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“Diseño de una red de monitoreo atmosférico para la
ciudad de San Luis Potosí: Ubicación de nodos”
Dr. Alfredo Ávila GalarzaDr. Gilberto Velázquez Angulo
San Luis Potosí, S.L.P., Octubre de 2009
Universidad Autónoma de San Luis PotosíFacultad de Ingeniería
2
1. Objetivos.
2. Antecedentes.
3. Justificación.
4. Hipótesis.
5. Metodología.
6. Modelación de las concentraciones de SO2.
7. Ubicación de puntos de monitoreo.
a) En base a concentraciones de SO2.
b) En base al riesgo a la salud.
c) Comparación con estaciones de monitoreo en
la ciudad de San Luis Potosí.
d) Selección de lugar para estación de monitoreo.
8. Conclusiones.
3
Objetivo General
Diseñar la ubicación de los nodos
de una red de monitoreo
atmosférico para la ciudad de San
Luis Potosí, tomando como base la
contaminación por SO2 de origen
industrial.
4
1.Modelar la dispersión y difusión atmosférica del
SO2 de origen industrial en la zona conurbada
de San Luís Potosí-Soledad de Graciano
Sánchez (SLP-SDGS).
2.Proponer, aplicar y comparar los resultados de
metodologías objetivas con metodologías
subjetivas para determinar la ubicación de los
nodos de una red de monitoreo atmosférico.
3.Definir y aplicar un criterio que considere la
protección a la salud en la determinación de la
ubicación de puntos de monitoreo atmosférico
en la ciudad de San Luis Potosí.
Objetivos Particulares
5
Objetivos Particulares4.Elaborar un programa informático que contenga
una metodología objetiva para la ubicación de
los nodos de una red de monitoreo atmosférico.
5.Determinar la ubicación de los sitios más
adecuados para la instalación de estaciones de
monitoreo de la calidad del aire en la ciudad de
San Luis Potosí.
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1. Objetivos.
2. Antecedentes.
3. Justificación.
4. Hipótesis.
5. Metodología.
6. Modelación de las concentraciones de SO2.
7. Ubicación de puntos de monitoreo.
a) En base a concentraciones de SO2.
b) En base al riesgo a la salud.
c) Comparación con estaciones de monitoreo en
la ciudad de San Luis Potosí.
d) Selección de lugar para estación de monitoreo.
8. Conclusiones.
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Plan Estatal de Desarrollo 2003-2009Programa Sectorial de Medio Ambiente 2004-2009
Uno de los objetivos de este programa sectorial es prevenir y controlar la contaminación atmosférica, a fin de lograr una mejor calidad del aire.
Dentro de este objetivo se encuentra el proyecto de una red de monitoreo de la calidad del airepara la zona conurbada de San Luis Potosí y Soledad de Graciano Sánchez.
Gobierno del Estado de SLP, 2005.
8
Calidad del aire en S.L.P.
En las últimas dos décadas la calidad del aire de
la ciudad de San Luis Potosí se ha visto
deteriorada por las importantes emisiones a la
atmósfera producidas por las actividades propias
de su creciente industrialización, sin mecanismos
adecuados para la prevención de la
contaminación, el aumento del tráfico vehicular,
comercios y servicios.
Ávila Galarza, 2008
9
Valores límite de la
contaminación por SO2
OMS* EPA NOM UE
Media aritmética anual
0.019 ppm
50 g/m3
0.031 ppm
80 g/m3
0.030 ppm
79 g/m3
Valor límite diario (promedio diario)
0.047 ppm
125 g/m3
0.14 ppm
365 g/m3
0.13 ppm
341 g/m3
(24 horas 1 vez al año)
0.047 ppm
125 g/m3 ( 3 ocasiones al año)
Valor límite horario
(promedio horario)
0.133 ppm (24 ocasiones por
año)
350 g/m3 Promedio 3
horas 0.50 ppm
1300
g/m3
10 minutos 0.381 ppm
500 g/m3
*Valores guía.DOF, 1994a
DOF, 1994b
DOCE, 1999,
OMS, 2006
10
Aplican sólo para EuropaAplican para todo el
mundo
1987 1997 2005
Media aritmética
anual
50 µg/m3
50 µg/m3
Valor límite diario
(promedio diario)
125 µg/m3
(Ligado a
Partículas)
125 µg/m3
(Independiente de
Partículas)
20 µg/m3
Valor límite
horario (promedio
horario)
Promedio 3 horas
10 minutos 500 µg/m3
500 µg/m3
500 µg/m3
Evolución de los valores guía de
SO2 por la OMS
OMS, 2006
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1. Objetivos.
2. Antecedentes.
3. Justificación.
4. Hipótesis.
5. Metodología.
6. Modelación de las concentraciones de SO2.
7. Ubicación de puntos de monitoreo.
a) En base a concentraciones de SO2.
b) En base al riesgo a la salud.
c) Comparación con estaciones de monitoreo en
la ciudad de San Luis Potosí.
d) Selección de lugar para estación de monitoreo.
8. Conclusiones.
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Justificación
1)El SO2 es uno de los principales contaminantes
atmosféricos de la ciudad de San Luis Potosí
con efectos considerables en la salud y el
medio ambiente.
2)Es importante establecer una red de monitoreo
para la protección de la salud de sus
habitantes.
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Justificación
3)Se requiere utilizar una metodología objetiva para
la ubicación de estaciones de monitoreo en base
al riesgo a la salud.
4)Los resultados de este estudio apoyarían el
proyecto de la Red de Monitoreo de la Calidad del
Aire a que hace referencia el Programa Sectorial
de Medio Ambiente 2004-2009 del Gobierno del
Estado de S.L.P.
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1. Objetivos.
2. Antecedentes.
3. Justificación.
4. Hipótesis.
5. Metodología.
6. Modelación de las concentraciones de SO2.
7. Ubicación de puntos de monitoreo.
a) En base a concentraciones de SO2.
b) En base al riesgo a la salud.
c) Comparación con estaciones de monitoreo en
la ciudad de San Luis Potosí.
d) Selección de lugar para estación de monitoreo.
8. Conclusiones.
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Hipótesis
La modelación de la dispersión de SO2 a partir
de sus fuentes principales mostrará la
necesidad de establecer una red de monitoreo
para la protección de la salud de los habitantes
de la ciudad de San Luis Potosí.
Mediante una metodología objetiva y con las
bases de datos disponibles, será posible
diseñar la ubicación de los nodos de una red
de monitoreo para la contaminación de origen
industrial en la ciudad de San Luis Potosí.
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1. Objetivos.
2. Antecedentes.
3. Justificación.
4. Hipótesis.
5. Metodología.
6. Modelación de las concentraciones de SO2.
7. Ubicación de puntos de monitoreo.
a) En base a concentraciones de SO2.
b) En base al riesgo a la salud.
c) Comparación con estaciones de monitoreo en
la ciudad de San Luis Potosí.
d) Selección de lugar para estación de monitoreo.
