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20-02-2014 Jornada Salud y Calidad del Aire. Fundación Mapfre 1
Modelización de la calidaddel aire y clima urbanos
Fernando Martín LlorenteJefe División Contaminación Atmosférica
Dpto. Medio AmbienteCIEMAT
20-02-2014 Jornada Salud y Calidad del Aire. Fundación Mapfre 2
Colaboradores
• Marta García Vivanco.
• Alberto Martilli.
• Inmaculada Palomino.
• José Luís Santiago.
• Juan Luís Garrido.
Grupo de Modelización de la Contaminación Atmosférica. División de Contaminación Atmosférica.
CIEMAT
2
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Indice
• Introducción• Papel de modelización• EEA-Air Implementation Pilot Project• Evaluación calidad aire• Modelos CFDs (evaluación,
representatividad, planificación).• Clima urbano y calidad del aire.
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IntroducciónInforme anual sobre calidad del aire(Agencia Europea de Medio Ambiente).Población urbana expuesta a contaminacion
3
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IntroducciónEmisiones
% de población europea expuesta a niveles superioresde calidad del aire según:
Standards EU
Guías OMS
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Introducción
4
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Introducción
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Introducción
5
20-02-2014 Jornada Salud y Calidad del Aire. Fundación Mapfre 9
Emisión de contaminantes
Topografía y usos de suelo
MeteorologíaDistribución espacial y evoluciónde concentración de contaminantes
MODELO
Concentración de fondo e inicial
-10 -5 0 5 10 15 2035
40
45
50
55
0261014182225283236404448525660646872768084889296100
Modelos de calidad del aire
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Modelos y legislaciónDirectiva 2008/50/CEModelización es muy útil y necesaria para:• Conocer de una forma integrada los procesos que
tienen lugar en una determinada zona y cómo éstos interaccionan entre sí, o cuáles son los predominantes. (p.e., análisis de episodios)
• Evaluar la calidad del aire en cada una de las zonas como complemento de las mediciones fijas.
• Diseñar planes y programas para garantizar el cumplimiento de los valores límite y objetivo de calidad del aire.
• Predecir la calidad del aire.
6
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APLICABILIDAD DE LOS MODELOS
Pensando en la gestión de la calidad del aire:• Análisis de episodios.
• Evaluación de la calidad del aire.
• Diseño de redes y representatividad de estaciones.
• Predicción de la calidad del aire.
• Impacto y contribución de fuentes.
• Planes de mejora y control de la calidad del aire.
• Gestión de emergencias por emisiones tóxicas.
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EEA-Air Implementation Pilot•Mejora notable de calidad del aire en ciudades.
•Problemas con NO2, PM y O3.•AI Pilot project identificar razonesde no mejorar completamente calidadaire en ciudades
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20-02-2014 Jornada Salud y Calidad del Aire. Fundación Mapfre 13
EEA-Air Implementation PilotConclusiones:•Inventarios de emisiones. Necesidad de mejores datos de entrada y guíasmetodológicas.
•Modelización calidad del aire. Gran diversidad de modelos usados en ciudades. Problemas:
– Calidad de inventarios de emisiones.– Calidad de inputs meteorológicos o de concentración de fondo.– Dificil considerar topografia urbana.– Computación costosa y compleja.Necesidad de entrenamiento y mejora de datos de entrada.
•Redes de medida. Especificar mejor criterios de distribución y localizaciónde estaciones y estimar su representatividad.
•Prácticas de gestión. Acciones sobre tráfico principalmente. Incertidumbreen como estimar efecto de medidas.
•Información al público. Generalmente via Web y en menor medida víaredes sociales o smartphones.
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Evaluación de calidad aire• Los Estados miembros:
– evaluarán la calidad del aire ambiente en relación con los contaminantes que se indican en el artículo 5 (Directiva 50/2008) en todas sus zonas y aglomeraciones.
