Estudio de Dispersión Atmosférica de Sustancias TRS para el día 12 de Octubre de 2009

GABRIELA V. MÜLLER; AGUIRRE CÉSAR; BERRI GUILLERMO J.; ORCELLET EMILIANA

Concordia

Jornada; 6tas Jornadas de Difusión de Proyectos de Investigación, Extensión y Actividades Académicas de la UNER.; 2015

Universidad Nacional de Entre Rios

La contaminación odorífera no responde a índices básicos establecidos, por lo cual se torna difícil definir valores máximos o mínimos si consideramos parámetros subjetivos de percepción.Sin embargo es posible definir, en base a los umbrales de olores establecidos para cada sustancia en particular, y a la aplicación de modelos de simulación, los impactos que determinadas emisiones ocasionan sobre una región.El presente proyecto involucra el estudio de la dispersión de sustancias odoríferas en la región del Río Uruguay en inmediaciones de la localidad de Gualeguaychú, mediante el empleo de modelos de simulación de transporte y difusión de compuestos de azufre total reducido (TRS), derivados de la actividad de la fábrica de pasta celulosa la localidad de Fray Bentos.Para ello se adaptaron modelos existentes como son: el Modelo Capa Límite Atmosférica en Mesoescala (MCLM), hidrostático e incompresible, especialmente desarrollado para regiones costeras (Berri et al., 2011), utilizado originalmente en la región del Río de La Plata; complementariamente con un modelo de mesoescala, no-hidrostático y semi-compresible desarrollado por el Center of Analysis and Prediction of Storms (CAPS) y la Universidad de Oklahoma (USA) denominado Advanced Regional Prediction System (ARPS) en su versión 5.2.12.. (Xue et al., 1995; 2000; 2001). Se modela particularmente el día 12 de octubre de 2009, en el cual el Plan de Vigilancia Ambiental del Río Uruguay, registró una denuncia social por la percepción de malos olores en la zona del Puente Internacional.Los resultados demuestran que la extensión superficial de la pluma impacta la zona de interés. La concentración de cada uno de los compuestos TRS supera el umbral de olor establecido y el índice de detección de olor es superior a 10 por lo cual el olor se considera objetable. El modelo demuestra versatilidad en la simulación de este tipo de situaciones resultando una herramienta útil para predecir estos eventos ocasionados por el impacto de los malos olores en la calidad de vida de la población.