Revisión de Modelos de Dispersión Normativos, una Clave Importante en la Gestión de Olores en el Medio Ambiente

Modelos regulatorios de olores  Es necesaria una pequeña guía para ayudar a los gestores de medio ambiente de las instalaciones industriales y a los técnicos de medio ambiente de las administraciones ambientales para no equivocarse a la hora de elegir un modelo de dispersión determinado para evaluar el impacto por olores de una actividad.  

En el presente artículo se detallan algunos aspectos interesantes a la hora de elegir un modelo de dispersión para la modelación de los olores. Asimismo se comentan algunos aspectos que hay que trabajar más para adaptar los modelos de dispersión usados en la actualidad a la realidad de los olores.

 

Diaz C.1; Cartelle D.2 y Barclay J.3

 

(1) SVPA, Gerena, España (2) Troposfera, Ferrol, España (3) Consultora Independiente, Auckland, Nueva Zelanda.

   Autor correspondencia: carlosdiaz@olores.org

   Conflictos de interés: El autor declara que no existe conflicto de intereses.

   Editor académico: Carlos N Díaz.

   Calidad del contenido: Este artículo científico ha sido revisado por al menos dos revisores. Vea el comité científico aquí

   Cita: Diaz C., Cartelle D., Barclay J., 2014, Revisión de Modelos de Dispersión Normativos, una Clave Importante en la Gestión de Olores en el Medio Ambiente , Seminario Internacional de Olores en el Medio Ambiente, Santiago, Chile, www.olores.org

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   Palabras claves: datos subhorarios, topografía, tiempo de promedio, relación de máximos al promedio, calmas y vientos ligeros

   Acrónimos: APGEMO (Actividad Potencialmente Generadora de Molestias por Olores ); AAI (Autorización Ambiental Integrada); AEA (Autorización de Emisiones a la Atmósfera); EIA (Evaluación de Impacto Ambiental); FB (fractional bias); NMSE (normalized mean square error); GM (geometric mean bias).

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Resumen

   En el caso de la emisión de olores al medio ambiente, es habitual usar modelos de dispersión para evaluar el impacto por olores de una instalación. No obstante, es necesaria una pequeña guía para ayudar a los gestores de medio ambiente de las instalaciones industriales y a los técnicos de medio ambiente de las administraciones ambientales para no equivocarse a la hora de elegir un modelo de dispersión determinado. En el presente artículo se detallan algunos aspectos interesantes a la hora de elegir un modelo de dispersión para la modelación de los olores. Asimismo se comentan algunos aspectos que hay que trabajar más para adaptar los modelos de dispersión usados en la actualidad a la realidad de los olores.

1. Introducción

   El modelado de dispersión de los contaminantes de la atmósfera es hoy en día un método rutinario en la gestión de la calidad del aire en el medio ambiente. En el caso de la emisión de olores al medio ambiente, los modelos de dispersión se tornan en indispensables, dada la dificultad de obtener un valor confiable de concentración de olor en inmisión.

   El uso de modelos de dispersión permite prever los impactos en la calidad del aire de las fuentes de emisión industriales y proponer estrategias de control efectivas. Por este motivo, los modelos de dispersión se están usando de manera rutinaria en los informes necesarios para solicitar lasAutorizaciones Ambientales Integradas (AAIs[15][16] y otros procedimientos de autorización ambiental, tales como la Autorización de Emisiones a la Atmósfera (AEA)[17].

   Los resultados de los modelos de dispersión se usan en la actualidad para establecer valores límite de emisión a la atmósfera para Actividades Potencialmente Generadoras de Molestias por Olores (APGEMOs), o para depurar la culpabilidad de las industrias en episodios de afección a la calidad del aire por impactos por olores.

   No existe en España organismo público alguno que regule el tipo de modelo de dispersión a usar, en cada caso, aunque existen guías de referencia de buenas prácticas [5][11]. Esto no es de extrañar, existen pocos países que en la actualidad regulen los modelos de dispersión tal y como lo hace EEUU.