– Garantizarán que no se superen los valores límite, objetivo, etc
– Tomarán medidas (planes y programas) para reducir la contaminación atmosférica para que esté por debajo de los valores límite, críticos, etc.
• Evaluación: cualquier método utilizado para medir, calcular, predecir o estimar el nivel de un contaminante en el aire ambiente o sus efectos.
8
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A. Medidas sin interpretaciónB. Medidas + interpretaciónC. Medidas + interpolaciónD. Medidas + modelo ajustado a medidasE. Asimilación de medidasF. Modelo validado para esa zonaG. Modelo validado para otra zonaH. Modelo no validado
MEDIDAS
MODELOS
Combinaciones de medidas y modelos en evaluación
Modelos. Evaluacion CA
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Evaluación de la Calidad del Aire en España
• Encomienda Gestión MAGRAMA – CIEMAT para uso de modelos para ayudar a la evaluación de la calidad del aire.
• Desde el año 2002, el Grupo de Modelización de la Contaminación Atmosférica del CIEMAT.
• Aplicación de técnicas de modelización para evaluar la calidad del aire en España como complemento a las mediciones.
• Los modelos utilizados y las técnicas empleadas han ido evolucionando desde 2002 buscando utilizar los mejores modelos posibles.
9
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Modelos Evaluación Calidad Aire. EspañaModelos WFR/CHIMERE (SO2, O3, CO, PM10, NO2, PM2.5, metales pesados, benceno) combinados con mediciones en estaciones de calidad del aire, 2007-actual, resolución espacial de 10x10 km2.
INPUTS
CH
IMER
E
CONCENTRACIONES Y SUPERACIONES
DE VL
EMEP EMISSION GRID50X50 Km cells
-10 -8.5 -7 -5.5 -4 -2.5 -1 0.5 2 3.5 5 6.5 8 9.5 11 12.5 14 15.5 17 18.5 20LONGITUDE
3536373839404142434445464748495051525354555657
LATI
TUD
E
CHIMERE DOMAINS
-15 -10 -5 0 5 10 15 20 25 30
35
40
45
50
55
Dominios MM5
MODELOS Y MEDIDASRegresión lineal e interpolacion krigingaplicados a residuos del modelo
CONCENTRACIONES Y SUPERACIONES
DE VL
-10 -8 -6 -4 -2 0 2 4
36
38
40
42
44
0
5
10
15
20
25
30
35
40
45
50
55
60
65
70
75
-10 -8 -6 -4 -2 0 2 4
36
38
40
42
44
0
5
10
15
20
25
30
35
40
45
50
55
60
65
70
75
METEOGFS-WRF
EMISIONES EMEP
USOS DE SUELO
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Mapas
• Concentraciones
• Incertidumbres.
• Probabilidad de incumplimiento de VL, VO, umbral, etc.
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Probabilidad de superación (%) del umbral de información (180 µg/m3 horario) de O3 en cada
celda 2010
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O3 (2007-2012)Probabilidad incumplimiento Valor Objetivo (120µg/m3 octohorario)
0
25
50
75
100
0
25
50
75
100
0
25
50
75
100
Figura 5. Probabilidad de incumplimiento (%) del valor objetivo de O3 (120µg m-3 en media octohoraria) en los años 2007 (arriba-izda), 2008 (arriba-dcha), 2009 (abajo-izda) y 2010 (abajo-dcha).
2007
20102009
2008
2012
2011
11
20-02-2014 Jornada Salud y Calidad del Aire. Fundación Mapfre 21
05101520253035404550556065707580859095100
05101520253035404550556065707580859095100
05101520253035404550556065707580859095100
Figura 6. Probabilidad de superación (%) del valor límite anual de PM10 (40µg m-3) en los años 2007 (arriba-izda), 2008 (arriba-dcha), 2009 (abajo-izda) y 2010 (abajo-dcha).
