tp(z) es el perfil vertical de una masa de aire que asciende mediante un proceso adiabático
húmedo, desde los primeros 500m desde la superficie
La anterior ecuación fue simplificada en la base de datos de radio sondeo de la Universidad
de Wyoming en donde se encuentran la información de radio sondeo de algunas de las
radiosondas existentes en América (la información hallada para la radiosonda 80222 del
Aeropuerto El Dorado de Bogotá, será utilizada como base para el presente proyecto). Dicho
lo anterior, el índice CAPE es hallado como:
𝐶𝐴𝑃𝐸 = 𝑔 ∗ 𝑆𝑈𝑀𝑃 [∆𝑧 ∗ (𝑇𝑝 −𝑇𝑒
𝑇𝑝)] (University of Wyoming, s. f. )
En donde:
g es la aceleración de la gravedad
SUMP es la suma del sondeo de las capas LFCT (nivel de convección libre) al EQLV (nivel de
equilibrio) para las cuales (Tp –Te) es mayor que cero
Δz es el incremento de altura
Tp es la temperatura de la masa de aire a 500m de altura, que asciende mediante un proceso
adiabático seco
Te es la temperatura del ambiente
De esta manera, en base a los resultados del CAPE obtenido para una masa de aire
determinada, es posible determinar las condiciones de la atmosfera de acuerdo a la tabla 1.
Tabla 1 clasificación del CAPE (Ochoa & Cantor)
CAPE [J/Kg] Nivel de estabilidad de la atmosfera
0 Estable
1000 – 2500 Moderadamente Inestable
2500 - α Muy Inestable
4.2.2Inhibición Convectiva (CIN2) La inhibición convectiva hace referencia a la energía necesaria para elevar una masa de aire
vertical y seudo adiabáticamente, desde su posición original hasta el nivel de convección
libre (LFC3) (American Meteorological Society, 2012). El CIN es expresado como:
𝐶𝐼𝑁 = − ∫ 𝑅𝑑 ∗ (𝑇𝑝 − 𝑇𝑒) ∗ 𝑑 ln(𝑃)𝑃𝑓
𝑃𝑖 (American Meteorological Society, 2012)
En donde:
Pf es la presión correspondiente al nivel de convección libre
Pi es la presión en la posición original de la masa de aire
Rd es contante de los gases para aire seco
Tp es la temperatura de la masa o parcela de aire
2 CIN: Convective Inhibition 3 LFC: Level of Free Convection
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Te es la temperatura del ambiente
Este índice es calculado en la base de datos de información radiométrica de la Universidad
de Wyoming por medio de la siguiente expresión:
𝐶𝐼𝑁𝑆 = 𝑔 ∗ 𝑆𝑈𝑀𝑁 [∆𝑧 ∗ (𝑇𝑝−𝑇𝑒
𝑇𝑒)] (University of Wyoming, s. f. )
En donde:
g es la aceleración de la gravedad
SUMN es la suma del sondeo de las capas superiores de la capa de mezcla hasta el nivel de
convección libre para las cuales (Tp –Te) es menor que cero
Δz es el incremento de altura
Tp es la temperatura de la masa de aire a 500m de altura, que asciende mediante un proceso
adiabático seco
Te es la temperatura del ambiente
El índice de inhibición convectiva es usado como un indicador de la probabilidad del
desarrollo de tormentas, ya que la energía encontrada por este indica la energía requerida
para que se desarrollen tormentas (EcuRed, 2016). En la tabla 2 se presenta la clasificación
de probabilidad del desarrollo de tormentas en base al CIN.
Tabla 2 Clasificacion de CINS
CIN [J/Kg] Probabilidad desarrollo de tormentas
<15 Zonas con buen tiempo
15 - 50 Formación de pocas tormentas fuertes
50 - 150 Formación de fuertes líneas de tormentas
>200 Capa atmosférica fuerte, desarrollo de tormentas es poco probable
4.2.3 Número de Richardson bulk (RB) El número de Richardson bulk proporciona un criterio sencillo con el cual es posible
determinar la existencia de turbulencia en un fluido con estratificación estable (Castro,
Gonzalez, & Portela). Este índice de estabilidad atmosférica es expresado como:
𝑅𝐵 =𝐶𝐴𝑃𝐸
0,5∗𝑈2 (University of Wyoming, s. f. )
En donde U es la magnitud del esfuerzo cortante, que puede ser calculado como la
diferencia de las velocidades consecuentes.
En cuanto a la clasificación que aporta este índice se tiene que, por lo general, valores de RB
menores de 45 corresponden a situaciones de convección de superceldas, mientras que
valores de RB mayores a 45 corresponden a la multiceldas o celdas ordinarias convectas
(American Meteorological Society, 2012).