8. Conclusiones.
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Procedimiento para ubicación
de los nodos de una red de
monitoreo
(Noll y Mitsutomi,1983).
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1. Modelación
Etapa 1: Delimitar una superficie de estudio (la
ciudad de SLP); dividirla en una malla regular, y
modelar el impacto de la contaminación por SO2
de origen industrial en cada punto de la malla,
para diferentes escenarios meteorológicos.
Para cada escenario se determinarán las
concentraciones calculadas Cmt, donde m es el
índice para cada punto de la malla y t el índice
para cada escenario meteorológico.
Noll y Mitsutomi, 1983.
Finzi et al, 1991.
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Ejemplo de modelación:
Concentración promedio anual de SO2
20
21 22 23 24 25
16 17 18 19 20
11 12 13 14 15
6 7 8 9 10
m=1 m=2 m=3 4 5
Escenarios Meteorológicos para ejemplo de diseño de red de
monitoreo
t Vel. Dir.Estabilidad
Atmosférica
Altura
capa de
mezcla
No. de veces
que se
presenta
Probabilidad
de ocurrencia
(Pt)
1 1 90 A 1000 10 0.42
2 1 160 C 500 6 0.25
3 2.4 200 B 700 8 0.33
Suma 24 1
Ejemplo de malla para área de estudio
Cmt = concentraciones calculadas.
m = índice para cada punto de la malla.
t = índice para cada escenario
meteorológico.
21
t=1
300 400 350 300 250
250 700 600 150 100
100 550 300 200 300
50 550 100 500 400
50 100 200 200 350
t=2
500 400 300 450 400
700 600 250 200 150
150 250 200 350 200
100 200 600 500 250
50 100 550 400 300
t=3
150 200 200 300 700
450 600 500 200 450
150 550 450 250 500
150 500 400 200 150
200 500 600 500 200
Ejemplo de modelación de SO2
A
A
y
z
y y
H
h
z
z A
A
x
h u
Chimenea
22
2. Definir conglomerados
Para cada escenario meteorológico t, el
conglomerado Qqt se define como el
conjunto q de puntos contiguos en la malla
para los cuales las concentraciones Cmt
exceden un valor límite determinado C0.
Cada punto del conglomerado puede ser
considerado un sitio potencial de monitoreo.
23
t=1
300 400 350 300 250
250 700 600 150 100
100 550 300 200 300
50 550 100 500 400
50 100 200 200 350
t=2
500 400 300 450 400
700 600 250 200 150
150 250 200 350 200
100 200 600 500 250
50 100 550 400 300
t=3
150 200 200 300 700
450 600 500 200 450
150 550 450 250 500
150 500 400 200 150
200 500 600 500 200
C0 = 341 μg/m3
C0 : Valor límite definido
24
3. Dosificaciones de área con sus pesos
(probabilidad)
Para cualquier conglomerado, la
dosificación (Aqt) se define como la suma
de las concentraciones en cada punto para
ese conglomerado en particular,
multiplicado por la probabilidad de
ocurrencia del escenario meteorológico
correspondiente.
25
donde
Aqt = dosificación de área para el conglomerado q del escenario meteorológico t.
Pt = probabilidad de ocurrencia del escenario meteorológico t.
qtQm
tmtqt PCA ))((
Esta dosificación de área se asigna a cada punto incluido en el conglomerado, de tal manera que Amt= Aqt para cada m Є Qqt. Como cada punto de la malla puede aparecer solamente en un conglomerado en el escenario t, Amt = 0 si el punto m no pertenece a ningún conglomerado.
Cmt = Concentraciones
calculadas.
m = Índice para cada
punto de la malla.
t = Índice para cada
escenario
meteorológico.
26
qtQm
tmtqt PCA )(
t=1
300 400 350 300 250 0 1313 1313 0 0
250 700 600 150 100 q=1 3150 0.42 1313 0 1313 1313 0 0
100 550 300 200 300 0 1313 0 0 0
50 550 100 500 400 q=2 1250 0.42 521 0 1313 0 521 521
50 100 200 200 350 0 0 0 0 521
t=2
500 400 300 450 400 q=1 2200 0.25 550 550 550 0 213 213
700 600 250 200 150 550 550 0 0 0
150 250 200 350 200 q=2 850 0.25 213 0 0 0 600 0
100 200 600 500 250 0 0 600 600 0
50 100 550 400 300 q=3 2400 0.25 600 0 0 600 600 0
t=3
150 200 200 300 700 0 0 0 0 550
450 600 500 200 450 q=1 5050 0.33 1683 1683 1683 1683 0 550
150 550 450 250 500 0 1683 1683 0 550
150 500 400 200 150 q=2 1650 0.33 550 0 1683 1683 0 0
200 500 600 500 200 0 1683 1683 1683 0
qtQm
tmtqt PCA ))((Pt
Dosificación de área para el conglomerado
Cmt= Concentraciones
que exceden el límite C0
27
4. Dosificación de la estación (Sm)
Cada sitio potencial de monitoreo puede estar involucrado en más de un conglomerado, por lo que una estación es más efectiva cuando pertenezca a una mayor cantidad de conglomerados. La dosificación de la estación,Sm, se define como la suma de las dosificaciones de área de todos los conglomerados que contengan la estación.
t
mtm AS
28
t
mtm AS
550 1863 1313 213 763
2233 3546 2996 0 550
0 2996 1683 600 550
0 2996 2283 1121 521
0 1683 2283 2283 521
t =1
0 1313 1313 0 0
0 1313 1313 0 0
0 1313 0 0 0
0 1313 0 521 521
0 0 0 0 521
t =2
550 550 0 213 213
550 550 0 0 0
0 0 0 600 0
0 0 600 600 0
0 0 600 600 0
t =3
0 0 0 0 550
1683 1683 1683 0 550
0 1683 1683 0 550
0 1683 1683 0 0
0 1683 1683 1683 0
Amt = Dosificación de área para cada
conglomerado.
Dosificación de la estación Sm: suma de las dosificaciones de área de todos los
conglomerados que contengan la estación
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5. Dosificación total (A)
Esta es la dosificación acumulada total del
contaminante en el área sobre todo el
periodo evaluado. Es la suma de todas las
dosificaciones de área observadas. Es la suma de
las dosificaciones de área Aqt de todos los conglomerados q en todos los
escenarios meteorológicos t.
t q
qtAA
t = Índice para cada escenario meteorológico.
q = Número de conglomerado
Aqt = Dosificación de área para el conglomerado
30
5429t q
qtAA
t=1 q=1 3150 0.42 1313
q=2 1250 0.42 521
t=2 q=1 2200 0.25 550
q=2 850 0.25 213
q=3 2400 0.25 600
t=3 q=1 5050 0.33 1683
q=2 1650 0.33 550
5429
qtQm
tmtqt PCA )(
qtQm
tmtqt PCA ))((Pt
Dosificación Total
t = Índice para cada
escenario meteorológico.
q = Número de
conglomerado
Aqt = Dosificación de área
para el conglomerado
31
6. Eficiencia de estación (Em)
La eficiencia de la estación, Em, se define en
términos de las dosificaciones recibidas por
el sitio de monitoreo. Esta eficiencia se
calcula como la razón de la dosificación de
la estación entre la dosificación total.