2007 2008
2009 2010
PM10 (2007-2012)Probabilidad incumplimiento Valor límite (40 µg/m3 anual)
2011
2012
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0
25
50
75
100
0
25
50
75
100
0
25
50
75
100
Figura 7. Probabilidad de superación (%) del valor límite anual de NO2 (40µg m-3) en los años 2007 (arriba-izda), 2008 (arriba-dcha), 2009 (abajo-izda) y 2010 (abajo-dcha).
2007 2008
2009 2010
NO2 (2007-2012)Probabilidad incumplimiento Valor límite (40 µg/m3 anual)
2011
2012
12
20-02-2014 Jornada Salud y Calidad del Aire. Fundación Mapfre 23
Calidad de aire urbano• Los principales problemas de calidad del aire están en las
ciudades o en sus proximidades.• Contaminación a escala de calles es la suma de una serie de
contribuciones a diferentes escalas espaciales.• En las ciudades, tenemos hot-spots.
PM10 [µg/m³]
Fondo urbano
Fondo regional
Fondo natural/hemisférico
Areas urbanas Areas rurales
101520
3025
3540 Trafico, fuentes locales
Puntos de medida
Contribución urbana totalIncremento
urbano
Incremento hot spot
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Modelos CFD para calles y ciudades
• Estimar distribución y evolución de contaminantes en calles y ciudades.
• Modelos CFD son los únicoscapaces de reproducir las complejascirculaciones en calles
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20-02-2014 Jornada Salud y Calidad del Aire. Fundación Mapfre 25
Modelos CFD para calles y ciudades
• Análisis de episodios.
• Evaluación de la calidad del aire.
• Diseño de redes y representatividad de estaciones.
• Predicción de la calidad del aire.
• Impacto y contribución de fuentes.
• Planes de mejora y control de la calidad del aire.
• Gestión de emergencias por emisiones tóxicas.
20-02-2014 Jornada Salud y Calidad del Aire. Fundación Mapfre 26
Representaividadde estaciones urbanas
resolución de malla 2m horizontal y 1.5m verticalEdificios de 15 mEnero – Febrero 2007
14
20-02-2014 Jornada Salud y Calidad del Aire. Fundación Mapfre 27
Resultados:• Buen ajuste de modelo con
observaciones. r=0.96r=0.96
CASO 1: Pamplona
PM10
0,00
1,00
2,00
3,00
4,00
5,00
6,00
7,00
ModelledMeasurement
07/01/01 07/01/15 07/02/01 07/02/15 07/02/28
PM10
0,00
1,00
2,00
3,00
4,00
5,00
6,00
7,00
ModelledMeasurement
07/01/01 07/01/15 07/02/01 07/02/15
PM10
0,00
1,00
2,00
3,00
4,00
5,00
6,00
7,00
ModelledMeasurement
PM10
0,00
1,00
2,00
3,00
4,00
5,00
6,00
7,00
ModelledMeasurement
07/01/01 07/01/15 07/02/01 07/02/15 07/02/28
PM10
0,00
1,00
2,00
3,00
4,00
5,00
6,00
7,00
ModelledMeasurement
07/01/01 07/01/15 07/02/01 07/02/15 07/02/28
PM10
0,00
1,00
2,00
3,00
4,00
5,00
6,00
7,00
ModelledMeasurement
07/01/01 07/01/15 07/02/01 07/02/15
PM10
0,00
1,00
2,00
3,00
4,00
5,00
6,00
7,00
ModelledMeasurement
PM10
0,00
1,00
2,00
3,00
4,00
5,00
6,00
7,00
ModelledMeasurement
07/01/01 07/01/15 07/02/01 07/02/15 07/02/28
20-02-2014 Jornada Salud y Calidad del Aire. Fundación Mapfre 28
Resultados:• Mapa de
concentración media normalizada. – Blanco y gris indican
zona con ±20% de concentracion en estación. Area de representatividad.
