ESTIMACIÓN DE FUENTES DE METANO MEDIANTE MEDICIONES DE ESPECTROSCOPÍA FTIR Y LA INTEGRACIÓN DE UN MODELO DE DISPERSIÓN LAGRANGIANO ACOPLADO A UN MODELO DE INVERSIÓN DE TIPO BAYESIANO
El metano es el segundo gas de efecto invernadero más importante cuya reducción de emisiones es fundamental para mitigar los efectos del calentamiento global a corto y mediano plazo. Para definir estrategias y políticas de mitigación eficaces, es crucial no solo monitorear su presencia atmosférica, sino identificar la ubicación y magnitud de sus fuentes. En este trabajo se presenta la implementación de un modelo de dispersión lagrangiana acoplado a un modelo de inversión de tipo bayesiano para estimar las emisiones de metano en la región sur de la Zona Metropolitana de la Ciudad de México, mediante mediciones de espectroscopía Infrarroja por Transformada de Fourier (FTIR). El esquema lagrangiano permite simular el transporte de las masas de aire, mientras que la inversión bayesiana optimiza la estimación de los flujos de emisión entre las observaciones y la información a priori. Los resultados muestran la capacidad de este acoplamiento para localizar espacialmente los principales puntos de emisión y cuantificar su magnitud, ofreciendo una herramienta para el monitoreo de gases de efecto invernadero a nivel regional.