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4.3 ESTABILIDAD ATMOSFERICA EN BOGOTA
4.3.1Estudios sobre la Estabilidad Atmosférica en Bogotá A pesar de que la estabilidad atmosférica es un factor de gran importancia, debido a la
relación que tiene con la dispersión de los contaminantes atmosféricos como monóxido de
carbono, dióxido de azufre, ozono, material particulado, entre otros; este factor no ha sido
muy estudiado en la ciudad de Bogotá, en la cual se presentan diariamente altos niveles de
contaminación.
El único estudio encontrado acerca de este tema en la ciudad de Bogotá, fue el realizado
por Gerardo Montoya, William Cepeda y Jesús Eslava titulado Características de la
Turbulencia y de la Estabilidad Atmosférica en Bogotá. En este estudio los autores se
realizaron las mediciones de temperatura a una distancia de 2 y 10 m desde la superficie;
esto con el fin de observar el comportamiento de la atmosfera e identificar su relación con
el clima de la ciudad. Durante dicho estudio se concluyó que existe una estrecha relación
entre el desarrollo de turbulencia en la capa limite y la formación de la convección profunda
en la atmosfera, lo cual contribuye a la ocurrencia de tormentas en la ciudad. Además,
existen cambios en la atmosfera durante el día, lo cual genera mayores concentraciones de
contaminantes en la atmosfera durante algunas horas del día (Montoya, Cepeda, & Eslava).
4.3. 2 Estaciones de Medición en Bogotá La ciudad de Bogotá cuenta con una estación meteorológica ubicada en el Aeropuerto
Internacional El Dorado que lleva en funcionamiento desde 1960 hasta la actualidad. Dicha
estación realiza mediciones a las 12:00 UTC, 7:00 COT diariamente. Se encuentra ubicada
específicamente a una latitud de 4,70°N y a una longitud de 74,13° W. Su código de
identificación es el No. 80222 según la Organización Meteorológica Mundial (Guerrero,
2013). La radiosonda de El Dorado toma mediciones de parámetros de la altura
geopotencial, temperatura potencial, presión de vapor, presión de vapor de saturación,
humedad relativa y velocidad y dirección del viento (Ochoa & Cantor).
Figura 8 Equipos tipicos para radio sondeos
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4.4 MATERIAL PARTICULADO El material particulado (PM) es uno de los contaminantes criterio de calidad del aire contemplados
por los Estándares Ambientales Nacionales de Calidad del Aire (NAAQS) que es considerado como
un peligro para la salud humana ya que afecta a una gran parte de la población. (Garcia, 2015). Este
tipo de contaminante está compuesto por diferentes componentes como lo son el carbón negro,
sulfatos, nitratos, amoniaco, polvo mineral, cenizas metálicas, entre otros que son el resultado de
los procesos de combustión o de reacciones químicas en la atmosfera (Fundacion para la Salud
Geoambiental, 2013).
El material particulado se mide de acuerdo al tamaño de las partículas. Para ello, se realiza el cálculo
del diámetro aerodinámico4 de las partículas. Típicamente, se realiza la clasificación del material
particulado como PM10 y PM2.5, que corresponden a las partículas con tamaño igual o mayor a 10
μm y con tamaño mayor o igual a 2.5 μm, respectivamente (Fundacion para la Salud Geoambiental,
2013). Es importante resaltar, que el PM2.5 es considerado el que mayor riesgo causa a la salud,
debido a que por tratarse de partículas de menor tamaño, se ha asociado con enfermedades de tipo
cardiorrespiratorio (Garcia, 2015).
4.4.1 Impactos sobre la salud El material particulado es uno de los contaminantes atmosféricos más comunes y por ende,
el riesgo en la salud humana causada por este es muy significativo. Debido a la gran
población que está expuesta al material particulado ya sea PM10 o PM2.5, La Organización
Mundial de la Salud (OMS) ha estimado que el número de personas que muere al año por
este contaminante es de 800.000 (Montenegro, 2012).
Debido a que se encuentra suspendido en el aire, el material particulado ingresa al cuerpo,
generalmente, por medio de las vías respiratorias. Al ser inhalado, puede causar un
aumento en la mortalidad por causas de tipo respiratorias o cardiacas, genera una reducción
en la capacidad respiratoria de adultos y niños con condiciones de asma e incluso puede
causar enfermedades respiratorias crónicas de obstrucción pulmonar (Montenegro, 2012).
Por este motivo, es importante controlar la concentración de material particulado, así como
identificar las rutas de ingreso al organismo. El PM puede ingresar al organismo por
diferentes medios como el aire, el agua, los alimentos y la piel, de esta manera puede llegar
a acumularse en algunos tejidos, en los cuales, cuando la persona está expuesta
constantemente, puede resultar teniendo una afección a largo plazo en órganos
respiratorios (Ruiz, 2006).
