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Facultad de Matemáticas UV, CCA UNAM 1Modelación estocástica espacio-temporal de ozono atmosférico
Modelación estocástica espacio-temporal de ozono troposférico
Oscar Borrego Hernández [[email protected]] (*)
Mario Miguel Ojeda Ramírez [[email protected]] (*)
José Agustín García Reynoso [[email protected]] (**)
(*) Facultad de Matemáticas, Universidad Veracruzana(**) Centro de Ciencias de la Atmósfera, UNAM
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Facultad de Matemáticas UV, CCA UNAM 2Modelación estocástica espacio-temporal de ozono atmosférico
Problemática
• La contaminación atmosférica es uno de los principales problemas ambientales
• Población de más de 20,000,000 de habitantes
• El ozono rebasa sistemáticamente el estándar de la NOM (110 ppb para una hora)
• El SIMAT se encarga de monitorear los contaminantes
Contaminación por ozono en laZona Metropolitana del Valle de
MéxicoRed Automática de Monitoreo
Ambiental (RAMA)
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Facultad de Matemáticas UV, CCA UNAM 3Modelación estocástica espacio-temporal de ozono atmosférico
Enfoque
• Mediciones tomadas con frecuencia horaria en aproximadamente 20 estaciones de monitoreo
• El número total de mediciones al año es mayor a 1.2 millones
Objetivo del proyecto
Datos espacio-temporales
Enfoque
• Modelos estocásticos espacio-temporales
• Interpolar concentraciones de ozono medidas en las estaciones hacia una malla regular, teniendo en cuenta su relación con variables meteorológicas, la densidad de población y el uso del suelo.
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Kriging espacio-temporal
• Solucionar sistemas de matrices del orden 105 X 105
– Solver implementado en OpenMP (gradientes conjugados)
Implementado en colaboración con el Dr. José Ma. Cela (CASE-BSC). Simulaciones realizadas en MinoTauro. Nodo: 2 CPU Intel Xeon E5649 6-Core a 2.53 GHz, 24 GB RAM, 12 MB Cache
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Modelos de coeficientes aleatorios
• Identificación de efectos y patrones espaciales• Modelos muy sencillos, poco realistas• Modelos más realistas demandan estrategias de HPC
Efectos del viento y la localización (2012)
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Facultad de Matemáticas UV, CCA UNAM 6Modelación estocástica espacio-temporal de ozono atmosférico
Caso discreto: modelo jerárquico dinámico bayesiano
• Malla de variable dicotómica: rebase de cierto umbral
• Modelo markoviano basado en autómatas celulares para la evolución del proceso
• Algoritmo Metrópolis Hastings• Hemos demostrado que encontrar una
solución para t=0 es NP-Completo• Hemos propuesto un algoritmo genético
– La función fitness relaja las restricciones del problema
– Se han realizado simulaciones prometedoras pero con instancias pequeñas (mallas de 10 x 10 con 10 intervalos de tiempo)
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Facultad de Matemáticas UV, CCA UNAM 7Modelación estocástica espacio-temporal de ozono atmosférico
GRACIAS