Propagación de la incertidumbre de los datos meteorológicos y de emisión en el modelado de la dispersión de contaminantes en la atmósfera
- Autores
- Diez, Sebastián; Barra, Enrique; Crespo, Flavia; Britch, Javier
- Año de publicación
- 2014
- Idioma
- inglés
- Tipo de recurso
- artículo
- Estado
- versión aceptada
- Descripción
- Variability is true heterogeneity existing within a population that cannot be reduced or eliminated by more or better determinations. Uncertainty represents ignorance about poorly characterized phenomena, but it can be reduced by collecting more data. The aim of this paper was to study the impact of the variability and uncertainty of the main variables, i.e., emissions and meteorology, of the PM10 concentration caused by a point source located at Malagueño (Córdoba, Argentina). To perform this analysis, a scheme was developed using the USEPA Industrial Source Complex model algorithms with a Monte Carlo methodology. Using a simulation with one hundred thousand iterations, the concentration distribution was obtained and showed that the uncertainty in wind direction had the greatest impact on the estimates.
La variabilidad es la heterogeneidad real dentro de una población, que no puede ser reducida ni eliminada por más o mejores determinaciones. La incertidumbre representa la ignorancia acerca de un fenómeno pobremente caracterizado, pero que puede reducirse mediante la recopilación de más datos. El objetivo de este trabajo es estimar la concentración de PM10 provocada por las emisiones de una fuente puntual ubicada en Malagueño (Córdoba, Argentina), considerando la variabilidad y la incertidumbre de la meteorología y las emisiones. Para abordar este análisis fue desarrollado un método que utiliza los algoritmos del modelo Industrial Source Complex de la USEPA junto a la metodología Monte Carlo. Con cien mil iteraciones se obtuvo la distribución de concentraciones, encontrándose que la incertidumbre en la dirección del viento es la de mayor incidencia sobre las estimaciones.
Fil: Diez, Sebastián. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Córdoba. Centro de Investigación y Transferencia en Ingeniería Química Ambiental; Argentina.
Fil: Barra, Enrique. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Córdoba. Centro de Investigación y Transferencia en Ingeniería Química Ambiental; Argentina.
Fil: Crespo, Flavia. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Córdoba. Centro de Investigación y Transferencia en Ingeniería Química Ambiental; Argentina.
Fil: Britch, Javier. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Córdoba. Centro de Investigación y Transferencia en Ingeniería Química Ambiental; Argentina.
Peer Reviewed - Materia
-
Uncertainty
Variability
Monte Carlo
PM10
Incertidumbre
Variabilidad
Monte Carlo - Nivel de accesibilidad
- acceso abierto
- Condiciones de uso
- Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International
- Repositorio
.jpg)
- Institución
- Universidad Tecnológica Nacional
- OAI Identificador
- oai:ria.utn.edu.ar:20.500.12272/14406
Ver los metadatos del registro completo
| id |
RIAUTN_1257c9649b04fbfaf50b5f2d3333ee92 |
|---|---|
| oai_identifier_str |
oai:ria.utn.edu.ar:20.500.12272/14406 |
| network_acronym_str |
RIAUTN |
| repository_id_str |
a |
| network_name_str |
Repositorio Institucional Abierto (UTN) |
| spelling |
Propagación de la incertidumbre de los datos meteorológicos y de emisión en el modelado de la dispersión de contaminantes en la atmósferaDiez, SebastiánBarra, EnriqueCrespo, FlaviaBritch, JavierUncertaintyVariabilityMonte CarloPM10IncertidumbreVariabilidadMonte CarloVariability is true heterogeneity existing within a population that cannot be reduced or eliminated by more or better determinations. Uncertainty represents ignorance about poorly characterized phenomena, but it can be reduced by collecting more data. The aim of this paper was to study the impact of the variability and uncertainty of the main variables, i.e., emissions and meteorology, of the PM10 concentration caused by a point source located at Malagueño (Córdoba, Argentina). To perform this analysis, a scheme was developed using the USEPA Industrial Source Complex model algorithms with a Monte Carlo methodology. Using a simulation with one hundred thousand iterations, the concentration distribution was obtained and showed that the uncertainty in wind direction had the greatest impact on the estimates.La variabilidad es la heterogeneidad real dentro de una