Monitoreo del Transporte de la Contaminación Antropogénica y Proveniente de la Quema de Biomasa en América del Sur
Resumen
El transporte en la atmósfera de las emisiones antropogénicas y provenientes de la quema de biomasa sobre los continentes de américa del Sur y África, y sobre el Sur del Océano Atlántico, es monitoreado de forma operacional por CPTEC/INPE <meioambiente.cptec.inpe.br>. Un sistema de monitoreo de transporte operacional en tiempo real fue implementado en 2003 usando el modelo on-line de transporte 3-D CATT-BRAMS (en inglés: Coupled Aerosol and Tracer Transport model to the Brazilian developments on the Regional Atmospheric Modelling System), acoplado a un modelo de emisión. En este modelo, la ecuación de conservación de la masa se resuelve para el monóxido de carbono (CO) y el material particulado PM2.5. Las fuentes de emisiones de gases y partículas asociadas con las actividades de quema de biomasa en bosque tropical, sabana y pastizales son parametrizadas e introducidas en el modelo. Las fuentes son distribuidas espacial y temporalmente y son asimiladas diariamente de acuerdo con los puntos de quema de biomasa obtenidos mediante teledetección (AVHRR, MODIS y GOES-12). Las fuentes antropogénicas del CO también son incluidas de acuerdo con las bases de datos EDGAR/RETRO/CETESB. La advección, a escala de la rejilla, es un esquema avanzado upstream de segundo orden, la difusión horizontal está basada en la formulación de Smagorinsky y la difusión vertical está parametrizada de acuerdo con el esquema de Mellor y Yamada 2.5, el cual emplea un pronóstico de la energía cinética turbulenta. También es introducida la parametrización del transporte a escala de subrejilla, asociada a la circulación húmeda, profunda y superficial, la cual no está resuelta explícitamente por el modelo debido a la baja resolución espacial del mismo. El transporte del levantamiento de la pluma a escala de subrejilla asociado a los fuegos de vegetación es simulado mediante la incrustación de un modelo 1-D de solución de nube, con condiciones de frontera inferiores adecuadas, en cada columna del modelo hospedero BRAMS. Los sumideros, asociados con los procesos genéricos de transformación y remoción de gases y partículas, son parametrizados e introducidos en la ecuación de conservación de la masa.
Desarrollo histórico del modelo
El desarrollo del presente sistema de modelo fue iniciado durante el programa de Doctorado de Saulo R. Freitas y Karla M. Longo en el Instituto de Física de la Universidad de São Paulo bajo la supervisión de la Profesora Maria Assunção Silva Dias y el Profesor Paulo Artaxo. Mejoras posteriores fueron llevadas a cabo en colaboración con el Dr. Robert Chatfield. En la actualidad el desarrollo del modelo que es llevado a cabo en CPTEC-INPE se realiza en colaboración con la Universidad de Orleans y la Universidad de São Paulo.
Descripción del modelo
BRAMS – Desarrollos Brasileños en el Sistema de Modelación Regional Atmosférica (en inglés Brazilian developments on the Regional Atmospheric Modeling System
BRAMS (www.cptec.inpe.br/brams) está basado en el Sistema de Modelación Regional Atmosférica (Regional Atmospheric Modeling System) (RAMS, Walko et al., 2000), versión 6 con numerosas funcionalidades nuevas y parametrizaciones especializadas para los trópicos y sub-trópicos. RAMS es un modelo de predicción numérica multipropósito diseñado para simular circulaciones atmosféricas que varían en resolución desde escalas hemisféricas hasta simulaciones de remolinos grandes (LES, en inglés Large Eddy Simulations) de la capa límite planetaria (Walko et al., 2000, www.atmet.com). El conjunto de ecuaciones empleado es el conjunto de ecuaciones no hidroestáticas cuasi-Boussinesq descrito por Tripoli y Cotton (1982). El modelo está equipado con un esquema múltiple de rejillas anidadas, el cual permite que las ecuaciones de modelo sean resueltas simultánamente para cualquier número de mallas computacionales de diferente resolución espacial en interacción. Posee un conjunto complejo de paquetes para la simulación de procesos tales como: transferencia radiativa, intercambios de agua superficie-aire, de calor y de momento; transporte turbulento en la capa limite planetaria y microfísica de las nubes. Las condiciones iniciales pueden ser definidas a partir de varios conjuntos de datos observacionales que pueden ser combinados y procesados empleando un paquete de análisis de datos de mesoescala isoentrópicos (Tremback, 1990). Para las condiciones de frontera, los esquemas 4DDA permiten que los campos atmosféricos sean ajustados a los datos de gran escala. Las caracterísitcas del BRAMS empleadas en este sistema incluyen una versión de conjunto del esquema de cúmulos profundo y superficial basado en la aproximación de flujo de masa (Grell and Devenyi, 2002) y los datos de inicialización de humedad del suelo (Gevaerd and Freitas, 2006)
Algunas de las parametrizaciones del modelo son empleadas:
  • Los coeficientes de difusión horizontal están basados en la formulación de Smagorinsky (1963).
  • La difusión vertical es parametrizada de acuerdo con el esquema de Mellor y Yamada (1974), el cual emplea un pronóstico de la energía cinética turbulenta.
  • Los intercambios de agua superficie-atmósfera, momento y energía son simulados mediante el modelo LEAF-3 (por sus siglas en inglés Land Ecosystem Atmosphere Feedback model, modelo de retroalimentación ecosistema terrestre-atmósfera), el cual representa el almacenamiento y el intercambio vertical de agua y energía en múltiples capas de suelo, incluyendo los efectos de congelamiento y descongelación del suelo, cubrimiento temporal por nieve o agua, vegetación y aire en la canopea (Walko et al., 2000).
  • El esquema de advección es un esquema avanzado upstream de segundo orden descrito en Tremback et al, (1987)
  • Microfísica de bulk (Walko et al., 2000)
  • Esquema de cúmulos convectivo para convección profunda y superficial basado en Grell y Devenyi (2002).
  • Asimilación de datos 4D (4DDA, un esquema de ajuste en el cual los campos del modelo pueden ser acercados a los avances de la asimilación de datos observacionales.
Modelo acoplado de transporte de Aerosol y trazadores acoplado al BRAMS (CATT-BRAMS)
CATT-BRAMS explora la capacidad de transporte de trazadores del BRAMS de utilizar espacios reservados para escalares. El transporte del modelo on-line sigue el enfoque eulariano, resolviendo la ecuación de conservación de la masa para monóxido de carbono (CO) y material particulado PM2.5, donde la razón de mezcla del trazador , s (=ρ/ρair), se calcula empleando la ecuación de conservación de la masa (usando la notación de tendencia)