Por otro lado, cabe resaltar que la depositación de partículas dentro del sistema depende
del tamaño y la solubilidad de la partícula. De esta manera, se espera que las partículas con
un tamaño de 10 μm se depositen en el tren superior del sistema respiratorio mientras que,
las partículas de diámetro 2,5 μm pueden llegar a alcanzar zonas más remotas del sistema
respiratorio como los alveolos pulmonares. Con base en esto, las enfermedades
respiratorias causadas por el material particulado se clasifican en enfermedades de tipo
4 “Diámetro de una esfera de 1 g por cm3 de densidad con la misma velocidad terminal que la partícula debido a la fuerza gravitacional en el aire en condiciones predominantes de temperatura, presión y humedad relativa” (Observatorio de Salud y Medio Ambiente de Andalucia)
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agudo o crónico, en cuyo caso pueden generar la muerte de la persona expuesta (Garcia,
2015).
4.4.2 Regulación y normatividad del material particulado en Colombia Lo anterior, ha hecho que la regulación de este tipo de contaminante sea controlada en las
fuentes por medio de estándares de emisión dados por importantes organizaciones
internacionales como la OMS y por los mismos gobiernos. En el caso colombiano la
regulación de material particulado está determinado por la resolución 610 del 2010 en
donde se fijan los niveles máximos permisibles y el tiempo máximo de exposición para este
y otros tipos de contaminante criterio. La tabla 3 muestra los valores correspondientes de
la norma colombiana.
Tabla 3 Regulación colombiana para PM (Ministerio de Ambiente, Vivienda y Desarrollo Territorial, 2010)
CONTAMINANTE NIVEL MAXIMO PERMISIBLE (μg/m3) TIEMPO DE EXPOSICION
PM10 50 Anual
100 24 horas
PM2.5 25 Anual
50 24 horas
Sin embargo, al comparar los niveles máximos permisibles impuestos por el Ministerio de
Ambiente con los estándares de la Organización Mundial de la Salud (ver Tabla 4) es posible
ver que los niveles permisibles dados por el Ministerio de Ambiente está muy por encima
del recomendado por la OMS, lo que indica que, actualmente en Colombia el material
particulado es un contaminante que afecta fuertemente a la salud de la población y que no
se cuenta con la regulación adecuada para impedir esto (Garcia, 2015).
Tabla 4 Recomendacion niveles de PM permisibles de la OMS (Organizacion Mundial de la Salud, 2014)
CONTAMINANTE NIVEL MAXIMO PERMISIBLE (μg/m3) TIEMPO DE EXPOSICION
PM10 20 Anual
50 24 horas
PM2.5 10 Anual
25 24 horas
5. METODOLOGIA
5.1 Herramienta para la descarga masiva de datos Se diseñó una herramienta bajo el lenguaje de programación de java con el fin de que este
pueda acceder a la página de weather.uwyo.edu donde están almacenados los datos
recolectados por los radio sondeo, para este caso en particular la estación de El Dorado
Bogotá es la numero 80222, en la página tenemos la opción de ver hasta un mes de datos de
manera seguida, pero no existe una forma de descargar fácilmente los datos, teniendo en
cuenta esto y la gran cantidad de datos se tomó la decisión de crear dicha herramienta con la
capacidad de descargar los datos de manera automática y con series de tiempo flexibles. Se
presenta una ilustración de la página principal mencionada.
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Figura 9 página principal de weather.uwyo.edu
La página contiene dos tablas útiles de datos, una es la tabulación punto por punto de la
medición a medida que la sonda aumentaba su altura, y la otra tabla de la información de la
estación e índices del sondeo. A continuación se muestran ejemplos de las dos tablas de
interés.
Figura 10 reporte típico de datos del radio sondeo en la página tabla 1
19
Figura 11 reporte típico de datos del radio sondeo en la página tabla 2
Aprovechando las opciones de selección de datos que nos ofrece la página y que el URL
incluye la fecha del sondeo solicitado, se le dio la capacidad al aplicativo de Java de entrar
varias veces, copiar y pegar estos datos por celdas a un libro de Excel, en donde existirán dos
hojas una llamada “Data”, donde se pegaran los datos de la primera tabla asociada a los
parámetros medidos punto a punto y otra llamada “Station Data” en donde se pegaran los
datos de la segunda tabla asociada a los datos generales de la estación.
Para el diseño de la interfaz del programa se tuvo en cuenta los parámetros relevantes que
solicita la página para el acceso a los datos, es decir la fecha y el número de estación, siendo
estos los parámetros que necesita el programa para realizar la descarga de datos, es decir que
el programa funciona para descargar los datos de cualquier estación y en cualquier fecha
existente. A continuación se muestra una imagen de la interfaz principal.
Figura 12 interfaz del programa para la descarga de datos
20
La interfaz esta dividida en tres grupos de datos principales, fecha inicial, fecha final y Station,
en la fecha inicial se debe escribir la fecha completa y en formato numérico, por ejemplo para
solicitar que el primer dato descargado sea el 18/mayo/2014 se deben introducir el número
19 en día, el 5 en mes y el 2014 en año. Lo mismo ocurre para el grupo de fecha final, para el
dato de station se debe introducir el código de la estación en la cual se midieron los datos,
por ejemplo para Bogotá el código es el número 80222, y finalmente se inicia la descarga de
datos oprimiendo el botón Get Info.