   Una excepción importante es en Alemania donde existe un modelo de dispersión regulado denominado [19], cuyo uso es casi exclusivo en la tramitación de AAIs y AEAs de ciertas actividades sujetas a la ley de calidad del aire alemana. En realidad la normativa[7] no hace referencia al modelo lagrangiano AUSTAL2000 como modelo normativo oficial, pero los condicionantes que incluye son tan estrictos que excluyen de facto al resto de modelos de dispersión.

   En España, poco a poco se tiende a uniformar los criterios con el resto de países perteneciente a la Unión Europea. Actualmente en Europa existe un foro para la modelización de la calidad del aire (FAIRMODE), cuyo objetivo es armonizar criterios y normalizar métodos y procedimientos para el uso de modelos de dispersión en los países miembros de la UE, al amparo de la Directiva 2008/50/CE relativa a la calidad del aire ambiente y a una atmósfera más limpia en Europa. No obstante, el modelado de la dispersión de olores no es tratado de modo específico en esta iniciativa.

   Por ello, para la modelización de olores en Europa se suele echar un ojo al otro lado del océano[4].

   El objetivo del presente trabajo es revisar los distintos modelos de dispersión regulatorios usados habitualmente para evaluar el impacto por olores de una actividad sujeta a un procedimiento de Autorización ambiental. Asimismo se discutirán algunos temas claves a tener en cuenta a la hora de elegir un modelo de dispersión determinado. Por último se describirán las limitaciones de estos modelos y donde es necesario seguir avanzando más.

2. Algunos modelos normativos

   La iniciativa FAIRMODE de la Unión Europea intenta armonizar el uso de modelos de dispersión, aconsejando el tipo de modelos más adecuados para cada caso, no obstante no se conoce hasta la fecha guía alguna para modelar olores en una Evaluación de Impacto Ambiental (EIA).

   La Environmental Protection Office de EEUU (US EPA) tiene una lista de “modelos alternativos” que constituyen una lista abierta en la que cabe cualquier modelo de dispersión, algo parecido a lo que ocurre en Europa. Cualquier técnico puede usar cualquier modelo siempre justificando caso a caso la elección de un modelo en particular.

   La US EPA define asimismo los “modelos de dispersión recomendados” para EIAs. Los dos modelos EPA recomendados con propósitos reguladores son el modelo de pluma gaussiano AERMOD y el modelo de puff lagrangiano CALPUFF.

   LA US EPA recomienda el modelo AERMOD para estimar la calidad del aire a nivel local (hasta 50 km), es decir es el modelo recomendado para la mayoría de los estudios de emisiones de actividades industriales.

   El modelo CALPUFF se usa para evaluar la calidad del aire en el caso de fenómenos de transporte a grandes distancias y en aquellos casos donde no pueda usarse el modelo AERMOD debido a la existencia de una topografía compleja del terreno, donde losusos del suelo no sean uniformes y donde la circulación del viento pueda hacer que la hipótesis de estado estacionario no sea apropiada. Es decir, en el caso que existan brisas marinas o de lagos, flujos cerca de lineas costeras, condiciones prevalentes de calmas, inversiones térmicas, recirculaciones y condiciones de fumigación.

   Por tanto, siguiendo el criterio de la US EPA, el modelo de dispersión a usar para establecer el impacto por olores en el medio ambiente de una actividad industrial es el modelo gaussiano AERMOD, dejándose el modelo lagrangiano CALPUFF sólo para casos complejos.

   En Alemania no es posible usar un modelo gaussiano para una EIA de una actividad sometida a un procedimiento de autorización ambiental [7]. El modelo AUSTAL2000 es un modelo lagrangiano de partícula desarrollado para la Agencia de Medio Ambiente de Alemania y usado como referencia en este país. La versión "g" del modelo (por Gerüch, olor en alemán) conocida popularmente como AUSTAL2000g está específicamente adaptada para modelar olores.

   Además de los tres modelos de dispersión citados en el presente artículo, existe un número importante de modelos de dispersión más. Por ejemplo, el European Topic Centre on Air and Climate Change incluye en su base de datos 142 modelos de dispersión[18].