A
SE m
m
Dosificación de la estación Sm: suma de las
dosificaciones de área de todos los conglomerados que
contengan la estación.
Dosificación total que equivale a la suma de las
dosificaciones de área Aqt de todos los conglomerados
q en todos los escenarios meteorológicos t.
32
0.101 0.343 0.242 0.039 0.140
0.411 0.653 0.552 0.000 0.101
0.000 0.552 0.310 0.111 0.101
0.000 0.552 0.421 0.206 0.096
0.000 0.310 0.421 0.421 0.096
10.1% 34.3% 24.2% 3.9% 14.0%
41.1% 65.3% 55.2% 0.0% 10.1%
0.0% 55.2% 31.0% 11.1% 10.1%
0.0% 55.2% 42.1% 20.7% 9.6%
0.0% 31.0% 42.1% 42.1% 9.6%
550 1863 1313 213 763
2233 3546 2996 0 550
0 2996 1683 600 550
0 2996 2283 1121 521
0 1683 2283 2283 521
t
mtm ASA
SE m
m t q
qtAA
A = 5429
Em (%)
Dosificación de
la estación
Dosificación total Eficiencia de Estación
Eficiencia de Estación en %
33
7. Selección de sitios de monitoreo
a) El primer sitio de monitoreo que se selecciona es el que tiene la más alta eficiencia de estación.
La cobertura de estación se define como el conjunto de todos los puntos que pertenecen a cualquier conglomerado que contenga la estación.
34
Primer sitio de monitoreo seleccionado
10.1% 34.3% 24.2% 3.9% 14.0%
41.1% 65.3% 55.2% 0.0% 10.1%
0.0% 55.2% 31.0% 11.1% 10.1%
0.0% 55.2% 42.1% 20.7% 9.6%
0.0% 31.0% 42.1% 42.1% 9.6%
35
Cobertura de la estación 1
t=1
300 400 350 300 250
250 700 600 150 100
100 550 300 200 300
50 550 100 500 400
50 100 200 200 350
t=2
500 400 300 450 400
700 600 250 200 150
150 250 200 350 200
100 200 600 500 250
50 100 550 400 300
t=3
150 200 200 300 700
450 600 500 200 450
150 550 450 250 500
150 500 400 200 150
200 500 600 500 200
10.1% 34.3% 24.2% 3.9% 14.0%
41.1% 65.3% 55.2% 0.0% 10.1%
0.0% 55.2% 31.0% 11.1% 10.1%
0.0% 55.2% 42.1% 20.7% 9.6%
0.0% 31.0% 42.1% 42.1% 9.6%
36
Eficiencia de estaciones y red de monitoreo
con una estación de monitoreo
EstaciónEficiencia de
estación
Eficiencia de la
red
1 65.3% 65.3%
37
7. Selección de sitios de monitoreo
b) Todos los conglomerados asociados con el primer sitio seleccionado son eliminados y se calculan nuevas dosificaciones (Sm) y eficiencias de estación (Em) para los puntos que restan.
Se procede igual para la selección de la segunda estación (celda) más eficiente.
38
Selección del segundo sitio de monitoreo
t=1
300 400 350 300 250 0 0 0 0 0
250 700 600 150 100 q=1 3150 0.42 1313 0 0 0 0 0
100 550 300 200 300 0 0 0 0 0
50 550 100 500 400 q=2 1250 0.42 521 0 0 0 521 521
50 100 200 200 350 0 0 0 0 521
t=2
500 400 300 450 400 q=1 2200 0.25 550 0 0 0 213 213
700 600 250 200 150 0 0 0 0 0
150 250 200 350 200 q=2 850 0.25 213 0 0 0 600 0
100 200 600 500 250 0 0 600 600 0
50 100 550 400 300 q=3 2400 0.25 600 0 0 600 600 0
t=3
150 200 200 300 700 q=1 5050 0.33 1683 0 0 0 0 550
450 600 500 200 450 0 0 0 0 550
150 550 450 250 500 q=2 1650 0.33 550 0 0 0 0 550
150 500 400 200 150 0 0 0 0 0
200 500 600 500 200 0 0 0 0 0
A:
5429
0 0 0 213 763
0 0 0 0 550
0 0 0 600 550
0 0 600 1121 521
0 0 600 600 521
t
mtm AS
Sm: Dosificación de la
estación.
Amt: Dosificaciones de
área de todos los
conglomerados que
contengan la estación
Amt= Dosificación de área para el conglomerado
39
Segundo sitio de monitoreo
seleccionado
0.0% 0.0% 0.0% 3.9% 14.0%
0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 10.1%
0.0% 0.0% 0.0% 11.1% 10.1%
0.0% 0.0% 11.1% 20.7% 9.6%
0.0% 0.0% 11.1% 11.1% 9.6%
A
SE m
m Em: Eficiencia de estación
40
Cobertura de la estación 2t=1
300 400 350 300 250
250 700 600 150 100
100 550 300 200 300
50 550 100 500 400
50 100 200 200 350
t=2
500 400 300 450 400
700 600 250 200 150
150 250 200 350 200
100 200 600 500 250
50 100 550 400 300
t=3
150 200 200 300 700
450 600 500 200 450
150 550 450 250 500
150 500 400 200 150
200 500 600 500 200
0.0% 0.0% 0.0% 3.9% 14.0%
0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 10.1%
0.0% 0.0% 0.0% 11.1% 10.1%
0.0% 0.0% 11.1% 20.7% 9.6%
0.0% 0.0% 11.1% 11.1% 9.6%
41
EstaciónEficiencia de
estación
Eficiencia de
la red
1 65.3% 65.3%
2 20.7% 86.0%
Eficiencia de estaciones y red de monitoreo
con dos estaciones de monitoreo
42
c) Este proceso continúa hasta que las
restricciones de eficiencia o número
total de estaciones de la red de
monitoreo son cumplidas (la
eficiencia de la red es la suma de las
eficiencias de todas las estaciones
seleccionadas).