donde adv, PBL turb y deep(shallow) conv representan la advección a escala de rejilla, el transporte a escalas inferiores a la rejilla en la capa límite planetaria (PBL, por sus siglas en inglés planetary boundary layer) y transporte a escalas inferiores a la rejilla asociado a la convección húmeda profunda (deep) y superficial o sin precipitación (shallow), respectivamente. W representa la remoción húmeda convectiva de PM2.5, R es un término de sumidero asociado con los procesos de remoción/transformación de trazadores (deposición seca y sedimentación para PM2.5 y transformación química para CO), y Qplume-rise es la emisión de la fuente asociada a los procesos de quema de biomasa incluyendo el mecanismo de levantamiento de la pluma.
The advection, at grid scale, is a forwardupstream scheme of second-order, the horizontal diffusion is based on the Smagorinsky formulation and the vertical diffusion is parameterized according to the Mellor and Yamada scheme. The sub-grid transport associated with deep and shallow convective transport is coupled to the Grell cumulus scheme. For PM2.5, the tracer convective transport scheme accounts also for the wet (in and below cloud) removal based on the work of Berge (1993). The plume rise associated to the vegetation fires is included following the super-parameterization concept (Freitas et al., 2006, 2007). Dry deposition and sedimentation follows the resistance approach. Figure 1 illustrates several sub-grid atmospheric processes simulated by CATT-BRAMS. Also, an additional radiation parameterization, which takes the interaction between aerosol particles and short and long wave radiation using the rapid two-stream approximation (Toon, et al., 1989) and the aerosol scattering and absorption calculated with the Mie code for stratified spheres (Toon and Ackerman, 1981) was implemented. For smoke aerosols, a dynamic model, derived from three years of optical properties retrievals from some of the Amazonian AERONET sites measurements, is used (Procópio et al., 2003).
Figura 1. Algunos procesos de sub-rejilla involucrados en el transporte de gases/aerosoles y simulados por el modelo CATT-BRAMS.
Parametrización de la fuente de emisión
Se implementó una parametrización de la emisión de trazadores provenientes de la quema de biomasa basada en el trabajo de Freitas (1999). La parametrización de la fuente de emisión de quema de biomasa (para CO, CO2, CH4, NOx y PM2.5) está basada en el producto GOES-12 WF_ABBA (Prins et al., (1998), http://cimss.ssec.wisc.edu/goes/burn/abba.html) GOES-12, AVHRR y observaciones de incendios MODIS de CPTEC-INPE (http://www.cptec.inpe.br/queimadas/), así como observaciones de campo. Para cada incendio detectado por teledetección se calcula la masa de trazadores emitida (detalles: emisión de la fuente ) y su emisión en el modelo sigue un ciclo diurno de quemado (tasa de emisión ). El tipo de vegetación que está siendo quemada es obtenido de los mapas de vegetación de 1 km TIGBP-INPE (http://edcdaac.usgs.gov/glcc/glcc.html) y (http://www.cptec.inpe.br/proveg/). Las fuentes están espacial y temporalmente distribuidas y son asimiladas diariamente de acuerdo con los puntos de quema de biomasa definidos por las observaciones de satélite (Figure 2). Las emisiones de quema de biomasa son adicionadas a las emisiones EDGAR provenientes de la quema de desechos y las provenientes de quema de leña empleada como combustible, con una resolución espacial horizontal de 1x1 grado y una resolución temporal de un año (ver imágenes
). En el continente africano, las emisiones de quema de biomasa siempre son definidas siguiendo la prescripción de GFEDv2.
Las emisiones de monóxido de carbono asociadas a los procesos antropogénicos (industria, generación de electricidad, transporte, etc.) son provistas por las bases de datos EDGAR/RETRO con una corrección CETESB para el Área Metropolitana de São Paulo (CETESB/2002).