   Ante tanta cantidad de modelos de dispersión, la industria que necesita asesoramiento, o el técnico que va a examinar una EIA se enfrentan al dilema de cual es el mejor modelo. Ni el industrial, ni el técnico de medio ambiente es “experto” en modelar. Además es importante considerar que el coste de un modelado suele aumentar conforme aumenta la complejidad y los recursos computacionales necesarios, de la siguiente manera:

Modelo euleriano >> Modelo lagrangiano >> Modelo gaussiano

   Existe una cierta tendencia a etiquetar la bondad de los modelos según su complejidad. Esto en ocasiones, provoca errores en la elección del modelo de dispersión, puesto que dicha elección debe de estar basada en la adecuación del modelo al caso de estudio. Desde este punto de vista, un modelo basado en la solución gaussiana puede ser suficiente para resolver un problema complejo de dispersión y al revés, un modelo euleriano puede no adecuarse a un estudio sencillo. La clave está en armonizar los criterios de elección, validar los métodos y los resultados.

   En este sentido, la Agencia de Medio Ambiente de Gales e Inglaterra ha editado una guía sobre la elección de modelos de dispersión para predicciones de olor muy interesante, en la que de manera general sólo se discuten modelos gaussianos como el ADMS o el AERMOD y no se mencionan los lagrangianos.

   A continuación se describirán algunos aspectos a tener en cuenta a la hora de elegir un modelo de dispersión para estimar el impacto por olores de una actividad industrial que pretenda obtener una Autorización por parte de la administración ambiental competente.

3. Topografía, condiciones atmosféricas y tipo de fuente emisora.

   La dispersión de olores está principalmente sujeta por la topografía alrededor de la fuente emisora de olores y las condiciones atmosféricas [9].

   Los principales parámetros utilizados para describir las condiciones atmosféricas son la temperatura ambiente, la capa de mezcla, la clase de estabilidad atmosférica, velocidad y dirección de viento, humedad relativa y radiación solar[8].

   En este sentido, la clase de estabilidad atmosférica tiene un impacto sustancial en la dispersión de los olores[10]. La estabilidad atmosférica se calcula, de modo simplificado, con las clases de estabilidad de Pasquill (1961), que clasifica las distintas situaciones meteorológicas en 6 categorías (A – F), bajo condiciones inestables, neutras y estables. Bajo condiciones de inestabilidad atmosférica (A y B Pasquill) los olores sufren un transporte a distancias más cortas, mientras que bajo condiciones estables (E, F) recorren distancias más largas. De modo análogo, el aumento de la temperatura ambiente produce un incremento en la distancia a la que son transportados los compuestos olorosos.

   El tipo de fuente emisora es determinante también a la hora de realizar correctamente un estudio de dispersión. La altura de emisión de las sustancias olorosas es un factor clave en la dispersión de los mismos. En el caso concreto del impacto de olores por fuentes emitidas a nivel de suelo, la dispersión se suele producir a pocos metros del nivel del suelo y lentamente. Consecuentemente, la altura de capa de mezcla no suele ser un factor muy influyente en la dispersión para este tipo de casos, mientras que si lo es para emisiones desde focos puntuales a gran altura.

   Asimismo, en las fuentes puntuales están generalmente bien controlados los parámetros de emisión, como el caudal o la temperatura, mientras que en fuentes difusas y superficiales debemos de asumir ciertas condiciones hipotéticas de emisión y sus parámetros, como por ejemplo los coeficientes de dispersión laterales y verticales. En estos casos, suele ser esencial la experiencia del modelista para obtener valores razonables.

4. Tiempo de promedio.

   El seleccionar un tiempo de promedio adecuado es una de los inconvenientes que debe tratarse a la hora de calcular la dispersión de un foco de emisión de olores. Vamos a verlo con un ejemplo: supongamos que tomamos una foto instantánea con una cámara de la pluma de gases de una chimenea.

   Tendríamos algo así.

 

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Fig 1. Instantánea de un penacho/pluma de humo de una chimenea.

   Una toma instantánea del penacho de humo muestra la ondulación del penacho debido a la influencia de la turbulencia atmosférica.