7. Selección de sitios de monitoreo
43
Eficiencia de estaciones y red de monitoreo
con tres estaciones de monitoreo
EstaciónEficiencia
de estación
Eficiencia de
la red
1 65.3% 65.3%
2 20.7% 86.0%
3 14.0% 100.0%
44
Cobertura de la red
Est. 3
Est. 1
Est. 2
45
Modelación de la dispersión
atmosférica
46
Se usará el modelo ISC3
A
A
y
z
y y
H
h
z
z A
A
x
h u
Chimenea
El Industrial Source Complex (ISC3) es un modelo gaussiano que
puede ser usado para calcular la concentración de contaminantes
a partir de las emisiones de fuentes asociadas con complejos
industriales.
Se decidió utilizar este modelo debido a que los datos
meteorológicos y los datos de las fuentes y de sus tasas de
emisión pueden obtenerse con el detalle y la precisión que el
modelo requiere en la zona de estudio. Este modelo a dado
buenos resultados en varias simulaciones en las que se ha
aplicado.Atkinson y Col., 1997
47
Datos meteorológicos
48
Vientos
Rosa de vientos para el año 2003. Se tiene un 20.7% de los datos concalma. La velocidad promedio para todo el año fue de 2.43 m/s. Cadacircunferencia indica 3% de frecuencia. (Observatorio Meteorológico dela Comisión Nacional del Agua, en la ciudad de San Luis Potosí).
Rosa de vientos para el
periodo 1978 - 1997
49
Inventario de emisiones de SO2
50
Emisiones Industriales de SO2
La suma de las emisiones de SO2 de origen
industrial (Zona Industrial y Fundidora de
cobre y zinc) correspondió a 36,032 toneladas
durante el año 2003 en la ciudad de San Luis
Potosí.
51
1. Objetivos.
2. Antecedentes.
3. Justificación.
4. Hipótesis.
5. Metodología.
6. Modelación de las concentraciones de SO2.
7. Ubicación de puntos de monitoreo.
a) En base a concentraciones de SO2.
b) En base al riesgo a la salud.
c) Comparación con estaciones de monitoreo en
la ciudad de San Luis Potosí.
d) Selección de lugar para estación de monitoreo.
8. Conclusiones.
52
Zona de estudio
1. Zona Universitaria – UASLP.
2. Centro Comercial El Dorado.
3. Alameda.
4. Central de Autobuses.
5. Parque Tangamanga I.
6. Parque Tangamanga II.
53
Concentración promedio anual de SO2
54
Concentración máxima de promedio
diario de SO2
55
Concentración máxima horaria de SO2
56
1. Objetivos.
2. Antecedentes.
3. Justificación.
4. Hipótesis.
5. Metodología.
6. Modelación de las concentraciones de SO2.
7. Ubicación de puntos de monitoreo.
a) En base a concentraciones de SO2.
b) En base al riesgo a la salud.
c) Comparación con estaciones de monitoreo en la ciudad de San Luis Potosí.
d) Selección de lugar para estación de monitoreo.
8. Conclusiones.
57
Interfase del programa AirMon
58
Ubicación de puntos de monitoreo en
base a las concentraciones de SO2
59
1. Definir conglomerados
Se seleccionó un valor límite de 20 µg/m3
para las concentraciones modeladas diarias
de SO2 en la formación de conglomerados,
con base a las recomendaciones de la
OMS.
60
1.8 2.6 3.2 3.6 3.9 4.4 30.5 23.0 1.5 0.2 0.1 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
1.4 1.9 2.8 3.5 4.0 19.9 32.0 4.2 1.7 0.5 0.1 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
3.0 1.2 2.1 3.1 7.6 38.4 5.9 4.4 3.1 1.3 0.3 0.1 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
26.5 1.2 1.3 2.3 34.6 5.2 5.2 5.4 4.6 2.8 0.9 0.2 0.1 0.0 0.0 0.0 0.1 0.2 0.3 0.6
38.1 8.7 0.7 11.0 2.8 3.7 5.0 6.0 6.0 4.7 2.6 1.2 1.4 2.1 3.1 4.2 5.3 6.4 7.5 9.2
13.9 72.9 0.3 0.7 1.5 3.5 8.5 15.7 22.7 27.0 28.4 27.6 27.0 26.8 26.2 25.2 24.1 22.8 22.1 21.5
18.0 19.7 0.1 1.5 4.0 9.6 14.5 17.9 20.3 21.0 19.4 15.8 11.8 10.0 8.9 8.1 7.3 7.2 7.7 7.1
0.5 0.0 0.3 1.5 41.6 54.0 22.9 8.5 6.5 8.1 8.9 7.4 3.6 0.7 0.2 0.1 0.5 2.1 2.1 2.2
0.1 0.1 0.2 9.6 1.7 11.5 56.7 72.5 51.6 29.4 17.4 12.2 8.0 2.7 0.3 0.1 2.2 2.3 2.3 2.2
0.2 0.2 0.2 27.4 32.0 1.4 2.4 17.1 51.0 66.2 59.4 46.0 30.3 15.0 4.2 3.3 3.2 2.8 2.7 2.4
0.5 0.5 0.5 20.3 9.6 31.7 1.3 1.1 4.6 19.3 45.8 60.6 58.4 49.7 33.2 19.2 10.6 6.2 4.0 2.9
0.9 0.9 0.9 6.0 28.3 21.9 21.9 1.6 1.5 2.7 7.6 23.8 46.9 62.3 57.0 41.5 32.9 25.0 16.8 10.5
1.2 1.3 1.3 2.2 37.5 6.9 34.8 13.9 2.4 2.7 4.0 8.0 21.7 39.9 57.2 60.6 47.2 37.2 32.0 27.5
1.4 1.5 1.6 1.8 22.0 20.4 10.3 36.2 9.9 4.8 6.9 10.1 15.3 29.1 40.1 49.0 52.8 47.6 40.9 32.5
1.4 1.5 1.6 1.8 8.9 35.0 6.2 21.7 32.8 10.7 8.1 9.1 11.3 17.4 30.2 39.9 44.2 39.5 38.6 41.0
1.5 1.7 1.9 2.4 4.7 32.7 16.4 8.5 30.9 25.7 9.2 8.6 9.5 12.0 19.0 32.1 38.3 38.6 29.7 30.5
1.8 2.2 2.8 3.5 4.5 20.5 28.9 7.1 12.9 33.2 19.3 8.8 8.8 9.6 13.0 23.3 34.5 37.9 31.7 21.7
2.4 3.0 3.4 3.7 4.0 10.4 32.6 11.9 6.3 18.9 31.1 15.1 9.0 9.0 11.1 17.2 28.7 35.4 34.7 23.2
2.7 3.0 3.1 3.3 3.5 5.6 25.6 20.6 6.0 8.2 24.2 26.8 12.3 9.0 10.6 13.9 19.3 27.5 34.8 25.3
2.5 2.6 2.7 2.8 3.0 3.7 15.5 27.2 8.8 5.4 11.6 27.0 22.1 10.6 8.6 8.5 10.9 17.4 23.6 25.1
Concentraciones diarias modeladas de
SO2 para el día 20 de enero de 2003
61
0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
3 0 0 0 4 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
3 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 5 0 0 0 0 0 0 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6
0 0 0 0 0 0 0 0 6 6 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 7 7 7 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 7 7 7 7 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 8 8 0 0 0 7 7 7 7 7 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 8 0 9 0 0 0 0 7 7 7 7 7 0 0 0 0 0
0 0 0 0 9 9 9 0 0 0 0 7 7 7 7 7 7 7 0 0
0 0 0 0 9 0 9 0 0 0 0 0 7 7 7 7 7 7 7 7
0 0 0 0 9 9 0 10 0 0 0 0 0 7 7 7 7 7 7 7
0 0 0 0 0 9 0 10 10 0 0 0 0 0 7 7 7 7 7 7
0 0 0 0 0 9 0 0 10 10 0 0 0 0 0 7 7 7 7 7
0 0 0 0 0 9 9 0 0 10 0 0 0 0 0 7 7 7 7 7
0 0 0 0 0 0 9 0 0 0 11 0 0 0 0 0 7 7 7 7
0 0 0 0 0 0 9 9 0 0 11 11 0 0 0 0 0 7 7 7
0 0 0 0 0 0 0 9 0 0 0 11 11 0 0 0 0 0 7 7
Conglomerados correspondientes al día
20 de enero de 2003
62
Dosificaciones de área correspondientes al día 20 de enero de 2003 para
la selección del primer puntos de monitoreo en base a las concentraciones
modeladas de SO2.