Figura 2. Inventario de emisiones provenientes de la quema de biomasa empleado por el modelo CCAT-BRAMS.

Descripción del producto
Configuración del modelo, condiciones iniciales y de frontera
El modelo está configurado con tres rejillas con una resolución horizontal de 150, 30 y 15 km respectivamente (Figura 3). La resolución vertical comienza a 150 m cercana a la superficie, y va incrementándose a una razón de 1,15 hasta una resolución final de 850 m, encontrándose el tope del modelo aproximadamente a 20 km de altura. La rejilla gruesa, que cubre los continentes de América del Sur y África, tiene la finalidad de generar el flujo de trazadores que proviene de África en dirección a América del Sur. El modelo atmosférico es inicializado y posteriormente es ajustado a los datos de análisis y pronóstico del modelo global CPTEC (6 horas 1.875 grados). Los campos 3D de concentración de la corrida previa son empleados como condiciones iniciales para los trazadores en la próxima corrida, y la condición de flujo constante es empleada para la condición de frontera del trazador en la rejilla gruesa. La simulación es llevada a cabo por 48 horas, comenzando a las 00 UTC del día anterior. La humedad del suelo es inicializada basándose en el método de índice de precipitación antecedente (Gevaerd and Freitas, 2006). El análisis y pronóstico de los campos de monóxido de carbono y concentración de masa de partículas de aerosol, espesor óptico de aerosol y masa húmeda de partícula de aerosol depositada son provistos diariamente en meioambiente.cptec.inpe.br. La comparación de los resultados del modelo con los productos de teledetección de aerosol y gases trazas y con mediciones directas han demostrado las buenas habilidades de predicción del modelo.

Figura 3. Rejillas del modelo operacional

Comparación y evaluación del modelo con datos observacionales y de teledetección para la estación seca de 2002
Evaluación del modelo con mediciones de superficie y áereas de SMOCC/RaCCI para el 2002. La Figura 4 muestra dos series de tiempo con una comparación del CO y el PM2.5 de superficie obtenidos con el modelo y a partir de observaciones. Una intercomparación de los resultados del modelo para PM2.5 y CO a 1200 UTC con promedios diarios de los valores de las mediciones centrados a las 1200 Z revela una buena correspondencia en términos del patrón general de evolución temporal y de los valores.

Figura 4. Series de tiempo con comparación entre el CO cercano a la superficie (ppb, arriba) y el PM2.5 (g m-3, abajo) observado (negro) y resultado del modelo (rojo). Las mediciones fueron promediadas diariamente y centradas a las 1200 Z. Las barras de error representan las desviaciones estándar de los valores promedios. Los resultados del modelo son presentados como valores instantáneos a las 1200 UTC.

Comparación de los perfiles de CO simulados en la PBL y la troposfera inferior con los resultados observados empleando las mediciones de campaña aéreas SMOCC/RaCCI. La Figura 5 muestra comparaciones para dieciséis vuelos. Se muestran el promedio y la DE (desviación estándar, STD en el original en inglés); nótese que la DE representa la variabilidad de las concentraciones, no el error de la medición.

