Impactos en la meteorología debido a la expansión urbana

El rápido y continuo crecimiento de la población en la ZMVM conlleva desafíos para un desarrollo sostenible, pues además de ejercer presión sobre los recursos, que de por sí ya son escasos y se encuentran comprometidos, requiere de más espacios para la vivienda, de mayor infraestructura de transporte y de más insumos para la alimentación, que se reflejan en mayor demanda de espacios para la siembra y la crianza de ganado. Esta necesidad de ocupación, expansión y cambio en la cobertura y uso de suelo, además de modificar el paisaje natural, genera alteraciones en la meteorología local, la cual juega un papel muy importante en la formación, transporte y dispersión de los contaminantes atmosféricos, como el ozono y sus precursores. Particularmente, los cambios en las condiciones meteorológicas locales como la rapidez y dirección del viento, el espesor de la capa de mezcla, la humedad relativa, la radiación ultravioleta y la temperatura suelen afectar la concentración de ozono en una región. 

Por un lado, Burgos-Cuevas et al. (2021) mencionan que la intensidad y la frecuencia de la inversión térmica de la capa límite durante invierno y primavera coincide con mayores concentraciones de contaminantes; mientras que Ochoa et al. (2015) mencionan que al aumentar la contaminación, disminuye la precipitación promedio en las regiones montañosas y se incrementa en la parte este de la Ciudad de México. Además, las condiciones atmosféricas a escala sinóptica pueden influenciar la variabilidad de las concentraciones a través de las circulaciones locales, cobertura de nubes y mezcla vertical (Seinfeld and Pandis, 2016; Citado por: García-Franco, 2020) cuya carencia facilita la mala calidad del aire. 

Por otro lado, a partir de diversas simulaciones numéricas sobre el Valle de México, se ha analizado el impacto de diferentes escenarios de expansión urbana sobre la temperatura, el viento, la precipitación y la altura de la capa límite atmosférica (López-Espinoza et al., 2012; Ruiz-Angulo & López-Espinoza 2015; López-Espinoza et al., 2019; López-Espinoza et al., 2020). Particularmente, se han simulado escenarios de expansión urbana de 1993 a 2005 (López-Espinoza et al., 2020) y a 2009 (López-Espinoza et al., 2012); con ello se ha observado un incremento en la temperatura superficial promedio entre 0.5oC a 1.0oC cuando la expansión urbana ocurre. Por otro lado, para la temperatura máxima y mínima se han obtenido incrementos entre 0.12oC y 2.0oC, observándose los mayores impactos en la temperatura máxima diaria. Además, la anomalía de la temperatura debido a la expansión urbana puede alcanzar hasta alrededor de los 800 m sobre la superficie. De igual manera, debido a la expansión urbana la amplitud del DTR (Diurnal Temperature Range) se ve incrementada entre 1.0oC y hasta 7.0oC (López-Espinoza et al., 2020; López-Espinoza et al., 2012). Adicionalmente, cuando se simula un escenario de expansión urbana más drástico, es decir cuando se elimina la mancha urbana y se sustituye por un sistema de lagos como ocurrió en el Valle de México, el incremento en la temperatura superficial debido a la expansión urbana es mayor (Ruiz-Angulo & López-Espinoza 2015; López-Espinoza et al., 2019).

 Con respecto a las velocidades del viento, la expansión urbana los debilita debido a la incorporación de superficies con mayor rugosidad. Dependiendo del escenario de expansión urbana estas diferencias en la velocidad del viento promedio se dan entre 1.2 a 4.5 m/s (López-Espinoza et al., 2019; López-Espinoza et al., 2020). Al igual que la velocidad del viento, la dirección se ve afectada por estas mayores superficies rugosas, y particularmente se observa la inhibición de una zona de convergencia muy marcada en la parte central y este de la Ciudad de México que posiblemente favorecía en la época prehispánica el desarrollo de las precipitaciones junto con las propiedades físicas del sistema de lagos antiguo (López-Espinoza et al., 2019). 

Con respecto a la capa límite atmosférica, a partir de los experimentos numéricos también se ha observado un incremento en la altura cuando las superficies naturales, vegetadas y cuerpos de agua, son urbanizados (López-Espinoza et al., 2019).  

De lo anterior se concluye que la geometría de la mancha urbana, sus propiedades y la falta de vegetación contribuyen a incrementar la temperatura del aire, a debilitar los vientos y a incrementar la altura de capa límite. 