0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.23 0.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.23 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
0.18 0.00 0.00 0.00 0.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
0.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
0.00 0.20 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.94 0.94 0.94 0.94 0.94 0.94 0.94 0.94 0.94 0.94 0.94 0.94
0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.94 0.94 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
0.00 0.00 0.00 0.00 6.97 6.97 6.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 6.97 6.97 6.97 6.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
0.00 0.00 0.00 0.22 0.22 0.00 0.00 0.00 6.97 6.97 6.97 6.97 6.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
0.00 0.00 0.00 0.22 0.00 1.21 0.00 0.00 0.00 0.00 6.97 6.97 6.97 6.97 6.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
0.00 0.00 0.00 0.00 1.21 1.21 1.21 0.00 0.00 0.00 0.00 6.97 6.97 6.97 6.97 6.97 6.97 6.97 0.00 0.00
0.00 0.00 0.00 0.00 1.21 0.00 1.21 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 6.97 6.97 6.97 6.97 6.97 6.97 6.97 6.97
0.00 0.00 0.00 0.00 1.21 1.21 0.00 0.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 6.97 6.97 6.97 6.97 6.97 6.97 6.97
0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 1.21 0.00 0.49 0.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 6.97 6.97 6.97 6.97 6.97 6.97
0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 1.21 0.00 0.00 0.49 0.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 6.97 6.97 6.97 6.97 6.97
0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 1.21 1.21 0.00 0.00 0.49 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 6.97 6.97 6.97 6.97 6.97
0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 1.21 0.00 0.00 0.00 0.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 6.97 6.97 6.97 6.97
0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 1.21 1.21 0.00 0.00 0.36 0.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 6.97 6.97 6.97
0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 1.21 0.00 0.00 0.00 0.36 0.36 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 6.97 6.97
2. Dosificaciones de área (20 de enero de 2003)
63
Dosificaciones de la estación para la selección del primer punto de monitoreo
en base a las concentraciones modeladas de SO2 en el año 2003. Se presenta
sombreada la celda con mayor dosificación de la estación.
18.1 11.6 18.8 14.9 73.4 24.4 151.3 158.7 89.7 0.0 0.0 0.0 0.0 29.8 115.0 159.4 202.4 220.9 200.0 199.8
20.4 11.0 29.5 72.6 75.9 128.0 159.8 93.8 0.0 0.0 0.0 62.4 152.2 216.5 245.9 237.3 219.5 209.1 173.6 136.5
20.0 12.9 37.4 109.3 98.6 168.5 109.3 0.0 0.0 92.2 216.2 259.5 267.1 267.0 253.0 223.5 178.7 112.1 63.7 9.1
35.7 28.2 30.2 102.1 183.7 100.6 6.6 132.2 268.2 290.1 287.9 268.1 238.2 178.0 107.1 9.1 0.0 0.0 0.0 0.0
72.2 49.8 66.1 249.1 84.0 196.0 314.7 319.4 298.4 248.8 168.8 60.9 14.1 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 6.5 7.7
186.7 135.3 135.4 275.0 330.5 307.8 235.7 152.2 120.2 115.4 114.2 119.0 143.3 148.7 148.5 143.5 143.5 140.1 139.3 131.5
327.0 307.0 6.4 176.3 216.3 290.2 294.4 289.0 277.4 270.2 267.9 252.8 239.7 234.1 216.4 199.1 192.8 191.9 190.0 182.4
268.4 302.3 286.7 25.0 80.0 242.7 216.3 134.5 76.0 69.2 85.5 105.9 112.7 118.6 119.9 120.0 121.8 121.9 124.2 122.1
266.5 294.6 336.1 88.4 136.3 0.0 114.4 247.2 252.6 242.4 189.8 94.0 14.9 0.0 0.0 0.0 27.3 37.8 37.8 37.8
170.4 284.9 365.9 270.7 240.5 211.6 6.7 6.7 87.8 202.2 264.3 276.6 228.6 181.9 108.1 64.3 40.6 9.5 25.7 25.7
189.7 249.0 367.8 274.8 94.7 296.4 239.2 6.7 6.7 6.7 119.4 213.2 275.5 290.7 263.4 243.0 185.2 140.0 79.4 45.1
200.5 221.1 369.3 228.0 211.2 152.8 339.4 256.2 13.4 17.0 17.0 58.2 151.5 253.0 335.5 318.4 279.2 272.6 219.2 153.4
153.9 206.8 332.9 166.3 260.7 81.4 235.4 357.2 259.9 31.1 59.5 91.1 188.3 374.7 510.9 394.8 332.6 287.7 261.3 250.3
72.2 204.0 315.3 49.8 251.8 163.7 40.9 264.9 371.6 292.8 117.0 178.0 445.5 679.7 763.9 627.4 414.4 295.8 270.7 252.7
22.4 207.7 305.8 44.6 216.3 235.2 52.7 125.4 334.7 410.9 318.7 181.7 300.0 558.0 733.2 783.4 615.5 361.4 238.5 214.9
8.7 202.1 300.0 66.9 172.1 237.4 137.6 3.5 196.2 343.2 399.9 323.4 253.2 370.8 632.8 747.5 723.5 537.3 324.9 190.2
24.7 200.7 294.5 76.8 113.3 230.9 183.2 24.8 26.3 208.4 334.4 384.7 388.9 340.8 468.9 696.8 758.3 654.5 429.6 204.5
34.6 204.6 282.7 103.5 23.9 203.5 236.1 108.3 3.5 107.4 241.9 358.5 403.7 401.6 450.6 612.6 718.8 713.6 532.9 343.3
43.0 201.1 273.6 116.3 9.0 164.2 222.4 140.9 10.3 5.0 142.1 270.7 376.8 414.6 430.5 538.8 654.6 674.3 543.7 362.9
46.8 185.4 238.3 119.4 0.0 121.4 198.1 152.9 64.1 5.0 15.6 159.4 267.2 329.5 339.7 347.1 362.8 355.0 406.8 321.0
3. Dosificación de la estación (año 2003)
64
4. Dosificación total
La dosificación total es la suma de todas las dosificaciones de área observadas en la zona de estudio durante todo el periodo modelado. Sólo se considera una vez el valor de la dosificación de área por cada conglomerado, realizando la suma para todos los conglomerados de cada día simulado y los 365 días simulados.