Al momento de ejecutar el programa después de ingresar los parámetros de fechas y código
de estación, el programa lanza un aviso donde advierte que se iniciara un proceso que puede
tardar algunos minutos, y que puede revisar en la carpeta donde se almacenaran los datos
los archivos que se vallan generando. En caso de que los parámetros no coincidan es decir
que no exista una estación con el código suministrado o que la fecha inicial sea después de la
final, el programa notificara un mensaje de error donde pide que verifique que los parámetros
ingresados son correctos.
Todos los libros de Excel serán guardados en la carpeta de destino y se les dará como nombre
el año y el mes, a continuación se muestra una ilustración de como se ve la carpeta con los
datos descargados.
Figura 13 vista de la carpeta que contiene los datos descargados
5.2 programa de visual Basic Luego de tener la base de datos constituida, se necesita otra herramienta capaz de leer
ordenar y analizar masivamente estos datos, para lo cual se creó un libro de Excel habilitado
para macros y se nombró copilarInfo, ya que su función principal consiste en compilar la
información de la base de datos en un solo libro según series de tiempo dadas como
parámetros y en acotar, calcular y tabular los datos de interés en una nueva hoja llamada
DatosGrafica donde se mostraran los datos listos para graficar y analizar según la serie de
tiempo. La interfaz de esta herramienta solamente consta de tres botones ubicados en la
21
hoja Data Def. Serie de tiempo, Acotar Datos y Restaurar Datos, su uso se explica a
continuación.
Figura 14 hoja data inicial del libro compilarInfo
5.2.1 Def. Serie de tiempo Al presionar este botón se despliegan una serie de cuatro cuadros de dialogo en donde pide que se
ingrese el rango de años y meses que desea agrupar
Luego el programa empezara a buscar los libros de Excel que pertenezcan al intervalo de tiempo
dado como parámetro, y empezara copiar la información de estos libros en las respectivas hojas
Data y Station Data, en orden cronológico. Dando como resultado un libro de Excel con todos los
datos requeridos existentes reportados en orden cronológico, los datos se encuentran tabulados
con un espacio entre un día y otro.
Figura 15 Cuadros de dialogo para introducir los parametors de agrupar datos
22
5.2.2 Acotar Datos Al presionar este botón se inicia un proceso de análisis, depuración y cálculo de los datos.
Primeramente el programa seleccionara los datos que estén por debajo de los 5 kilómetros de altura
ya que será el objetivo donde los contaminantes se mesclen dependiendo la estabilidad de esta
primera capa, eliminando los datos que estén por encima de esta altura y reajustando la tabulación.
Se calculara en dos columnas nuevas, la diferencia de altura entre los puntos reportados, y el cambio
de temperatura sobre la diferencia de altura (Dt/Dz), es decir la taza de enfriamiento o
calentamiento de la columna de aire.
Se encontró que la diferencia de altura en los primeros puntos medidos era muy pequeña es decir
Dz muy cercanos y al calcular el Dt/Dz aparecían con regularidad inversiones térmicas fuertes de
pequeño grosor cercanas a la superficie, estas inversiones no se tuvieron en cuenta ya que se
esperaba que desaparecieran rápidamente con la radiación solar, entonces, se resolvió que cuando
el grosor de esta primera capa fuera menor a 50 metros no se calculara el cambio de la temperatura,
que solamente se calcularía hasta obtener un grosor mayor a 50 metros.
Para establecer los índices de estabilidad se resolvió que se calcularían 8 índices en total, 4
relacionados con los datos calculados por la estación los cuales son: CAPE, CINS, # Richardson y agua
precipitable total, y 5 calculados por el programa con los datos medidos: la capa límite de mezcla la
cual se definió como la altura a la cual ocurre la primera inversión térmica así esta sea superficial,
ya que cuando esto ocurra significa que la inversión superficial fue mayor a 50 metros, esperando
que los paquetes de aire no se elevaran por encima de esta capa, los otros indicadores calculados
son: el número de inversiones térmicas por debajo de los 5000 metros, Dt/Dz promedio debajo de
la capa limite, la tasa de mezcla promedio por debajo de la capa limite y la velocidad registrada en
el punto más cercano a la superficie. A continuación se muestra una figura de como presenta los
datos en la hoja Data después de Activar “Acotar Datos”.
Figura 16 hoja data después de ejecutar Acotar Datos
23
Figura 17 resultados de indicadores en la hoja data para un día
5.2.3 Borrar Datos Este botón simplemente limpia las hojas “Data”, “StationData” y “DatosGraficas”, para poder iniciar
una nueva serie de tiempo.