– Gran variabilidadespacial
CASO 1: Pamplona
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20-02-2014 Jornada Salud y Calidad del Aire. Fundación Mapfre 29
Edificios con alturas de hasta 90 m (mayoría entre 18-24 m)Área 700x800 m2
1 2 3
4
5 6
7 8 9
10
11
12
13
1416
1517
18
19
Malla irregular de 3·106 celdasResolucion de 1m-3m cerca de edificios
Intensidad media de tráfico en cada calle
CASO 2: EEAA - Madrid
20-02-2014 Jornada Salud y Calidad del Aire. Fundación Mapfre 30
PM10
y = 0.9597xR2 = 0.526
0
20
40
60
80
100
120
140
0 20 40 60 80 100 120
Modelled PM10
Obs
erve
d PM
10
PM10 (daily averages)
y = 1.0147xR2 = 0.7994
0
10
20
30
40
50
60
70
0 10 20 30 40 50 60 70
Modelled PM10
Obs
erve
d PM
10
0
20
40
60
80
100
120
140
0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000
Modelled
Observed
• Comparación con mediciones PM10
CASO 2: EEAA - Madrid
16
20-02-2014 Jornada Salud y Calidad del Aire. Fundación Mapfre 31
Concentraciones medias de NO2 y PM10
Scale: 100 mMean concentration map normalized by concentration at station location
(red dot) for NO2 (left) and PM10 (right). Grey shows the area with concentrations into ±20% around the station concentration.
CASO 2: EEAA - Madrid
20-02-2014 Jornada Salud y Calidad del Aire. Fundación Mapfre 32
Area 1km x 1km
CASO 3: Pza. Castilla - Madrid
17
20-02-2014 Jornada Salud y Calidad del Aire. Fundación Mapfre 33
Concentraciones medias de NO2 y PM10
Mean concentration map normalized by concentration at station location (red dot) for NO2 (left) and PM10 (right). Grey shows the area with
concentrations into ±20% around the station concentration.
Escala: 100 m Escala: 100 m
CASO 3: Pza. Castilla - Madrid
20-02-2014 Jornada Salud y Calidad del Aire. Fundación Mapfre 3410 Julio 2013 Reunión Ayuntamiento de Madrid
Diseño redes. Selección de ubicaciones
18
20-02-2014 Jornada Salud y Calidad del Aire. Fundación Mapfre 3510 Julio 2013 Reunión Ayuntamiento de Madrid
P1 P21
P18P4
Diseño redes. Selección de ubicaciones
20-02-2014 Jornada Salud y Calidad del Aire. Fundación Mapfre 36Reunión Ayuntamiento de Madrid
Diseño redes. Selección de ubicaciones
19
20-02-2014 Jornada Salud y Calidad del Aire. Fundación Mapfre 37
P1 P20
P19P18
Diseño redes. Selección de ubicaciones
20-02-2014 Jornada Salud y Calidad del Aire. Fundación Mapfre 38
Los modelos son útiles para estimar representatividad de estaciones y cobertura de la red de medidas.
Ayuda al diseño y optimización de redes garantizando buena cobertura y evitando redundancias.
Los modelos deben ser complementos de las estaciones.
Cada estación puede llevar asignado un mapa de representatividad.
Representatividad estaciones Conclusiones
20
20-02-2014 Jornada Salud y Calidad del Aire. Fundación Mapfre 39
Reordenamiento de tráfico en Pamplona
• El tráfico es el principal responsable de la contaminación atmosférica en las calles.
• Si queremos reducir la contaminación, hay que actuar sobre el tráfico.
• Con modelos CFD podemos estimar la contribución de cada calle a la contaminación.
• Esto permite dar ideas sobre que calles hay que actuar y en que medida.