Se obtuvo un valor de dosificación total de 2,247.5.
65
Eficiencia de la estación (en porcentaje) para la selección del primer punto de monitoreo
en base a las concentraciones modeladas de SO2 en el año 2003. Se presenta
sombreada la celda con mayor porcentaje de eficiencia en la zona de estudio.
0.8 0.5 0.8 0.7 3.3 1.1 6.7 7.1 4.0 0.0 0.0 0.0 0.0 1.3 5.1 7.1 9.0 9.8 8.9 8.9
0.9 0.5 1.3 3.2 3.4 5.7 7.1 4.2 0.0 0.0 0.0 2.8 6.8 9.6 10.9 10.6 9.8 9.3 7.7 6.1
0.9 0.6 1.7 4.9 4.4 7.5 4.9 0.0 0.0 4.1 9.6 11.5 11.9 11.9 11.3 9.9 8.0 5.0 2.8 0.4
1.6 1.3 1.3 4.5 8.2 4.5 0.3 5.9 11.9 12.9 12.8 11.9 10.6 7.9 4.8 0.4 0.0 0.0 0.0 0.0
3.2 2.2 2.9 11.1 3.7 8.7 14.0 14.2 13.3 11.1 7.5 2.7 0.6 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.3 0.3
8.3 6.0 6.0 12.2 14.7 13.7 10.5 6.8 5.3 5.1 5.1 5.3 6.4 6.6 6.6 6.4 6.4 6.2 6.2 5.9
14.6 13.7 0.3 7.8 9.6 12.9 13.1 12.9 12.3 12.0 11.9 11.2 10.7 10.4 9.6 8.9 8.6 8.5 8.5 8.1
11.9 13.4 12.8 1.1 3.6 10.8 9.6 6.0 3.4 3.1 3.8 4.7 5.0 5.3 5.3 5.3 5.4 5.4 5.5 5.4
11.9 13.1 15.0 3.9 6.1 0.0 5.1 11.0 11.2 10.8 8.4 4.2 0.7 0.0 0.0 0.0 1.2 1.7 1.7 1.7
7.6 12.7 16.3 12.0 10.7 9.4 0.3 0.3 3.9 9.0 11.8 12.3 10.2 8.1 4.8 2.9 1.8 0.4 1.1 1.1
8.4 11.1 16.4 12.2 4.2 13.2 10.6 0.3 0.3 0.3 5.3 9.5 12.3 12.9 11.7 10.8 8.2 6.2 3.5 2.0
8.9 9.8 16.4 10.1 9.4 6.8 15.1 11.4 0.6 0.8 0.8 2.6 6.7 11.3 14.9 14.2 12.4 12.1 9.8 6.8
6.8 9.2 14.8 7.4 11.6 3.6 10.5 15.9 11.6 1.4 2.6 4.1 8.4 16.7 22.7 17.6 14.8 12.8 11.6 11.1
3.2 9.1 14.0 2.2 11.2 7.3 1.8 11.8 16.5 13.0 5.2 7.9 19.8 30.2 34.0 27.9 18.4 13.2 12.0 11.2
1.0 9.2 13.6 2.0 9.6 10.5 2.3 5.6 14.9 18.3 14.2 8.1 13.3 24.8 32.6 34.9 27.4 16.1 10.6 9.6
0.4 9.0 13.3 3.0 7.7 10.6 6.1 0.2 8.7 15.3 17.8 14.4 11.3 16.5 28.2 33.3 32.2 23.9 14.5 8.5
1.1 8.9 13.1 3.4 5.0 10.3 8.2 1.1 1.2 9.3 14.9 17.1 17.3 15.2 20.9 31.0 33.7 29.1 19.1 9.1
1.5 9.1 12.6 4.6 1.1 9.1 10.5 4.8 0.2 4.8 10.8 16.0 18.0 17.9 20.0 27.3 32.0 31.8 23.7 15.3
1.9 8.9 12.2 5.2 0.4 7.3 9.9 6.3 0.5 0.2 6.3 12.0 16.8 18.4 19.2 24.0 29.1 30.0 24.2 16.1
2.1 8.2 10.6 5.3 0.0 5.4 8.8 6.8 2.9 0.2 0.7 7.1 11.9 14.7 15.1 15.4 16.1 15.8 18.1 14.3
5. Eficiencia de la estación
66
6. Selección de sitios de monitoreo (primer sitio de
monitoreo seleccionado y su cobertura espacial)X X 0 0 X 0 X X X 0 0 0 0 0 0 X X X X X
X X X X X X X X 0 0 0 0 X X X X X X X X
X X X X X X X 0 0 0 X X X X X X X X X 0
X X X X X X X X X X X X X X X 0 0 0 0 0
X X X X 0 X X X X X X X 0 0 0 0 0 0 0 0
X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X
X X 0 X X X X X X X X X X X X X X X X X
X X X 0 X X X X X X X X X X X X X X X X
X X X X X 0 X X X X X X X 0 0 0 X X X X
0 X X X X X X X X X X X X X X X X X X X
X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X
X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X
X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X
0 X X X X X X X X X X X X X X X X X X X
0 X X 0 X X X X X X X X X X X 1 X X X X
0 X X 0 X X X 0 X X X X X X X X X X X X
0 X X 0 X X X 0 X X X X X X X X X X X X
0 X X 0 X X X X 0 X X X X X X X X X X X
0 X X 0 0 X X X 0 X X X X X X X X X X X
0 X X 0 0 X X X X X X X X X X X X X X X
El primer sitio de monitoreo que se selecciona es el que tiene la más alta eficiencia de
estación. La cobertura de estación se define como el conjunto de todos los puntos que
pertenecen a cualquier conglomerado que contenga la estación.