Es sabido que los materiales empleados en las construcciones poseen una alta capacidad calorífica e inercia térmica que permiten absorber y retener más energía solar que la vegetación. Además, la ausencia de vegetación disminuye de forma considerable el flujo de calor latente debido a la disminución de la energía por evaporación de las coberturas vegetales (Aquino-Martinez et al., 2021). Entre las estrategias para reducir la temperatura del aire en las ciudades se encuentran la introducción de azoteas verdes y techos frescos (Razzaghmanesh et al., 2016). Una azotea verde aumentará la tasa de evapotranspiración en la ciudad mediante la instalación de una capa vegetativa en los techos, mientras que un techo fresco (blanco) aumenta el reflejo de la radiación solar entrante en la ciudad al aumentar el albedo de las superficies del techo (Razzaghmanesh et al., 2016). 

Azoteas verdes

En las ciudades, las azoteas representan aproximadamente entre el 20 y 25% de la superficie urbana (Liu et al., 2021), por lo que la implementación de azoteas verdes podría ayudar a mitigar la pérdida de espacios verdes dentro de las ciudades y disminuir a su vez la temperatura del aire en la superficie. 

Particularmente, en la Ciudad de México, existen al menos 36 azoteas verdes (SEDEMA, 2017) que representan un área de 23,511 m2. Estos espacios se ubican en edificios públicos (como oficinas de gobierno, escuelas y hospitales) o privados (universidades y oficinas) (Figura 1). Uno de los beneficios de la construcción de azoteas verdes es la captura de contaminantes en la atmósfera, ya que la vegetación absorbe gases contaminantes y, con ayuda de la lluvia, el sustrato absorbe metales como: Al, Fe, Cr, Cu, Ni, Zn, Cd, Pb, iones metálicos y neutraliza la acidez del agua de lluvia lo que mejora la calidad del escurrimiento (Velasco, K, 2022). Sin embargo hay más beneficios sociales, ambientales y económicos que listan en la Tabla Beneficios de las azoteas verdes. Con todo ello es necesario saber que no todas las construcciones son aptas para la implementación de azoteas verdes, ya que se debe de cumplir la legislación vigente. Según la Gaceta Oficial de la Ciudad de México de 2018 para el cálculo estructural, la carga adicional por m2 de una azotea de tipo extensiva es de 110 y hasta 200 kg/m2, de una semi-intensiva es mayor a 200 y hasta 350 kg/m2 y, por último, una intensiva mayor a 350 kg/m2.

Figura 1. Ubicación de azoteas verdes de las que se dispone información espacial.

Tabla. Beneficios de las azoteas verdes. Tomado de (López-González et. al, 2020).

Impermeabilizantes reflectivos

En las ciudades, las azoteas representan aproximadamente entre 15% a 24% de la superficie por lo que forman parte importante del fenómeno de Isla de Calor Urbana (UHI por sus siglas en inglés), ya que pueden recibir energía del Sol equivalente hasta 1000 W/m2 de la cual absorben entre el 20 y 95% (Ávila-Hernández, et al., 2020), llegando a alcanzar hasta 88°C en regiones cálidas (Elnabawi, M. et al., 2022).

La UHI no solo incrementa la temperatura en las ciudades, sino también se ha encontrado que durante este fenómeno las concentraciones de ozono en el aire son mayores (Zhong, et al., 2021). Para mitigar el efecto de la UHI, se plantea igualmente el uso de impermeabilizantes reflectivos, que reflejen los rayos solares reduciendo así la absorción de calor en las azoteas de una forma más económica en comparación con las azoteas verdes.

Objetivos

• General: Actividad 1.1

Determinar el impacto meteorológico en la temperatura del aire y del suelo por modificar el albedo (techos frescos/blancos) y la cobertura vegetal (azoteas verdes) en la ZMVM haciendo uso del modelo numérico atmosférico Weather Research and Forecasting (WRF). 

Objetivo específico

• Bajo un escenario de modificación de albedo en la mancha urbana de la ZMVM analizar el impacto en los flujos superficiales de energía y las temperaturas del aire y superficial.  

• General: Actividad 1.2

Proponer una configuración del modelo WRF para obtener mejores simulaciones de las condiciones meteorológicas en el Valle de México.