5.3 Hojas del archivo Como se ha venido nombrando el archivo “copilarInfo” comprende 4 hojas principales: “Data”,
“Station Data”, “DatosGraficas” y “Relacion datos RMCAB”, a continuación se presenta una breve
descripción de cada una de ellas con fin de dejar claro su función.
5.3.1 Data Esta es la hoja principal donde se encuentran los comandos Def. Serie de tiempo, Acotar datos y
Borrar datos ya descritos, además de esto en esta hoja se agruparan los datos completos pedidos
por el comando Def. Serie de tiempo, antes de ejecutar el siguiente comando (Acotar datos) la hoja
contendrá los datos para todas las alturas en el mismo orden en el que se encuentran agrupados en
los archivos de Excel descargados, y después de ejecutar Acotar Datos se eliminaran las filas con
datos de altura mayores a cinco mil metros, se crearan dos columnas nuevas donde se calculara la
diferencia de altura y el cambio de temperatura dividido sobre esta diferencia de altura, como se
muestra en la figura 16
5.3.2 Station Data En esta hoja están almacenado los datos generales de cada día en la estación, es decir los datos de
la figura 18,
24
Figura 18 ejemplo de la visualización de la hoja Station Data
5.3.3 Datos graficas Esta hoja tiene utilidad después de la aplicación del comando Acotar Datos, y se llenara con los
indicadores obtenidos en el proceso de manera tabulada, para poder graficar fácilmente los datos
como se muestra a continuación.
Figura 19 ejemplo de la visualización de la hoja DatosGraficas
5.3.4 Relacion datos RMCAB Esta hoja aparecerá en blanco con el fin de que en ella se puedan realizar las diferentes
comparaciones y análisis en conjunto con los datos de la red de monitoreo. En esta hoja se creó un
código que se llama desde el botón “Importar y llenar datos”, su función es como se dice importar
25
los datos de la hoja DatosGrafica y llenar las fechas en donde no hubo reporte de radio sondeo, ya
que para efectos analíticos es mejor tener todas las fechas tabuladas así no tengan datos medidos.
5.4 Comparación de datos Para la comparación de los datos se eligió la serie de tiempo del primero de enero del 2014 hasta el
31 de diciembre del mismo año, ya que hasta este año se tenían datos ordenados de PM medidos
por la red de monitoreo de calidad ambiental de Bogotá RMCAB, entonces se ejecutó la hoja
compilarinfo para estas fechas, y después de obtener los indicadores de estabilidad para este año
se empezó a buscar relaciones entre los indicadores y las concentraciones máximas de PM
registradas diariamente.
Para la selección de los datos de la RMCAB se hizo un análisis de la base de datos existente, en donde
se contaron el número de datos y se ordenaron en una matriz por años y estaciones, encontrando
los años y estaciones con mayor número de datos medidos, la tabla de resultados se muestra a
continuación donde las casillas en verde significan que para esa estación ese fue el año donde mayo
número de datos se registraron
Tabla 5 Resultados de conteo para datos tomados por RMCAB
Con esta información se seleccionaron los datos del 2014 de las estaciones de suba y Carvajal ya que
geográficamente estas se encuentran más cerca al lugar donde se realizó el radio sondeo
(aeropuerto el Dorado), se entrega un mapa de la posición de las estaciones en el anexo 1
Debido a que las relaciones no eran las que se esperaban se decidió realizar comparación en años,
estaciones e índices diferentes, realizando un gran proceso de exploración gracias a las
herramientas computacionales desarrolladas, sin embargo los resultados obtenidos no fueron los
esperados, entonces solamente se reportaron aquellos mencionados anteriormente.
26
6. RESULTADOS Para el análisis y la búsqueda de relaciones entre los datos del radio sondeo realizado por el
aeropuerto y la contaminación registrada por la red de monitoreo de calidad ambiental de Bogotá,
se usaron nueve indicadores que están relacionados con la estabilidad atmosférica, divididos en dos
grupos principales, el primer grupo se denominara macro indicadores, ya que estos se calculan en
base a los datos totales del muestreo, los cuales fueron: Convective available potencial energie
(CAPE), Convective inhibition CINS, Número de Richardson y agua precipitarle total y los micro
indicadores los cuales se calculan teniendo en cuenta los datos registrados por la sonda los cuales
son: Numero de inversiones térmicas, altura de la capa límite de mezcla, cambio de la temperatura
promedio por debajo de la capa limite (Dt/Dz prom), la taza de mezcla promedio por debajo de la
capa limite y la velocidad del viento registrada más cercana a la superficie.
Teniendo en cuenta estos indicadores se procedió a la comparación por medio de graficas de
dispersión entre cada uno de los indicadores y las concentraciones de PM máximo diario registrado
entre las 7 am y las 9 am por la Red de monitoreo, este procedimiento se realizó para varias
estaciones pero se reportaran solamente para dos de ellas: Estación de Suba PM2.5, y Estación de
del Carvajal PM2.5. Sin embargo es importante resaltar que los datos medidos de PM no existían para
todos los días por tanto las gráficas varían en su número de datos dependiendo de cada estación.