   Si reguláramos el tiempo de exposición de la cámara de tal forma que en vez de tomar una instantánea tomáramos la foto con un tiempo de promedio de 10 minutos tendríamos algo así:

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Fig 2. Instantánea de un penacho con un tiempo de exposición de 10 minutos.

   Si se incrementa el tiempo de exposición de la cámara, la fotografía capturará tanto las ondulaciones como la propagación interna del penacho y los detalles de las ondulaciones empezarán a difuminarse de tal forma que el límite del penacho no será tan preciso.

   El uso de tiempos promedio elimina las fluctuaciones muy altas o muy bajas de concentración en el penacho de humo. Este hecho es clave cuando tratamos de modelar olores.

   Cuando se estudia la dispersión de un determinado compuesto químico emitido por una chimenea, lo habitual es tomar un tiempo de promedio horario.

   Los compuestos químicos más habituales estudiados en los modelos de dispersión son SO2, NO2 o PM10, PM2,5, O3, Pb, benzeno, CO, As, Ni y Cd. Todos estos compuestos tienen regulados sus valores de exposición horarios y/o diarios y/o anuales en la legislación europea.

   La percepción de los olores ocurre en un intervalo desde unos pocos segundos a algunos minutos, es decir, en tiempos de exposición cortos. Por ello en el caso de los olores nos interesa tomar la foto con el tiempo de promedio más corto posible.

   Cuando el de tiempo de promedio en el que vamos a sacar la „foto“ es inferior a una hora se denomina subhorario, en oposición al tiempo de promedio horario.

   Desde hace más de 5 años, la Agencia Estatal de Meteorología española (AEMET) proporciona datos de las estaciones de observación meteorológica de superficie registrados cada diez minutos[1]. No obstante, no se ha publicado hasta la fecha estudio alguno sobre la dispersión de los olores que use datos subhorarios.

   Esto puede deberse a que la mayoría de los modelos de dispersión en la actualidad tienen dificultades para tratar este tipo de datos. Por ejemplo, la versión 5 del modelo CALPUFF era incapaz de tratar con datos subhorarios y no ha sido hasta la versión 6, cuando se incluyó esta posibilidad[13].

   Curiosamente, la versión aprobada por la US EPA es todavía la 5.

   La percepción de los olores ocurre en un intervalo desde unos pocos segundos a algunos minutos, es decir, en tiempos de exposición cortos. Por ello en el caso de los olores es más preciso tomar la foto con el tiempo de promedio más corto posible y es por tanto recomendable trabajar con datos meteorológicos subhorarios o, ¿por qué no?, subminutales.

   No obstante, esto obliga a replantear los valores límites de olor establecidos en base a percentiles horarios, lo cual se discutirá a continuación.

5. Relación de máximos al promedio (peak to mean ratio).

   Los resultados de una modelización se expresan con frecuencia en forma de líneas de contorno de olores (o isopletas) que conectan puntos con la misma frecuencia de ocurrencia para concentraciones medias horarias por metro cúbico (en ouE/m3) a un determinado percentil . A menudo se expresa como el P98 (percentil 98) de las concentraciones medidas o C98, 1 hour.

   Estas isolíneas engloban el área donde un 98% de las horas del año (es decir, durante 8760 horas), la concentración máxima media horaria tiene un determinado valor. Por ejemplo, la línea de contorno de 5 ouE/m3 en un mapa de olores implica que la concentración promedio horaria no superará las 5 unidades de olor durante los 365 días del año (8760 horas). Si la línea de contorno es de 5 ouE/m3 P98, l a concentración promedio horaria no superará las 5 unidades de olor por metro cúbico durante 175 horas (un 2% de las horas anuales).

   No obstante, hay que tener en cuenta que la información mencionada se refiere a concentraciones horarias promedio. En el ejemplo anterior, la concentración puntual en el área dentro de la isolínea de 5 ouE/m3 P98 puede alcanzar valores máximos de, por ejemplo, 30 ouE/m3, alejado en cualquier caso de la concentración horaria promedio.

