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El análisis concluyó que los barrios más afectados por la contaminación de la zona industrial de Bogotá son Puente Aranda, Kennedy y Fontibón. Foto: Unimedios (UN).
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A través de un modelo meteorológico por computador, Miguel Rincón, físico y magíster en Meteorología de la UN, simuló los patrones de viento y temperatura para Bogotá. Y, de acuerdo con un modelo de dispersión, logró establecer los niveles de material particulado TM10 (partículas del aire altamente contaminantes) en la ciudad.

De esta manera, identificó a Puente Aranda, Kennedy y Fontibón como las zonas con mayor concentración del contaminante que se emite en la zona industrial de Bogotá (precisamente en Puente Aranda).

“Este programa matemático resuelve ecuaciones diferenciales parciales a través de métodos numéricos. Las ecuaciones permiten calcular las variables de la dinámica atmosférica, tanto la velocidad como la temperatura. Y, al introducir los datos con ciertos valores, se encarga de simular cuáles zonas presentan mayor concentración de TM10”, afirma Rincón.

De esta manera, el físico examinó para dónde se mueve el material particulado que transporta el viento y en qué zonas se concentra más, a través del programa de simulación meteorológica WRF y el modelo de dispersión CALPUFF.

La investigación, dirigida por el profesor de la UN Néstor Rojas, tardó cerca de un año y medio, y sirvió para acoplar un modelo meteorológico con uno de dispersión, un método nunca antes utilizado en Colombia para esta tipo de mediciones.

La contribución al mundo científico consiste en poner a disposición de cualquier persona la posibilidad de medir niveles de contaminación de cualquier lugar del mundo: “Nosotros ya desarrollamos la metodología inicial para que cualquiera pueda en el futuro hacer una predicción de TM10. Los resultados que logramos son muy satisfactorios”, concluye Rincón.

Finalmente, la proyección de esta investigación no solo se limitaría a mediciones independientes. Para el físico, organismos como la Secretaría del Medioambiente y Desarrollo Rural podrían aplicar esta metodología para hacer predicciones operacionales de material particulado (TM10).


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