Se presentaran los resultados de manera separada para cada una de las estaciones:
Con base en los resultados obtenidos, se realizaron graficas con el fin de evidenciar la correlación
de algunas variables de acuerdo a los flujos de material particulado reportados para la sonda de
las estaciones Carvajal y Suba.
5.4.1Resultados estación Carvajal Las gráficas obtenidas para la estación de Carvajal fueron los siguientes:
y = 1,993x + 55,104R² = 0,0078
0
50
100
150
200
250
0 1 2 3 4 5 6 7
PM
2.5
(µg/
m3
)
Número inversiones termicas por debajo de 2.5Km desde la superficie
Concentración máxima de PM2.5 entre las 7 y las 9 AM Vs. Número de inversiones térmicas medidas por
la sonda en la estación de Carvajal
27
y = -1,0819x + 65,937R² = 0,0028
0
50
100
150
200
250
0 2 4 6 8 10 12 14 16 18
PM
2.5
(µg/
m3
)
Tasa de mezcla promedio (g/Kg)
Concentración máxima de PM2.5 entre las 7 y las 9 AM Vs. Tasa de mezcla promedio por debajo de la
capa limite en la estación Carvajal.
y = -1,9331x + 94,273R² = 0,074
0
50
100
150
200
250
0 5 10 15 20 25 30 35 40 45
PM
2.5
(µg/
m3
)
Agua precipitable (mm)
Concentración máxima de PM2.5 entre las 7 y las 9 AM Vs. Agua precipitable total en la columna de
agua en [mm] en la estación Carvajal
y = -0,0017x + 66,045R² = 0,0026
0
50
100
150
200
250
0 1000 2000 3000 4000 5000 6000
PM
2.5
(µg/
m3
)
Altura de la primera inversión térmica (m)
Concentración máxima de PM2.5 entre las 7 y las 9 AM Vs. Altura de la primera inversión térmica
significativa (m) en la estación Carvajal
28
y = -1,2319x + 60,053R² = 0,0101
0
50
100
150
200
250
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
PM
2.5
(µg/
m3
)
Velocidad de viento [Millas nauticas / hora] (Knot)
Concentración máxima de PM2.5 entre las 7 y las 9 AM Vs. Velocidad del viento en la superficie Knot en
la estación Carvajal
y = -0,0272x + 57,564R² = 0,0004
0
50
100
150
200
250
0 50 100 150 200 250
PM
2.5
(µg/
m3
)
Número de Richardson
Concentración máxima de PM2.5 entre las 7 y las 9 AM Vs. Número de Richardson en la estación
Carvajal
y = -0,262x + 58,101R² = 0,0044
0
50
100
150
200
250
-60 -50 -40 -30 -20 -10 0 10 20 30 40
PM
2.5
(µg/
m3
)
Dt/Dz promedio (C/Km)
Concentración máxima de PM2.5 entre las 7 y las 9 AM Vs. Dt/Dz Promedio por debajo de la primera
inversión térmica medida en la sonda en la estación Carvajal
29
De acuerdo a las anteriores graficas mostradas es posible observar que al relacionarlas con los
reportes de material particulado no se evidencia claramente un patrón en las gráficas y por tanto su
correlación a simple vista no es posible. Sin embargo, al hallar el coeficiente de correlación R2 es
posible ver que la relación entre el material particulado y el agua precipitarle total de la columna de
agua tienen cierta correlación entre si ya que se observa un R2 de 0,074; el cual es el más cercano a
1 de todas las relaciones realizadas.