   En la ilustración 3 se muestra un ejemplo de este fenómeno. La isolínea que afecta al receptor está en aproximadamente 4.7 ouE/m3. Si el límite marcado en la normativa para los receptores afectados es de 5 ouE/m3, el nivel en inmisión, sin tener en cuenta las incertidumbres, está por debajo del límite legislado. No obstante, como se puede observar en la gráfica, tanto los valores minutales como los puntuales sobrepasan en muchos casos el límite de 5 ouE/m3. La consecuencia de esto es que aunque el límite horario esté por debajo de 5 ouE/m3, al observar la velocidad de emisión modelada al equivalente de segundos (tiempo de respuesta de la nariz para percibir un cambio en un olor), ocurrirían superaciones del límite de 5 ouE/m3 y por tanto percepciones de olor por parte de los receptores superiores al valor normativo.

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Fig 3. relación de máximos al promedio

   Ya en 1973, Smith (1973) postuló que la concentración promedio y la concentración máxima estaban relacionadas para el dominio próximo a la fuente mediante la siguiente fórmula.

Cp = Cm (tp/tm)-p

   Donde Cp es la concentración máxima en un intervalo de tiempo tp, Cm es la concentración promediada durante un tiempo tm, y p es un exponente.

   En el siguiente plano se reflejó el impacto por olores de una Estación depuradora de aguas residuales mediante el uso de un coeficiente de máximos al promedio.

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Fig 4. Percentil 98 de un promedio de 5 minutos.

   En términos prácticos, en este caso particular se multiplicó el resultado de cada valor horario por 1,64. Esto hace que por ejemplo la linea verde oscuro que correspondía con una C98, 1 hour= 61 ouE/m3 se transforme en un valor mayor de C98, 5 min= 100 ouE/m3.

   De igual forma un límite horario de C98, 1 hour= 5 ouE/m3 se transformará en este caso en un valor mayor de C98, 5 min= 8,2 ouE/m3, que marcará el valor límite a partir del cual, en este caso en particular, se debe empezar a considerar la adopción de medidas correctoras para evitar un impacto por olores.

6. Tratamiento de calmas

   La mayoría de las Estaciones Depuradoras de Aguas Residuales/Servidas suelen ubicarse en puntos bajos con respecto a una población, cercanas a cuerpos de agua y en terrenos moderados. Las peores condiciones para la dispersión en estas instalaciones suele ocurrir durante la noche debido al aumento de la estabilidad atmosférica asociada con vientos muy ligeros, baja turbulencia y persistentes inversiones térmicas que actúan para restringir la dispersión vertical de los olores liberados cerca de la altura del suelo. Las condiciones de estancamiento se asocian normalmente con un rápido enfriamiento durante la noche cerca de la superficie de un valle. El aumento de las temperaturas por encima de las superficies enfriadas durante la noche crea una inversión que prohíbe el mezclado. Los olores emitidos dentro de este ambiente nocturno estable pueden acumularse si las condiciones de calma prevalecen, o pueden fluir a sotavento con el flujo de drenaje[3].

   Este fenómeno del “botón apagado” hace que, en muchos casos, los residentes de poblaciones cercanas a una planta industrial perciban el impacto por olores al anochecer, atribuyendo este incidente a una “desconexión de algún filtro” para “ahorrar costes”, es decir, piensan que alguien haapagado un botón en la actividad industrial, y por eso huele más, cuando no es más que un simple fenómeno atmosférico denominado inversión térmica.

   Es aquí también cuando una actividad industrial tiene que prestar especial atención a sus emisiones, por ejemplo regulando sus procesos si las condiciones atmosféricas son desfavorables.

   La acumulación o la retención de los olores durante varias horas es común y estos se dispersarán únicamente en cuanto aumente la turbulencia, lo cual ocurre normalmente durante el amanecer.

   Los modelos de estado estacionario como el AERMOD, no son capaces de simular el estancamiento de los olores. Esto es debido en primer motivo a que el modelo no tiene una memoria de las emisiones o de las condiciones meteorológicas en las horas previas, ya que cada hora se trata de manera independiente a la siguiente. En segundo lugar, el modelo no tiene efectos causales, así que el material se transporta instantáneamente y sin cambios hacia los receptores que pueden estar a kilómetros de distancia.