20-02-2014 Jornada Salud y Calidad del Aire. Fundación Mapfre 40
Plaza de la Cruz (Pamplona, Spain)
Reordenamiento de tráfico en Pamplona
21
20-02-2014 Jornada Salud y Calidad del Aire. Fundación Mapfre 41
Periodo simulado: Enero-Febrero 2007. Escenarios meteorológicos.Sólo periodos diurnos 0800 – 2000 LTAltura de edificios = 15m.4 trazadores pasivos, uno para cada tipo de calle.Malla de cálculo: 3.5•106
celdas aprox. Resolución máxima:
2 m horizontal1.5 m vertical.
E1
E2
E3
E4
Reordenamiento de tráfico en Pamplona
20-02-2014 Jornada Salud y Calidad del Aire. Fundación Mapfre 42
Contribución de cada calle a la concentración total90
80
70
60
50
40
30
20
10
0
E1 Avenida de Baja Navarra E2 Avenida de Zaragoza
E4 Avenida de GaliciaE3 Alrededores de la Plaza de la Cruz90
80
70
60
50
40
30
20
10
0
90
80
70
60
50
40
30
20
10
0
90
80
70
60
50
40
30
20
10
0
90
80
70
60
50
40
30
20
10
0Viento ESE (112,5º)
E1
E2
E3
E4
Total
Reordenamiento de tráfico en Pamplona
22
20-02-2014 Jornada Salud y Calidad del Aire. Fundación Mapfre 43
Se adoptó un VL supuesto = 2 veces concentración media estimada en estación Plaza de la Cruz.
Propuesta de redistribución de tráfico (se mantiene constante el Nºtotal de coches):
Reducción 30% en calles 2 y 3 De esos vehículos pasan 75% a
calle 1 y 25% a calle 4.Efectos:
Reducción importante de concentración y superaciones en estaciones 1 y 2.Ligero incremento de superaciones en estación 3. 100.55Después
60.35Antes
Punto 3
2231.6Después
3262.2Antes
Punto 2
260.72Después
771.00Antes
Punto 1
SuperacionesVL supuesto
ConcentraciónNormalizada
Media
E1
E2
E3
E4
1
3
2
Reordenamiento de tráfico en Pamplona
20-02-2014 Jornada Salud y Calidad del Aire. Fundación Mapfre 44
Reordenamiento de tráfico en Pamplona
Hay un hot spot Imperativo eliminarlo o reducirlo ¿Qué hacer?:• Delimitar espacial y temporalmente el hot-spot.
Condiciones atmosféricas.• Determinar la causa. ¿Qué calles son las responsables?.• ¿Dónde puedo actuar con mayor eficacia?. • ¿Qué medida se puede tomar en la práctica?.• Comprobar previamente el efecto de esas medidas (en
zona afectada y aledañas).• Adoptar esas medidas.• Hacer un seguimiento del impacto de las medidas (en
zona afectada y aledañas).
En rojo, se marca donde los modelos CFD pueden ayudar
23
20-02-2014 Jornada Salud y Calidad del Aire. Fundación Mapfre 45
-12 -10 -8 -6 -4 -2 0 2 4 6
36
38
40
42
44
El Escorial
Móstoles
Alcalá de Henares
Algete
Alcobendas
Colmenar Viejo
Majadahonda
-4.4 -4.2 -4 -3.8 -3.6 -3.4 -3.2
40
40.2
40.4
40.6
40.8
41
-4.4 -4.2 -4 -3.8 -3.6 -3.4 -3.2
40
40.2
40.4
40.6
40.8
41
OZONE CONCENTRATION (microg/m3)
June 18, 15:00 hr 2003
BASE CASE
82
92
102
112
122
132
-4.4 -4.2 -4 -3.8 -3.6 -3.4 -3.2
40
40.2
40.4
40.6
40.8
41
OZONE CONCENTRATION (microg/m3)
June 18, 15:00 hr 2003
"NO PARDO" SIMULATION
-4.4 -4.2 -4 -3.8 -3.6 -3.4 -3.2
40
40.2
40.4
40.6
40.8
41
NO PARDO MINUS BASE CASE
-0.2
0.3
0.8
1.3
1.8
2.3
2.8
3.3
3.8
4.3
4.8
OZONE CONCENTRATION (microg/m3)
June 18, 15:00 hr 2003
Efecto de la vegetación en la calidad del aire
Modelización con CHIMERE
Un hipotético caso sin vegetación en El Pardo aumentaría las concentraciones de O3 en áreas cercanas
Proyecto europeo HEREPLUS
Impacto de Monte de El Pardo en O3
20-02-2014 Jornada Salud y Calidad del Aire. Fundación Mapfre 46
Efecto de la vegetación en la calidad del aire de las calles
VDepósitoMicro = 10 cm/s
Simulaciones CFD considerando el depósito (eliminación) de contaminantes y efectos dinámicos de árboles sobre el viento.
