Evaluación de la capacidad de retención de material particulado atmosférico por parte del arbolado urbano empleando la metodología Ufore | Assessment of the retention capacity of atmospheric particulate matter by urban woodland using ufore methodology

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.

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.

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