   Asimismo, la dependencia inversa de la velocidad del viento con la ecuación de estado estacionario hace que este tipo de modelos dejen de funcionar en condiciones de calma o de brisas suaves. Los modelos de estado estacionario suelen establecer la concentración en cero para las horas en las que hay calmas, o también pueden forzar el viento a un velocidad mínima que suele ser de 1 m/s o más, lo que significa que el penacho viajará hasta el infinito incluso dentro de la primera hora.

7. ¿Dónde hay que trabajar más?

   Generalmente, las emisiones de olores molestos están formados por una mezcla compleja de muchas sustancias odorantes, desde mercaptanos, sulfuro de hidrógeno, terpenos, hidrocarburos, compuestos amoniacados etc. Muchos de estos compuestos tienen una alta reactividad en la atmósfera, algunos son polares y miscibles en distintas soluciones y otros claramente apolares, y entre ellos tienen distintas tasas de residencia en la atmósfera. Así, el metil mercaptano tiene un tiempo de residencia en la atmósfera de 1.2 a 8.4 horas[14]. El del sulfuro de metilo es de aproximadamente de 1 día (Kelly and Smith, 1990), el disulfuro de dimetilo se degrada en la atmósfera mediante reacciones fotoquímicas con radicales hidroxilo y su tiempo medio de residencia en el aire se estima en 4 horas, y el sulfuro de hidrógeno posee un tiempo de residencia en la atmósfera de hasta 3 días.

   Se trata por tanto de contaminantes no conservativos, es decir, su estructura química varía a lo largo del tiempo.

   Desde esta óptica, parece importante, conocer las propiedades químicas de los olores para poder modelar conversiones químicas de primer orden así como su deposición vía seca y húmeda, y de este modo poder aplicarlas en los modelos de dispersión. De modo contrario, el uso de modelos sin mecanismo químico puede tratar a los olores de modo conservativo, y por tanto, el modelo tendrá una peor aproximación.

   Una herramienta usada para simplificar el estudio de la influencia de la composición química de un olor se basa en el uso de índices de olor[6][12]. No obstante, es habitualmente necesario una batería de técnicas para la toma de muestra muy amplia y unos equipos de análisis químico con un nivel de detección muy bajo para conseguir una caracterización adecuada sin dejar atrás compuestos químicos relevantes a concentraciones muy pequeñas.

   Es por tanto necesaria más investigación y desarrollo en los canales científicos para tratar de encontrar una respuesta a esta pregunta y así avanzar un poco más en el camino del conocimiento de la dispersión de los olores en el medio ambiente.

   Además son necesarios conjuntos de datos adecuados para validar los modelos de dispersión de olores de diferentes actividades además de los existentes [2][9][8].

8. Conclusiones

   La US EPA indica que el modelo de dispersión a usar para establecer el impacto por olores en el medio ambiente de una actividad industrial es el modelo gaussiano AERMOD, dejándose el modelo lagrangiano CALPUFF sólo para casos complejos.

   No obstante, el caso de los olores en el aire es la mayoría de las veces un caso complejo, por ejemplo para fuentes de poca altura como (EDARs/PTAS, granjas, mataderos, plantas de gestión de residuos, plantas de compostaje, balsas evaporación purines, etc) no es recomendable usar un modelo gaussiano.

   La mayoría de los episodios de olor son generados durante calmas o velocidades de viento muy pequeñas que no facilitan la dispersión de un olor, produciéndose el fenómeno del “botón apagado”. En estos casos no es recomendable usar un modelo gaussiano.

   Para fuentes cerca de cuerpos de agua (mar, estuarios, ríos anchos, etc) o elevaciones del terreno pronunciadas (montañas, valles, etc), tampoco es recomendable el uso de modelos gaussianos.

   La percepción de los olores ocurre en un intervalo desde unos pocos segundos a algunos minutos, es decir, en tiempos de exposición cortos, por lo que es importante trabajar con datos subhorarios a la hora de modelar olores, siempre que se disponga de este tipo de datos.