Figura 5. Comparación entre CO (ppb) observado durante dieciséis vuelos de la campaña de medición de campo LBA-SMOCC/RaCCI (la línea sólida negra representa el promedio mientras que la zona gris representa el rando de la desviación estándar) y los resultados del modelo (azul).

El desempeño completo del modelo puede ser evaluado en la Figura 6, donde el promedio del perfil observado de CO y su DE son presentados de conjunto con el CO promedio del modelo. El resultado del modelo es muy consistente con el promedio observado, estando siempre en el rango de la DE. La Figura 6 también indica que el modelo es capaz de capturar adecuadamente la distribución vertical de las concentraciones observadas.

Figura 6. Comparación entre el CO promedio (ppb) observado durante dieciséis vuelos de la campaña de medición de campo LBA-SMOCC/RaCCI (la línea sólida negra representa el promedio mientras que la zona gris representa el rango de la desviación estándar) y el promedio de los resultados del modelo (azul).

5.2 Comparaciones del modelo con datos de MOPITT
En esta sección se evalúa el desempeño del modelo a escalas mayores e incluyendo niveles troposféricos superiores, empleando para ello datos recuperados mediante el instrumento MOPITT (por sus siglas en inglés: Measurements of Pollution in the Troposphere; Medición de la Contaminación en la Troposfera), a bordo de satélite Earth Observing System Terra (Sistema de Observación de la Tierra “Terra”). Los datos recuperados de MOPITT para la razón de mezclado de CO (ppb) son reportados para 7 niveles de presión, desde la superficie hasta 150 hPa (Deeter et al., 2003). Dado que los datos de MOPITT incluyen grandes áreas sin datos válidos debido a la amplitud de barrido y al cubrimiento nuboso, los resultados del modelo, después de aplicar el núcleo de promediación y un perfil a priori y empleando datos recuperados con una contribución a priori > 50%; así como los datos de MOPITT, fueron promediados para cada mes. La Figura 7 muestra las comparaciones para los meses de Agosto, Septiembre y Octubre, a cinco niveles verticales (850, 700, 500, 350 and 250 hPa), en la rejilla de gran escala. La cantidad despreciada en la figura mencionada anteriormente es el error relativo del modelo (ME) definido como
,
donde COmodel es el promedio mensual de la razón de mezclado del CO obtenido del modelo después de aplicar el núcleo de promediación y una fracción a priori < 50%.

Figure 7. Error del modelo para CO (%) relativo a la recuperación de datos para CO de MOPITT, para los meses de Agosto, Septiembre y Octubre de 2002 a cinco niveles verticales (850, 700, 500, 350 y 250 hPa). Los valores positivos corresponden a resultados del modelo subestimados en relación con los datos obtenidos de MOPITT y viceversa.

Un estudio de la troposfera superior (del 7 al 9 de Septiembre de 2002, para el caso de un frente frío convectivo)

Figura 8. Razón de mezcla para CO del modelo (ppb, a la izquierda) y error del modelo relativo a la recuperación de datos para MOPITT (%, a la derecha) a 250, 350 y 500 hPa. Los datos del modelo y de MOPITT fueron promediados en el tiempo para los días 6, 7, 8 y 9 de Septiembre de 2002. Las áreas en blanco, a la derecha, denotan lugares con ausencia de datos válidos para MOPITT durante el período de promediación.

5.2 Comparaciones del modelo con datos de MODIS/TERRA
Se compararon el espesor óptico del aerosol (canal 550 nm) derivado de la observación de MODIS-TERRA y el calculado por el modelo (combinación de la rejilla regional y la rejilla gruesa) para el 27 de Agosto de 2002. Es evidente un corredor de humo, el cual fue asociado con una circulación de anticiclón centrada sobre el Océano Atlántico. El transporte a larga escala de humo da lugar a una contaminación transfronteriza, con aire cargado de humo transportado hacia otros países suramericanos, como Paraguay, Argentina y Uruguay.

Figura 9. Modelo y comparación con MODIS AOT (550 nm).

Vientos y material particulado columnar para el día 25 de Agosto de 2002. El detalle muestra la imagen en color verdadero de la observación de MODIS-TERRA a las 14:05 Z del mismo día.
Contactos:karla.longo@cptec.inpe.br y/o saulo.freitas@cptec.inpe.br
Referencias

Deeter, M. N., Emmons, L. K., Francis, G. L., Edwards, D. P., Gille, J. C., Warner, J. X., Khattatov, B., Ziskin, D., Lamarque, J.-F., Ho, S.-P., Yudin, V., Attié J.-L., Packman, D., Chen, J., Mao, D., Drummond, J. R.: Operational carbon monoxide retrieval algorithm and selected results for the MOPITT instrument, J. Geophys. Res., 108(D14), 4399, doi:10.1029/2002JD003186, 2003.