y = -0,0609x + 56,443R² = 0,0026
0
50
100
150
200
250
-160 -140 -120 -100 -80 -60 -40 -20 0
PM
2.5
(µg/
m3
)
CINS
Concentración máxima de PM2.5 entre las 7 y las 9 AM Vs. CINS (Inhibición Convectiva) en la estación
Carvajal
y = -0,0103x + 57,62R² = 0,0067
0
50
100
150
200
250
0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500
PM
2,5
(µg/
m3
)
CAPE (J/Kg)
Concentración máxima de PM2.5 entre las 7 y las 9 AM Vs. CAPE (energia potencial disponible de
convección) en J/Kg en la estación Carvajal
30
5.4.2 Resultados Estación Suba En segundo lugar se realizaron las mismas graficas mostradas anteriormente, para la estación Suba,
en donde se obtuvieron los siguientes resultados:
y = 1,4954x + 32,511R² = 0,0142
0
20
40
60
80
100
0 1 2 3 4 5 6 7
PM
2.5
(µg/
m3
)
Número inversiones térmicas por debajo de 2.5Km desde la superficie
Concentración máxima de PM2.5 entre las 7 y las 9 AM Vs. Número de inversiones térmicas medidas por
la sonda en la estación Suba
y = -0,1709x + 35,633R² = 0,0002
0
20
40
60
80
100
0 2 4 6 8 10 12 14 16 18
PM
2.5
(µg/
m3
)
Tasa de mezcla promedio (g/Kg)
Concentración máxima de PM2.5 entre las 7 y las 9 AM Vs. Tasa de mezcla promedio por debajo de la capa
limite en la estación Suba
y = -0,002x + 42,443R² = 0,0101
0
20
40
60
80
100
0 1000 2000 3000 4000 5000 6000
PM
2.5
(µg/
m3
)
Altura de la primer inversión térmica (m)
Concentración máxima de PM2.5 entre las 7 y las 9 AM Vs. Altura de la primer inversión térmica significativa
(m) en la estación Suba
31
y = -0,0641x + 34,526R² = 0,0054
0
20
40
60
80
100
0 50 100 150 200 250
PM
2.5
(µg/
m3
)
Número de Richardson
Concentración máxima de PM2.5 entre las 7 y las 9 AM Vs. Número de Richardson en la estación Suba
y = -0,037x + 34,352R² = 0,0003
0
20
40
60
80
100
-60 -50 -40 -30 -20 -10 0 10 20 30 40
PM
2.5
(µg/
m3
)
Dt/Dz promedio (C/Km)
Concentración máxima de PM2.5 entre las 7 y las 9 AM Vs. Dt/Dz Promedio por debajo de la primera
inversión térmica medida en la sonda en la estación Suba
y = -0,0018x + 34,321R² = 0,0007
0
20
40
60
80
100
0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500
PM
2.5
(µg/
m3
)
CAPE (J/Kg)
Concentración máxima de PM2.5 entre las 7 y las 9 AM Vs. CAPE (energia potencial disponible de
convección) en J/Kg en la estación Suba
32
y = -1,0254x + 54,19R² = 0,0576
0
20
40
60
80
100
0 5 10 15 20 25 30 35 40 45
PM
2.5
(µg/
m3
)
Agua precipitable (mm)
Concentración máxima de PM2.5 entre las 7 y las 9 AM Vs. Agua precipitable total en la columna de agua en
mm en la estación Suba
y = -0,8971x + 36,211R² = 0,0158
0
20
40
60
80
100
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
PM
2.5
(µg/
m3
)
Velocidad de viento Millas nauticas / hora (Knot)
Concentración máxima de PM2.5 entre las 7 y las 9 AM Vs. Velocidad del viento en la superficie Knot en la
estación Suba
y = -0,0445x + 33,818R² = 0,004
0
20
40
60
80
100
-160 -140 -120 -100 -80 -60 -40 -20 0
PM
2.5
(µg/
m3
)
CINS
Concentración máxima de PM2.5 entre las 7 y las 9 AM Vs. CINS (Inhibición Convectiva) en la estación
Suba
33
Nuevamente, en la estación Suba, se observa una correlación muy débil entre las variables
estudiadas y el reporte de material particulado. Al realizar el cálculo del coeficiente de correlación
R2 se obtiene el mayor valor de R2 para la relación de PM y el agua precipitable total de la columna
de agua, que corresponde a un valor de 0,058 aproximadamente. Al observar este valor, se puede
observar que es menor al obtenido para la estación de Carvajal para el mismo parámetro. Esto
puede deberse a que el número de datos aportado para la estación de Carvajal en el año 2014 es
mayor al número de datos reportados para la estación Suba en ese mismo año.
7. RECOMEDACIONES Se recomienda realizar herramientas similares a la realizada, pero para leer y analizar los datos de
la red de monitoreo de calidad ambiental de Bogotá, con el fin de entender mejor la heterogeneidad
que existe en la emisión de contaminantes en la ciudad, y con esta información seguir explorando y
buscando mejores relaciones entre los datos tomados por la sonda y los medidos en la ciudad.
8. CONCLUSIONES Se construyó un aplicativo en JAVA, con la capacidad de descargar automáticamente los datos
específicos almacenados en la página web de ingeniería de la universidad de Wyoming y
almacenarlos en libros de Excel para su uso en diferentes áreas y proyectos.
Se construyó una base de datos de medidas históricas del radio sondeo realizado en la ciudad de
Bogotá, con los datos existentes desde el año 1973 hasta la fecha de entrega de este documento,
junio del 2016, esta información esta consignada en hojas de cálculo de Excel, y podrá ser utilizada
para fines investigativos y técnicos.
Se construyó una herramienta para facilitar el análisis de los datos que componen la base de datos,
y con la capacidad de calcular de factores relacionados con la estabilidad atmosférica y el
ordenamiento de dichos datos para facilitar su análisis, en otros posibles proyectos investigativos.
