En este artículo llevamos a cabo un análisis comparativo del desempeño de los modelos de dispersión AERMOD y SYMOS'97 para simulara la dispersión de compuestos olorosos en la atmósfera. Aunque hay una gran cantidad de modelos de dispersión en la literatura, hay pocas bases de datos que permitan la evaluación de los resultados obtenidos mediante la simulación de la dispersión de los compuestos de olor.
El objetivo del presente trabajo es evaluar la capacidad del modelo de dispersión AERMOD para predecir las concentraciones de odorantes cerca de la chimenea de una explotación ganadera.
F. F. C. Souza, L. Hoinaski, H. de Melo Lisboa1
1Laboratorio de Control de Calidad del Aire, Departamenton de Ingeniería Sanitaria y Medioambiental, Centro Tecnológico de la Universidad Federal de Santa Catarina, Campus Reitor João David Ferreira Lima, Trindade, Florianópolis, SC, Brasil, Apartado de correos 476
Conflictos de interés: El autor declara que no existe conflicto de intereses.
Editor académico: Carlos N Díaz.
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Cita: F. F. C. Souza, L. Hoinaski, H. de Melo Lisboa., Comparison of AERMOD and SYMOS'97 models for calculating odor dispersion: A study case in Uttenweiler, Ist International Seminar of Odours in the Environment, Santiago, Chile, www.olores.org
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Palabras claves: AERMOD, SYMOS’97, modelos gaussianos dispersión, olores.
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Resumen
En este artículo llevamos a cabo un análisis comparativo del desempeño de los modelos de dispersión AERMOD y SYMOS'97 para simulara la dispersión de compuestos olorosos en la atmósfera. Aunque hay una gran cantidad de modelos de dispersión en la literatura, hay pocas bases de datos que permitan la evaluación de los resultados obtenidos mediante la simulación de la dispersión de los compuestos olorosos.
El objetivo del presente trabajo es evaluar la capacidad del modelo de dispersión AERMOD para predecir las concentraciones de odorantes cerca de la chimenea de una explotación ganadera. De este modo se llevó a cabo un análisis comparativo del desempeño de estos modelos para el caso del experimento Uttenweiler. PAra determinar el mejor potencial de los resultados de AERMOD en este caso en particular usamos las medidas de un anemómetro ultrasónico y consideramos la perturbación de los edificios y otros obstáculos situados en las cercanías de la chimenea de la granja, a las corrientes de aire (building downwash). Además usamos la aproximación de concentraciones máximos-al-promedio para ajustar el modelo a la hora de predecir concentraciones máximas. La comparación de las concentraciones observadas y modeladas demostró la importancia de la evaluación de una simulación permitiendo la detección de secuencias de errores.
El modelo AERMOD tiende a subestimar la predicción de concentraciones para este experimento presentando un factor de dos de 23,1%, mientras que el modelo SYMOS'97 alcanza un 57,7% para el mismo índice. La detección de la secuencias de subestimación de resultados permitió la mejora de los resultados de AERMOD. A través de este artículo intentamos contribuir a una mejor comprensión de los modelos de dispersión de compuestos odorantes en la atmósfera.
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Aproximadamente el 50% de las aguas servidas del Gran Santiago (Región Metropolitana de Santiago, Chile) confluyen en la cámara de mezcla y distribución de aguas servidas – CAM04, las que son conducidas hacia la Planta de Tratamiento de Aguas Servidas Mapocho Trebal.
El trabajo conjunto realizado por el Laboratorio Tecnológico del Uruguay (LATU), la Dirección Nacional de Medio Ambiente (DINAMA) y el gobierno departamental de Río Negro consiste en la aplicación de distintas metodologías para el abordaje de la situación generada por la presencia de olores en Fray Bentos, Uruguay.