población, que no puede ser reducida ni eliminada por más o mejores determinaciones. La incertidumbre representa la ignorancia acerca de un fenómeno pobremente caracterizado, pero que puede reducirse mediante la recopilación de más datos. El objetivo de este trabajo es estimar la concentración de PM10 provocada por las emisiones de una fuente puntual ubicada en Malagueño (Córdoba, Argentina), considerando la variabilidad y la incertidumbre de la meteorología y las emisiones. Para abordar este análisis fue desarrollado un método que utiliza los algoritmos del modelo Industrial Source Complex de la USEPA junto a la metodología Monte Carlo. Con cien mil iteraciones se obtuvo la distribución de concentraciones, encontrándose que la incertidumbre en la dirección del viento es la de mayor incidencia sobre las estimaciones.Fil: Diez, Sebastián. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Córdoba. Centro de Investigación y Transferencia en Ingeniería Química Ambiental; Argentina.Fil: Barra, Enrique. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Córdoba. Centro de Investigación y Transferencia en Ingeniería Química Ambiental; Argentina.Fil: Crespo, Flavia. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Córdoba. Centro de Investigación y Transferencia en Ingeniería Química Ambiental; Argentina.Fil: Britch, Javier. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Córdoba. Centro de Investigación y Transferencia en Ingeniería Química Ambiental; Argentina.Peer ReviewedUniversidad Nacional de Colombia2025-12-22T19:41:51Z2014info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501info:ar-repo/semantics/articulopdfapplication/pdfIngeniería e Investigaciónhttps://hdl.handle.net/20.500.12272/14406enginfo:eu-repo/semantics/openAccessAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internationalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Sebatián Diezreponame:Repositorio Institucional Abierto (UTN)instname:Universidad Tecnológica Nacional2026-09-24T12:46:13Zoai:ria.utn.edu.ar:20.500.12272/14406instacron:UTNInstitucionalhttp://ria.utn.edu.ar/Universidad públicaNo correspondehttp://ria.utn.edu.ar/oaigestionria@rec.utn.edu.ar; fsuarez@rec.utn.edu.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:a2026-09-24 12:46:14.707Repositorio Institucional Abierto (UTN) - Universidad Tecnológica Nacionalfalse |
| dc.title.none.fl_str_mv |
Propagación de la incertidumbre de los datos meteorológicos y de emisión en el modelado de la dispersión de contaminantes en la atmósfera |
| title |
Propagación de la incertidumbre de los datos meteorológicos y de emisión en el modelado de la dispersión de contaminantes en la atmósfera |
| spellingShingle |
Propagación de la incertidumbre de los datos meteorológicos y de emisión en el modelado de la dispersión de contaminantes en la atmósfera Diez, Sebastián Uncertainty Variability Monte Carlo PM10 Incertidumbre Variabilidad Monte Carlo |
| title_short |
Propagación de la incertidumbre de los datos meteorológicos y de emisión en el modelado de la dispersión de contaminantes en la atmósfera |
| title_full |
Propagación de la incertidumbre de los datos meteorológicos y de emisión en el modelado de la dispersión de contaminantes en la atmósfera |
| title_fullStr |
Propagación de la incertidumbre de los datos meteorológicos y de emisión en el modelado de la dispersión de contaminantes en la atmósfera |
| title_full_unstemmed |
Propagación de la incertidumbre de los datos meteorológicos y de emisión en el modelado de la dispersión de contaminantes en la atmósfera |
| title_sort |
Propagación de la incertidumbre de los datos meteorológicos y de emisión en el modelado de la dispersión de contaminantes en la atmósfera |
| dc.creator.none.fl_str_mv |
Diez, Sebastián Barra, Enrique Crespo, Flavia Britch, Javier |
| author |
Diez, Sebastián |
| author_facet |
Diez, Sebastián Barra, Enrique Crespo, Flavia Britch, Javier |
| author_role |
author |
| author2 |
Barra, Enrique Crespo, Flavia Britch, Javier |
| author2_role |
author author author |
| dc.subject.none.fl_str_mv |
Uncertainty Variability Monte Carlo PM10 Incertidumbre Variabilidad Monte Carlo |
| topic |
Uncertainty Variability Monte Carlo PM10 Incertidumbre Variabilidad Monte Carlo |
| dc.description.none.fl_txt_mv |