En cuanto al último objetivo el cual era encontrar relaciones entre la estabilidad atmosférica medida
por el sondeo y los niveles de contaminación en la ciudad se puede concluir que:
El análisis de los datos arrojo resultados que no son concluyente para poder afirmar la relación entre
la estabilidad atmosférica calculada de esta manera y las concentraciones de PM en la ciudad de
Bogotá.
También se ve que el gradiente de enfriamiento adiabático promedio y típico para Bogotá esta entre
5 y 10 C/Km, esto de las gráficas del gradiente en donde vemos una acumulación masiva de puntos
en este rango.
34
Sin embargo para el resto de los indicadores no se observa ninguna relación concluyente con los
contaminantes, y por tanto no es posible concluir que estos indicadores calculados con datos del
sondeo realizado en el Dorado-Bogotá se relacionan de manera concluyente con la concentración
de PM en la ciudad.
Al parecer la concentración de PM en la ciudad parece estar más relacionada con la emisión que con
la distribución y la capacidad de dispersión de la atmosfera, ya que no se encontraron relaciones
importantes entre estos y la concentración de PM medida
35
9. Referencias American Meteorological Society. (25 de Abril de 2012). Meteorology Glossary. Obtenido de
Convective Inhibition: http://glossary.ametsoc.org/wiki/Convective_inhibition
Castro, M., Gonzalez, R., & Portela, A. (s.f.). Parametrización de la capa límite atmosferica en los
modelos numericos de pronostico meteorologico. Obtenido de
http://revistas.ucm.es/index.php/FITE/article/viewFile/FITE9191110103A/12483
EcuRed. (2016). Indice de Tiempo. Obtenido de
http://www.ecured.cu/%C3%8Dndice_de_tiempo_severo#Inhibici.C3.B3n_convectiva_.28
Convective_inhibition_CIN.29
Fundacion para la Salud Geoambiental. (2013). Material Particulado. Obtenido de
http://www.saludgeoambiental.org/material-particulado
Garcia, D. (Mayo de 2015). Universidad de los Andes. Obtenido de Determinacion del ciclo diurno y
calculo de la concentracion de material particulado PM10 y PM2.5 en el suroccidente y el
nororiente de la ciudad de Bogota D.C. por metodos gravimetricos y volumetricos:
https://biblioteca.uniandes.edu.co/visor_de_tesis/web/?SessionID=L1Rlc2lzXzIwMTUyMD
EvNjUyMS5wZGY%3D&as_sfid=AAAAAAW_DORaZWva-uhJ4NAtNpuXRBcaMV-
9VdxNLbwbQeUnYmCeW9HxCGFs4Fqr4url0xkxiRJN0HvwXT7mvcwUb6cyY6L91rhJIZtxDYE
BQJ9x1g%3D%3D&as_fid=A1iUA1iqTbgdZjgZ8ES
Gerardo de J. Montoya, W. C. (2004). CARACTERÍSTICAS DE LA TURBULENCIA Y DE LA ESTABILIDAD
ATMOSFERICA EN BOGOTA. BOGOTA.
Guerrero, O. (2013). Universidad Nacional de Colombia. Obtenido de Desarrollo de una
metodologia para evaluar la cobertura espacial de la red de monitoreo de la calidad de
aire de Bogota: http://www.bdigital.unal.edu.co/10269/1/822211.2013.pdf
Montenegro, S. (20 de Junio de 2012). Salud Ambiental. Obtenido de Exposicion al Material
Particulado (PM) y efectos en salud respiratoria:
http://susanmontenegro2012.blogspot.com.co/2012/06/exposicion-material-particulado-
pm-y.html
Montoya, G., Cepeda, W., & Eslava, J. (s.f.). Ciencias de la Tierra. Obtenido de Caracteristicas de la
Turbulencia y de la Estabilidad Atmosferica de Bogota:
http://www.accefyn.org.co/revista/Vol_28/108/03_327_336.pdf
Ochoa, A., & Cantor, D. (s.f.). Tendencias de largo plazo en cinco indices de estabilidad atmosferica
en Colombia. Obtenido de Universidad Nacional de Colombia:
http://www.bdigital.unal.edu.co/4113/1/DD954.pdf
36
Organización Panamericana de la Salud. (Enero de 2005). Curso de autointrucción. Conceptos
básicos sobre la meteorología de la contaminación del aire. Obtenido de
http://www.bvsde.paho.org/cursoa_meteoro/frame_m2.html
Universidad Nacional Abierta y a Distancia. (2015). UNAD. Obtenido de
http://datateca.unad.edu.co/contenidos/358007/Contenido_en_linea_Caraterizacion/lecc
in_19_estabilidad_atmosfrica_y_altura_de_mezcla.html
University of Wyoming. (s.f.). Sounding Station Parameters and Indices. Obtenido de
http://weather.uwyo.edu/upperair/indices.html
University of wyoming. (s.f.). University of Wyoming. Obtenido de weather UWYO:
http://weather.uwyo.edu/upperair/sounding.html
37
ANEXO 1