Freitas, S. R., K. Longo, M. Silva Dias, P. Silva Dias. Emissões de queimadas em ecossistemas da América do Sul. Estudos Avança;dos 19 (53), p.167-185. ISSN 0103-4014, 2005.

Freitas, S. R., K. Longo, M. Silva Dias, P. Silva Dias, R. Chatfield, E. Prins, P. Artaxo, G. Grell y F. Recuero. Monitoring the transport of biomass burning emissions in South America. Environmental Fluid Mechanics, DOI:10.1007/s10652-005-0243-7, 5 (1-2), p. 135 167, 2005.

Freitas, S. R., Longo, K. M. y Andreae, M. O.: Impact of including the plume rise of vegetation fires in numerical simulations of associated atmospheric pollutants, Geophys. Res. Lett., 33, L17808, doi:10.1029/2006GL026608, 2006.

Freitas, S. R., K. Longo, M. Dias, R. Chatfield, P. Dias, P. Artaxo, M. Andreae, G. Grell, L. Rodrigues, A. Fazenda and J. Panetta.: The Coupled Aerosol and Tracer Transport model to the Brazilian developments on the Regional Atmospheric Modeling System (CATT-BRAMS). Part 1: Model description and evaluation. Atmos. Chem. Phys. Discuss., 7., 8525-8569, 2007.

Gevaerd, R. y Freitas, S. R.: Estimativa operacional da umidade do solo para inicialização de modelos de previsão numérica da atmosfera. Parte I: Descrição da metodologia e validação, Revista Brasileira de Meteorologia, 21, 3, 1-15, 2006.

Grell, G. A. y Dezso Devenyi. A generalized approach to parameterizing convection combining ensemble and data assimilation techniques. Geophysical Research Letters, VOL. 29, NO. 14, 2002.

Longo, K. M.; Freitas, S. R.; Silva Dias, M.A.F. Dias, P. Silva Dias. Numerical modeling developments towards a system suitable to a real time air quality forecast and climate changes studies in South America. Newsletter of the International Global Atmospheric Chemistry Project, Taiwan, v. 33, p. 12-16, 2006.

Longo, K., S. R Freitas, A. Setzer, E. Prins, P. Artaxo y M. Andreae. The Coupled Aerosol and Tracer Transport model to the Brazilian developments on the Regional Atmospheric Modeling System (CATT-BRAMS). Part 2: Model sensitivity to the biomass burning inventories. Atmos. Chem. Phys. Discuss., 8571-8595, 2007.

Mellor, G.L. y T. Yamada, 1974: A hierarchy of turbulence closure models for planetary boundary layers. J. Atmos. Sci., 31, 1791-1806.

Prins, E. M., J. M. Feltz, W. P. Menzel y D. E. Ward. An Overview of GOES-8 Diurnal Fire and Smoke Results for SCAR-B and 1995 Fire Season in South America. J. Geophys. Res., 103, D24, 31821-31835, 1998.

Procopio, A. S., L. A. Remer, P. Artaxo, Y. J. Kaufman, B. N. Holben. Modeled spectral optical properties for smoke aerosols in Amazonia. Geo. Res. Letters, Vol. 30, N. 24, 2265, doi:10.1029/2003GL018063, 2003.

Smagorinsky, J., 1963: General circulation experiments with the primitive equations. Part I, The basic experiment. Mon. Wea. Rev., 91, 99-164.

Tremback, C.J., J. Powell, W.R. Cotton y R.A. Pielke, 1987: The forward in time upstream advection scheme: Extension to higher orders. Mon. Wea. Rev., 115, 540-555.

Walko R., Band L., Baron J., Kittel F., Lammers R., Lee T., Ojima D., Pielke R., Taylor C., Tague C., Tremback C., Vidale P. Coupled Atmosphere-Biophysics-Hydrology Models for Environmental Modeling. J Appl Meteorol 39: (6) 931-944, 2000.

Ward, D. E., R. A. Susott, J. B. Kauman, R. E. Babbit, D. L. Cummings, B. Dias, B. N. Holben, Y. J. Kaufman, R. A. Rasmussen, A. W. Setzer. Smoke and Fire Characteristics for Cerrado and Deforestation Burns in Brazil: BASE-B Experiment. J. Geophys. Res., 97, D13, 14601-14619, 1992.