Variability is true heterogeneity existing within a population that cannot be reduced or eliminated by more or better determinations. Uncertainty represents ignorance about poorly characterized phenomena, but it can be reduced by collecting more data. The aim of this paper was to study the impact of the variability and uncertainty of the main variables, i.e., emissions and meteorology, of the PM10 concentration caused by a point source located at Malagueño (Córdoba, Argentina). To perform this analysis, a scheme was developed using the USEPA Industrial Source Complex model algorithms with a Monte Carlo methodology. Using a simulation with one hundred thousand iterations, the concentration distribution was obtained and showed that the uncertainty in wind direction had the greatest impact on the estimates. La variabilidad es la heterogeneidad real dentro de una población, que no puede ser reducida ni eliminada por más o mejores determinaciones. La incertidumbre representa la ignorancia acerca de un fenómeno pobremente caracterizado, pero que puede reducirse mediante la recopilación de más datos. El objetivo de este trabajo es estimar la concentración de PM10 provocada por las emisiones de una fuente puntual ubicada en Malagueño (Córdoba, Argentina), considerando la variabilidad y la incertidumbre de la meteorología y las emisiones. Para abordar este análisis fue desarrollado un método que utiliza los algoritmos del modelo Industrial Source Complex de la USEPA junto a la metodología Monte Carlo. Con cien mil iteraciones se obtuvo la distribución de concentraciones, encontrándose que la incertidumbre en la dirección del viento es la de mayor incidencia sobre las estimaciones. Fil: Diez, Sebastián. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Córdoba. Centro de Investigación y Transferencia en Ingeniería Química Ambiental; Argentina. Fil: Barra, Enrique. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Córdoba. Centro de Investigación y Transferencia en Ingeniería Química Ambiental; Argentina. Fil: Crespo, Flavia. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Córdoba. Centro de Investigación y Transferencia en Ingeniería Química Ambiental; Argentina. Fil: Britch, Javier. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Córdoba. Centro de Investigación y Transferencia en Ingeniería Química Ambiental; Argentina. Peer Reviewed |
| description |
Variability is true heterogeneity existing within a population that cannot be reduced or eliminated by more or better determinations. Uncertainty represents ignorance about poorly characterized phenomena, but it can be reduced by collecting more data. The aim of this paper was to study the impact of the variability and uncertainty of the main variables, i.e., emissions and meteorology, of the PM10 concentration caused by a point source located at Malagueño (Córdoba, Argentina). To perform this analysis, a scheme was developed using the USEPA Industrial Source Complex model algorithms with a Monte Carlo methodology. Using a simulation with one hundred thousand iterations, the concentration distribution was obtained and showed that the uncertainty in wind direction had the greatest impact on the estimates. |
| publishDate |
2014 |
| dc.date.none.fl_str_mv |
2014 2025-12-22T19:41:51Z |
| dc.type.none.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/acceptedVersion http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 info:ar-repo/semantics/articulo |
| format |
article |
| status_str |
acceptedVersion |
| dc.identifier.none.fl_str_mv |
Ingeniería e Investigación https://hdl.handle.net/20.500.12272/14406 |
| identifier_str_mv |
Ingeniería e Investigación |
| url |
https://hdl.handle.net/20.500.12272/14406 |
| dc.language.none.fl_str_mv |
eng |
| language |
eng |
| dc.rights.none.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ Sebatián Diez |
| eu_rights_str_mv |
openAccess |
| rights_invalid_str_mv |
Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ Sebatián Diez |
| dc.format.none.fl_str_mv |
pdf application/pdf |
| dc.publisher.none.fl_str_mv |
Universidad Nacional de Colombia |
| publisher.none.fl_str_mv |
Universidad Nacional de Colombia |
| dc.source.none.fl_str_mv |
reponame:Repositorio Institucional Abierto (UTN) instname:Universidad Tecnológica Nacional |
| reponame_str |
Repositorio Institucional Abierto (UTN) |
| collection |
Repositorio Institucional Abierto (UTN) |
| instname_str |
Universidad Tecnológica Nacional |
| repository.name.fl_str_mv |
Repositorio Institucional Abierto (UTN) - Universidad Tecnológica Nacional |
| repository.mail.fl_str_mv |
gestionria@rec.utn.edu.ar; fsuarez@rec.utn.edu.ar |
| _version_ |
1877230917722832896 |
| score |
13.24418 |