   Para el industrial que no tiene idea de qué modelo usar o del coste que representa la elección de un modelo u otro es frecuentemente un dilema de decisión hacia la consecución de su objetivo último: la obtención de una Autorización Ambiental.

   Para el técnico de medio ambiente que evalúa un proyecto de EIA es también un dilema para la consecución de su objetivo último: Un mejor medio ambiente para su comunidad.

   Hay todavía elementos que es necesario investigar como los mecanismos químicos de los olores, para evitar el tratar a los olores de modo conservativo, quizá agrupando “tipos de olores” por su naturaleza química, puesto que por ejemplo no tienen la misma naturaleza los olores emitidos por una granja o un rendering, que aquellos producidos por una papelera o una refinería.

Bibliografía

1: AEMET, AEMET amplía y detalla observaciones y predicciones en su web, 2009, http://www.aemet.es/es/zona_portada_destacada/politicadatos

2: Bächlin, W.; Rühling, A.; Lohmeyer, A., 2002. Bereitstellung von validierungs-daten für geruchsausbreitungs-modelle-naturmessungen., Ministerio de Medio Ambiente de Baden-Württemberg

3: Barclay J. et al., Potential Problems Using Aermod To Implement Current Odor Regulations For WWTPs, 2013

4: Capelli L., Dentoni L., Sironi S., Guillot JM, Experimental Approach for the Validation of Odour Dispersion Modelling , 2012

5: Departamento de Medio Ambiente, Planificación Territorial, Agricultura y Pesca. Dirección de Planificación Ambiental., Guía de Buenas Prácticas para la elaboración de modelos de dispersión. Gobierno Vasco., 2012

6: Diaz C., 2010. Método para determinar y caracterizar los compuestos más relevantes en las emisiones de olor en procesos industriales., olores.org

7: Díaz Jiménez, C. , 2009. El Apasionante Estudio de la Relación de Máximos al Promedio., Olores.org

8: German Ministry of Environment, Technische Anleitung zur Reinhaltung der Luft, 2002

9: Guo, H., L. D. Jacobson, D. R. Schmidt, and R. E. Nicolai, 2001. Calibrating INPUFF-2 model by resident-panelists for long-distance odor dispersion from animal production sites, Applied Eng. in Agric

10: Jacobson, L. D., H. Guo, D. R. Schmidt, R. E. Nicolai, J. Zhu, and K. A. Janni, 2005. Development of the OFFSET model for determination of odor-annoyance-free setback distances from animal production sites: Part I. Review and experiment. Trans., ASAE

11: Jacobson, L. D., H. Guo, D. Schmidt, and R. E. Nicolai, 2000. Development of an odor rating system to estimate setback distances from animal feedlots: Odor from feedlots - setback estimation tool (OFFSET),

12: RETEMCA, Web Ibérica sobre modelización de la contaminación atmosférica http://www.ciemat.es/MCAportal/portal.do?IDM=62&NM=2,

13: Schlegelmilch M., 2009. Methoden zur Bewertung und Verminderung von Geruchsemissionen. GERUCHSMANAGEMENT,

14: SRC, CALPUFF Version 6 Announcement, 2006, http://www.src.com/calpuff/download/Mod6_Files/Version6Announcement.pdf

15: Varios, 1992. Agency for Toxic Substances and Disease Registry, U.S. Department of Health and Human Services,

16: , Directiva 96/61/CE, del Consejo, de 24 de septiembre, relativa a la prevención y al control integrado de la contaminación., 1996

17: , Ley 16/2002 de 1 de julio de Prevención y Control integrados de la Contaminación (IPPC)., 2002

18: , Real Decreto 100/2011, de 28 de enero, por el que se actualiza el catálogo de actividades potencialmente contaminadoras de la atmósfera y se establecen las disposiciones básicas para su aplicación., 2011

19: , , 2014, http://pandora.meng.auth.gr/mds/strquery.php?wholedb

20: , . AUSTAL2000. Manual. ,

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