Facultad de Matemáticas UV, CCA UNAM 1 Modelación estocástica espacio-temporal de ozono...
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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
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)
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.
Facultad de Matemáticas UV, CCA UNAM 4Modelación estocástica espacio-temporal de ozono atmosférico
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
Facultad de Matemáticas UV, CCA UNAM 5Modelación estocástica espacio-temporal de ozono atmosférico
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)
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)
Facultad de Matemáticas UV, CCA UNAM 7Modelación estocástica espacio-temporal de ozono atmosférico
GRACIAS