Objetivos específicos

• Implementar la versión del modelo WRF ver. 4.5.1

• Usar el modelo de física de suelo NOAH-MP para obtener una mejor representación de los procesos suelo-superficie-atmósfera, así como lograr la modificación del albedo bajo esta parametrización.

Metodología

Se implementó un sistema de pronóstico operativo que considera la versión de WRF 4.2.1, topografía y uso de suelo de la Serie 6 del INEGI, física de suelo Noah-MP; así como un posprocesamiento para remover errores sistemáticos en la temperatura. Este sistema de pronóstico operativo está basado en los avances de investigación realizados por el Grupo Interacción Océano-Atmósfera del ICAyCC y en su sistema de pronóstico meteorológico actual.

Se utilizaron tres dominios para las simulaciones (Figura 2). Para el estudio de los flujos de calor en la ZMVM se utilizó un dominio con una resolución horizontal de 1.67 km centrado en la ZMVM y con una extensión de 73,802.81 km2 (Figura 2, recuadro naranja). 

Figura 2. Dominios de simulación utilizados, en azul dominio 1 o dominio padre de 15 km de resolución horizontal, en rojo y naranja los anidamientos con resolución de 5 km y 1.67 km, respectivamente.

Se realizaron simulaciones de control, para las cuales se generaron simulaciones numéricas en WRF (versión 4.2.1) para cinco días con datos de entrada del reanálisis CFSR con los mismos parámetros físicos utilizados en el pronóstico operativo. Para analizar los flujos de energía se utilizaron las variables que se enlistan en la siguiente tabla.

Para ambas simulaciones se realizó el cálculo de flujo neto de calor. El flujo de calor neto es el resultado del balance de la radiación en la superficie como se describe en ecuación 1 (Ayra, 2001)

QNET= SW+LW+LH+SH (1)

donde:

SW Es la radiación de onda corta, proveniente del Sol, neta que llega a la superficie y se calcula considerando la radiación reflejada por el albedo de la forma:

SW=SWDOWN*(1-ALBEDO)

LW es la radiación de onda larga neta absorbida o emitida durante un cambio de fase (Lutgens & Tarbuck, 2007) calculada de la forma:

LW=GLW-(ε*σ*TSK4)

Donde se utiliza la radiación de onda larga hacia la superficie proveniente de la atmósfera (GLW) , la emisividad de la superficie (ε) con un valor promedio de 0.96 y la constante de stefan-boltzman (σ) que indica la proporción de radiación emitida por unidad de área y que tiene un valor de 5.67×10-8, y la temperatura en superficie (TSK).

LH es el calor latente que se define como la energía necesaria para que una sustancia cambie de estado y ocurran procesos como la evaporación, la evapotranspiración o la condensación en la superficie (Ayra, 2001).

SH es el calor sensible que se define como la energía absorbida o emitida que cambia la temperatura de un estado sin cambiar su fase u estructura molecular  (UGTO, 2017). Cuyos valores WRF los guarda en la variable HFX.

Uso de física urbana

La importancia de utilizar la física urbana en las simulaciones numéricas es que permite una mejor descripción del ciclo diurno del flujo de energía en las zonas urbanas. Sin embargo, la implementación de física urbana junto al modelo Noah-MP en la versión 4.2.1 de WRF no funcionó en nuestras simulaciones, por consiguiente se compiló la versión de WRF 4.5.1. y se activó la física urbana. Los tiempos de simulación utilizando esta nueva configuración fueron mayores a lo esperado operativamente. En el caso de las simulaciones numéricas con tres dominios, el tiempo de ejecución fue de 7 horas, en el caso de las simulaciones numéricas con dos dominios fue de 4 horas. Estos tiempos dificultan la implementación operativamente, ya que el tiempo de ejecución del sistema de pronóstico actual ronda poco más de 2 horas con 30 minutos.

Cambio de las condiciones iniciales del albedo

Para localizar las áreas óptimas para el cambio de albedo se tomó en cuenta el incremento de la temperatura media de la climatología realizada en el subcomponente 1.5, además de la densidad de la población de las localidades urbanas (Figura 3).

Figura 3. (Izq.) Incremento de la temperatura media (Celsius) en el periodo de 1961-2021 en la Ciudad de México. (Der.) en azul las localidades urbanas donde se propuso el cambio de albedo y en rojo la densidad de población.