67La celda con sombreado claro corresponde a la ubicación del primer sitio de monitoreo seleccionado.
1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 0 0 0
1 1 1 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0
1 1 1 0 0 0 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0
1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0
0 2 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 3 3 3 3 0 0 0 0
0 0 0 0 4 0 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 5 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0
0 0 0 0 0 5 5 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0
0 0 0 0 0 0 5 5 0 0 0 0 1 1 1 1 0 0 0 6
0 0 0 0 0 0 0 5 5 0 0 0 0 1 1 1 1 1 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 5 5 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1
0 0 0 0 0 0 0 0 5 5 5 0 0 0 1 1 1 1 1 1
0 0 0 0 0 0 0 0 0 5 5 5 0 0 0 1 1 1 1 0
0 7 0 0 0 0 0 0 0 0 5 5 5 0 0 0 1 1 1 1
0 7 0 0 0 0 0 0 0 0 0 5 5 5 0 0 1 1 1 1
0 7 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 5 5 5 0 0 1 1 1
0 7 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 5 5 0 0 0 0 1
Conglomerados correspondientes al día
8 de marzo de 2003
68
Segundo sitio de monitoreo seleccionado y
su cobertura espacial0 0 0 0 0 0 X X 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 X X
0 0 0 0 0 X X 0 0 0 0 0 0 0 0 X X X X X
0 0 X X X X 0 0 0 0 0 X X X X X X X X 0
X X X X X 0 0 0 X X X X X X X 0 0 0 0 0
X X X X 0 X X X X X X X 0 0 0 0 0 0 0 0
X X X X X X X X 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X
X X X X X 0 0 0 0 X X X X X X X X X X X
X X X X X 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
X X X X X X 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
X X X X X X X 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
X X 2 X X X X X 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
X X X X X X X X X 0 0 0 0 0 X 0 0 0 0 0
X X X X X X X X X X X 0 X X X X X 0 0 0
X X X X X X X X X X X 0 0 X X X X 0 0 0
X X X X X X X 0 X X X X 0 X X X X X 0 0
X X X X X X X X 0 X X X X 0 X X X X X 0
X X X X X X X X 0 X X X X X X X X X X X
X X X X X X X X X 0 X X X X X X X X X X
X X X X 0 X X X X 0 0 X X X X X X X X X
Todos los conglomerados asociados con el primer sitio seleccionado son eliminados y se calculan
nuevas dosificaciones y eficiencias de estación para los puntos que restan. Luego se selecciona el
segundo sitio más eficiente.
69
Estación Eficiencia de estación Eficiencia de la red
1 34.9% 34.9%
2 14.8% 49.7%
Eficiencias de las estaciones y de la red de monitoreo,
para el caso de dos puntos de monitoreo
La eficiencia de la red es la suma de las eficiencias de todas las estaciones seleccionadas.
70
Eficiencias de las estaciones y de la red de monitoreo,
para el caso de 10 puntos de monitoreo seleccionados en
base a las concentraciones de SO2.
Estación Eficiencia de estación Eficiencia de la red
1 34.9% 34.9%
2 14.8% 49.7%
3 12.4% 62.1%
4 8.4% 70.5%
5 4.8% 75.3%
6 3.9% 79.2%
7 3.7% 82.9%
8 2.3% 85.2%
9 2.1% 87.3%
10 1.6% 88.9%
Este proceso continúa hasta que las restricciones de eficiencia o número total de estaciones de la
red de monitoreo son cumplidas (la eficiencia de la red es la suma de las eficiencias de todas las
estaciones seleccionadas).
71
Distribución de las 10 estaciones de monitoreo en base a las
concentraciones de SO2 en relación con la ubicación de las fuentes de
emisión y la distribución de la población en la ciudad de San Luis Potosí.
#
# # #
# # # # #
# # # # # # # #
# # # # # # # # #
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# # # # # #
# # # # # # #
# # # # #
# # #
$
5
9
8
7
6
1
4
3
2
10Pob lac ión (h ab /km 2 )
0
1 - 500
501 - 1 00 0
100 1 - 20 00
200 1 - 35 00
350 1 - 50 00
500 1 - 75 00
750 1 - 95 00
950 1 - 12 500
125 01 - 1 681 0
# Fu en te s Z o na Ind us tria l
$ Fu nd ido ra
72
1. Objetivos.
2. Antecedentes.
3. Justificación.
4. Hipótesis.
5. Metodología.
6. Modelación de las concentraciones de SO2.
7. Ubicación de puntos de monitoreo.
a) En base a concentraciones de SO2.
b) En base al riesgo a la salud.
c) Comparación con estaciones de monitoreo en la ciudad de San Luis Potosí.
d) Selección de lugar para estación de monitoreo.
8. Costos externos de la contaminación por SO2.
9. Conclusiones.
73
4. Selección de sitios de monitoreo (primer sitio de
monitoreo seleccionado en base al riesgo a la
salud y su cobertura espacial)
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 X X 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 X X X 0 0 0 0 0 X X X 0 0 0 0 0
0 0 0 X X X 0 X X X X X X X 0 0 0 0 0 0
0 0 0 X X X X X X X X X X 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 X X X X X X X X X X 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 X X X 1 X X X X X X X 0 0 0 0 0 0
0 0 0 X X X X X X X X X X X X X 0 0 0 0
0 0 X X X 0 X X X X X X 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 X 0 X X 0 0 X X X X X X X X 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 X X X X X X 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 X X X X 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
74
Eficiencias de las estaciones y de la red de monitoreo,
para el caso de 10 puntos de monitoreo seleccionados en
base al riesgo a la salud
EstaciónEficiencia de
estación
Eficiencia de la
red
Ubicación
(X,Y)
1 38.93% 38.93% (7,14)
2 21.30% 60.23% (12,11)
3 13.18% 73.41% (5,15)
4 4.89% 78.30% (3,11)
5 2.82% 81.12% (14,8)
6 1.89% 83.01% (7,9)
7 1.64% 84.65% (5,17)
8 1.63% 86.28% (12,17)
9 1.57% 87.85% (5,11)
10 1.55% 89.40% (9,12)
75
Distribución de las 10 estaciones de monitoreo en base al riesgo
a la salud en relación con la ubicación de las fuentes de emisión
y la distribución de la población en la ciudad de San Luis Potosí.
#
# # #
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5
9
87
6
1
4
3
2
10
Pob lac ión (h ab /km 2 )
0
1 - 500
501 - 1 00 0
100 1 - 20 00
200 1 - 35 00
350 1 - 50 00
500 1 - 75 00
750 1 - 95 00
950 1 - 12 500
125 01 - 1 681 0
# Fu en te s Z o na Ind us tria l
$ Fu nd ido ra
76
1. Objetivos.
2. Antecedentes.
3. Justificación.
4. Hipótesis.
5. Metodología.
6. Modelación de las concentraciones de SO2.
7. Ubicación de puntos de monitoreo.
a) En base a concentraciones de SO2.
b) En base al riesgo a la salud.
c) Comparación con estaciones de monitoreo en la ciudad de San Luis Potosí.
d) Selección de lugar para estación de monitoreo.
