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Modelo Integral de Calidad del Aire con Extensiones: Formulación y Evaluación para Ozono y Material Particulado en los EE. UU

Autores: Emery, Christopher; Baker, Kirk; Wilson, Gary; Yarwood, Greg

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2024

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Acceso abierto

Artículo científico
2024

Modelo Integral de Calidad del Aire con Extensiones: Formulación y Evaluación para Ozono y Material Particulado en los EE. UU


Categoría

Ciencias Naturales y Subdisciplinas

Subcategoría

Astronomía

Palabras clave

Modelo de calidad del aire
CAMx
Ozono
Material particulado
Escalas espaciales
Acciones regulatorias

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 14

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
El Modelo Integral de Calidad del Aire con extensiones (CAMx) es un modelo de cuadrícula fotoquímica de código abierto y de última generación que aborda la contaminación del aire troposférico (ozono, partículas, toxinas del aire) en escalas espaciales que van desde vecindarios hasta continentes. CAMx ha estado en desarrollo continuo durante más de 25 años y ha sido utilizado por numerosas entidades que van desde el gobierno hasta la industria y la academia para apoyar acciones regulatorias e investigaciones científicas que abordan una variedad de problemas de calidad del aire. Aquí, describimos la formulación técnica de CAMx v7.20, lanzada públicamente en mayo de 2022. Para ilustrar un ejemplo del rendimiento del modelo regional y estacional para el ozono y las partículas finas (PM) predichas, resumimos una evaluación del modelo de una reciente aplicación nacional de CAMx en 2016 sobre nueve zonas climáticas contenidas dentro de los Estados Unidos contiguos. Mostramos que el rendimiento estadístico para el ozono máximo de 8 horas en la temporada cálida se encuentra consistentemente dentro de los criterios estadísticos de referencia para sesgo, error bruto y correlación en todas las zonas climáticas, y a menudo cerca de los objetivos estadísticos. El rendimiento estadístico para PM de 24 horas y sus constituyentes fluctúa alrededor de los criterios estadísticos con más variabilidad estacional y regional que puede atribuirse a diferentes fuentes de incertidumbre entre las especies de PM (por ejemplo, influencias climáticas, tratamientos e interacciones químicas, incertidumbre en las emisiones y tratamientos de amoníaco). Cerramos con una mención de nuevas características y capacidades que están planeadas para los próximos lanzamientos públicos del modelo en 2024 y más allá.

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