Follaje denso Follaje poco denso
Sin vegetación
24
20-02-2014 Jornada Salud y Calidad del Aire. Fundación Mapfre 47
Simulación de la Isla de Calor urbana de Madrid con WRF+BEP+BEM
1800LST 2200LSTCT oMAX 1≈∆ CT o
MAX 2≈∆
Diferencia entre simulación con y sin Aire Acondicionado (lanzandoaire caliente a la atmósfera) hasta 2ºC en verano
Confort térmico en la ciudad
20-02-2014 Jornada Salud y Calidad del Aire. Fundación Mapfre 48
Estructura urbana frente a confort térmico, consumo energético y calidad del aire.
10 inh/ha (100 km)
27 inh/ha (60 km)
62.5 inh/ha (40 km)
173 inh/ha (24 km)
250 inh/ha (20 km)
390 inh/ha (16 km)
0.8 H=5mW=80m
0.6 H=5mW=180m
H=5mW=52
H=5mW=12m
H=15mW=14m
H=25mW=20m
H=40mW=21m
0.4 H=5mW=88m
H=5mW=28m
H=10mW=14.m
H=15mW=16m
H=25mW=18.4m
0.2 H=5mW=124m
H=5mW=44m
H=10mW=26m
H=15mW=28m
H=20mW=21m
0 H=5mW=160m
H=5mW=60m
H=5mW=8m
H=10mW=20m
H=15mW=18.4m
•Simulaciones de 22 ciudades idealizadas cuadradas (Lat. 45N, 10 mill. hab., temp. en edificios 21-25ºC, 40m2/hab.)
•Modelo WRF, con modelos de energética de edificios y dispersion contaminante
•Variando densidad de población y fracción de vegetación. •Días simulados: 21 Junio y 21 Diciembre.
Densidad población (tamaño ciudad)
Frac
ción
veg
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Aumento densidad de población y fracción de vegetación, implica un aumento de la altura de los edificios.
Aumento densidad de población y fracción de vegetación, implica un aumento de la altura de los edificios.
Vegetación = parques relativamente grandes , no en el cañón urbano
Vegetación = parques relativamente grandes , no en el cañón urbano
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20-02-2014 Jornada Salud y Calidad del Aire. Fundación Mapfre 49
Consumo energético Calidad aire Confort termico
Verano
Invierno
Estructura urbana frente a confort térmico, consumo energético y calidad del aire.
20-02-2014 Jornada Salud y Calidad del Aire. Fundación Mapfre 50
Conclusiones:• Ciudades compactas (edificios altos) consumen menos energía que
ciudades menos compactas.• Ciudades muy compactas con poca vegetación:
• Peor confort térmico.• Peor calidad del aire.
• En invierno, ciudades poco densas tienen alta contaminación.• Vegetación no empeora las condiciones, y en muchos casos mejora.• Dicotomía local/global: ciudades compactas consumen menos
energía y emiten menos contaminantes a nivel de toda la ciudad (mas eficientes – bueno para mitigar cambio climático), pero la cantidad de contaminantes y el calor antropogénico emitidos por superficie es mayor, lo que empeora la calidad del aire y el confort térmico.
Estructura urbana frente a confort térmico, consumo energético y calidad del aire.