8. Costos externos de la contaminación por SO2.
9. Conclusiones.
77
Se va a comparar la eficiencia de lasestaciones seleccionadas en base alriesgo a la salud con la eficiencia quecorrespondería a la ubicación deestaciones de monitoreo de la ciudad deSan Luis Potosí.
Comparación con estaciones de monitoreo
en la ciudad de San Luis Potosí
78
Distribución de las tres estaciones de monitoreo en la ciudad de San
Luis Potosí (A: IPAC, B: Facultad de Psicología de la UASLP y C: DIF
Municipal) y las 10 estaciones de monitoreo seleccionadas en base al
riesgo a la salud.
N
Pob lac ión (h ab /km 2 )
0
1 - 500
501 - 1 00 0
100 1 - 20 00
200 1 - 35 00
350 1 - 50 00
500 1 - 75 00
750 1 - 95 00
950 1 - 12 500
125 01 - 1 681 0
# Fu en te s Z o na Ind us tria l
$ Fu nd ido ra
#
#
# # #
# # # # ## # # # # # # #
# # # # # # # # #
# # # # # # ## # # # # # #
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# # # # # ## # # # # #
# # # # # #
# # # # # ## # # # # # #
# # # # #
# # #
$ #
#
#
5
9
8
7
6
1
4
3
2
10
A
C
B
79
1. Objetivos.
2. Antecedentes.
3. Justificación.
4. Hipótesis.
5. Metodología.
6. Modelación de las concentraciones de SO2.
7. Ubicación de puntos de monitoreo.
a) En base a concentraciones de SO2.
b) En base al riesgo a la salud.
c) Comparación con estaciones de monitoreo de la ciudad de San Luis Potosí.
d) Selección de lugar para estación de monitoreo.
8. Costos externos de la contaminación por SO2.
9. Conclusiones.
80
Una vez que se ha identificado la celda conmayor representatividad para medir elestado de la calidad del aire en base alriesgo a la salud (o algún otro criterio), esnecesario determinar el sitio preciso dondese va a ubicar la estación de monitoreodentro de esta celda de 1 km x 1 km.
Selección de lugar para estación de
monitoreo
81
1. Que tenga acceso libre de ser posible las 24
horas del día, los 365 días del año.
2. La energía eléctrica deberá ser suficiente y
de calidad de acuerdo a la demanda de la
instrumentación de la estación.
3. Deberá contar con protección contra actos de
vandalismo.
4. La estación de monitoreo deberá estar
instalada dentro de un rango de altura de 3 a
12 m sobre el nivel del piso.
Requerimientos del sitio de monitoreo
INE, 1996
82
5. No deberá ser instalada en áreas boscosas o
muy cerca de éstas, que sirvan como medio
filtrante y provoquen una medición falsa de los
niveles de contaminación.
6. Deberá estar lo más retirado posible de
caminos, calles o carreteras con alto flujo
vehicular, o por lo menos a 20 m del tráfico
vehicular más cercano.
7. Deberá instalarse a una distancia
correspondiente al doble de la altura del
obstáculo más alto y cercano a la toma de
muestra.
Requerimientos del sitio de monitoreo
INE, 1996
83
8. Deberá de evitarse la influencia directa de
fuentes fijas (chimeneas caseras, fábricas,
panaderías, etc.).
9. El área que circuncinde al sitio de muestreo
debe de estar pavimentada para reducir las
interferencias provocadas por el rearrastre del
polvo sedimentado.
Requerimientos del sitio de monitoreo
INE, 1996
84
1. Objetivos.
2. Antecedentes.
3. Justificación.
4. Hipótesis.
5. Metodología.
6. Modelación de las concentraciones de SO2.
7. Ubicación de puntos de monitoreo.
a) En base a concentraciones de SO2.
b) En base al riesgo a la salud.
c) Comparación con estaciones de monitoreo de
la ciudad de San Luis Potosí.
d) Selección de lugar para estación de monitoreo.
8. Conclusiones.
85
En este trabajo de investigación seaplicó una metodología objetiva quepermite determinar, en base al riesgo ala salud, la ubicación de sitios demonitoreo de la contaminaciónatmosférica de origen industrial.
Esta nueva metodología, derivada de lapropuesta de Noll y Mitsutomi (1983),permite combinar la selección manual (osubjetiva) y automática (utilizando unametodología objetiva) de sitios demonitoreo atmosférico.
Conclusiones
86
Esta misma metodología puede utilizarse paradeterminar los puntos de monitoreo másrepresentativos de la contaminación por fuentesde área y fuentes móviles. Para ello sólo serequiere contar con un inventario de emisionesy llevar a cabo una modelación de la dispersiónde estos contaminantes. Los valoresmodelados para diferentes escenariosmeteorológicos son los que se utilizan paradeterminar la ubicación de puntos demonitoreo, de la misma manera que se hizo eneste trabajo para las emisiones industriales defuentes fijas.
Conclusiones
87
Se recomienda calcular la ubicación de losnodos de la red de monitoreo atmosférico(en base a altas concentraciones decontaminantes o en base al riesgo a lasalud) utilizando datos meteorológicos y deemisiones contaminantes de varios años(para este estudio se usaron datos del año2003), con lo cual se puede demostrar quelos resultados son robustos si se obtienenlas mismas celdas como posibles sitios demonitoreo para diferentes años modelados.
Conclusiones
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La metodología aplicada a la ciudad de SanLuis Potosí, para determinar la ubicación desitios de monitoreo en base al riesgo a la salud,puede utilizarse en otras ciudades de México oel mundo, ya sea para iniciar una red demonitoreo (utilizando la selección automática uobjetiva de estaciones, de mayor a menoreficiencia) o bien para determinar la ubicaciónde futuros sitios de monitoreo (combinandoselección manual/subjetiva, de estacionesexistentes, y automática/objetiva para nuevasestaciones).
Conclusiones
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Es posible utilizar esta metodología parahacer un análisis de redes de monitoreoexistentes con el fin de mejorar sueficiencia, cambiando la ubicación deestaciones poco eficientes a puntos quemuestren una mayor eficiencia en lamedición de las situaciones querepresenten mayor riesgo a la salud.
Conclusiones
“Diseño de una red de monitoreo atmosférico para la
ciudad de San Luis Potosí: Ubicación de nodos”
Dr. Alfredo Ávila GalarzaDr. Gilberto Velázquez Angulo
San Luis Potosí, S.L.P., Octubre de 2009
Universidad Autónoma de San Luis PotosíFacultad de Ingeniería