Evaluación de la capacidad de retención de material particulado atmosférico por parte del arbolado urbano empleando la metodología Ufore

Empleando el modelo UFORE-D, se obtuvieron escenarios basados en datos del Observatorio Ambiental de Bogotá. Con las que se identificaron las condiciones iniciales (escenario base) en las que la vegetación recepto el PM, y modelaciones en las que se variaron el índice de área foliar (IAF) y el porce...

Full description

Autores:
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2023
Institución:
Universidad Distrital Francisco José de Caldas
Repositorio:
RIUD: repositorio U. Distrital
Idioma:
spa
OAI Identifier:
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Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/11349/34656
Palabra clave:
Material particulado
Modelación UFORE
Arbolado urbano
Calidad aire
Índice de Área Foliar
Ingeniería Ambiental --Tesis y disertaciones académicas
Cobertura arbórea
Impacto del arbolado urbano en la calidad del aire
Remoción de PM por estaciones
Particulate Matter
UFORE model
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description Empleando el modelo UFORE-D, se obtuvieron escenarios basados en datos del Observatorio Ambiental de Bogotá. Con las que se identificaron las condiciones iniciales (escenario base) en las que la vegetación recepto el PM, y modelaciones en las que se variaron el índice de área foliar (IAF) y el porcentaje de cobertura arbórea en seis áreas de estudio en la ciudad de Bogotá. Se identifico que en promedio la influencia de la vegetación sobre la contaminación fue positiva pero baja (0.0665%) para PM10 y (0.0393%) para PM2.5, debido al bajo porcentaje promedio de cobertura arbórea (17.33%). Dentro del estudio la estación CAR obtuvo los mejores resultados de remoción de PM tanto en el escenario base (EB-CAUIAF) con una remoción de 0.0348 Ton.Año-1 para PM10 y 0.0122 Ton.Año-1 para PM2.5. De forma similar al aumentar los individuos arbóreos en (EA-CAU-IAF), se obtuvo una remoción de 0.0532 Ton.Año-1 para PM10 y de 0.0186 Ton.Año-1 para PM2.5. Al disminuir el número de individuos y del IAF (ED-CAU-IAF) la estación obtuvo una remoción de 0.0155 Ton.Año-1 de PM10 y 0.0054 Ton.Año-1 de PM2.5. El valor máximo de remoción se presentó en el EAB-CAU-IAF, en el cual se incrementó 8 veces la cobertura del arbolado urbano respecto a la cobertura del escenario base, obteniendo un aumento en la remoción de PM de 919,2%. Adicionalmente se identificó, que las variables con mayor influencia sobre la remoción de PM fueron el índice de área foliar y las concentraciones de PM.
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Dentro del estudio la estación CAR obtuvo los mejores resultados de remoción de PM tanto en el escenario base (EB-CAUIAF) con una remoción de 0.0348 Ton.Año-1 para PM10 y 0.0122 Ton.Año-1 para PM2.5. De forma similar al aumentar los individuos arbóreos en (EA-CAU-IAF), se obtuvo una remoción de 0.0532 Ton.Año-1 para PM10 y de 0.0186 Ton.Año-1 para PM2.5. Al disminuir el número de individuos y del IAF (ED-CAU-IAF) la estación obtuvo una remoción de 0.0155 Ton.Año-1 de PM10 y 0.0054 Ton.Año-1 de PM2.5. El valor máximo de remoción se presentó en el EAB-CAU-IAF, en el cual se incrementó 8 veces la cobertura del arbolado urbano respecto a la cobertura del escenario base, obteniendo un aumento en la remoción de PM de 919,2%. Adicionalmente se identificó, que las variables con mayor influencia sobre la remoción de PM fueron el índice de área foliar y las concentraciones de PM.fied, and modeling in which the leaf area index (LAI) and the percentage of tree cover were varied in six study areas in the city of Bogota. It was identified that on average the influence of vegetation on pollution was positive but low (0.0665%) for PM10 and (0.0393%) for PM2.5, due to the low average percentage of tree cover (17.33%). Within the study, the CAR station obtained the best PM removal results in the baseline scenario (EB-CAU-IAF) with a removal of 0.0348 Ton.Year-1 for PM10 and 0.0122 Ton.Year-1 for PM2.5. Similarly, increasing the number of trees in (EA-CAU-IAF) resulted in a removal of 0.0532 Ton.Year-1 for PM10 and 0.0186 Ton.Year-1 for PM2.5. By decreasing the number of individuals and the IAF (ED-CAU-IAF) the station obtained a removal of 0.0155 Ton.Year-1 of PM10 and 0.0054 Ton.Year-1 of PM2.5. The maximum removal value was presented in the EAB-CAU-IAF, in which the urban tree coverage was increased 8 times with respect to the base scenario coverage, obtaining an increase in PM removal of 919.2%. Additionally, it was identified that the variables with the greatest influence on PM removal were the leaf area index and PM concentrations.Ministerio de Ciencia Tecnología e InnovaciónpdfspaCC0 1.0 Universalhttp://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/Abierto (Texto Completo)http://purl.org/coar/access_right/c_abf2Material particuladoModelación UFOREArbolado urbanoCalidad aireÍndice de Área FoliarIngeniería Ambiental --Tesis y disertaciones académicasCobertura arbóreaImpacto del arbolado urbano en la calidad del aireRemoción de PM por estacionesParticulate MatterUFORE modelUrban treesAir qualityLeaf area indexEvaluación de la capacidad de retención de material particulado atmosférico por parte del arbolado urbano empleando la metodología UforeAssessment of the retention capacity of atmospheric particulate matter by urban woodland using ufore methodologybachelorThesisInvestigación-Innovacióninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fTHUMBNAILGarzonGilJuanManuel2023.pdf.jpgGarzonGilJuanManuel2023.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg5763http://repository.udistrital.edu.co/bitstream/11349/34656/6/GarzonGilJuanManuel2023.pdf.jpg7e80e71885ab2b5d75b87fa694da8c18MD56open accessLicencia de uso y publicacion editable.pdf.jpgLicencia de uso y publicacion editable.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg13173http://repository.udistrital.edu.co/bitstream/11349/34656/7/Licencia%20de%20uso%20y%20publicacion%20editable.pdf.jpg37f5925a70ef01cc4977d122d03b367cMD57open accessORIGINALGarzonGilJuanManuel2023.pdfGarzonGilJuanManuel2023.pdfTrabajo de gradoapplication/pdf3650770http://repository.udistrital.edu.co/bitstream/11349/34656/1/GarzonGilJuanManuel2023.pdfd5d35e60bdc9b8b7773a228df630da40MD51open 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