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Congreso Nacional del Medio Ambiente Madrid del 26 al 29 de noviembre de 2018 PREDICT – CLEAN AIR APP, MODELO DE PREDICCIÓN DE LA CONTAMINACIÓN Maite Gilarranz Protección del Medio Ambiente #conama2018

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Congreso Nacional del Medio AmbienteMadrid del 26 al 29 de noviembre de 2018

PREDICT – CLEAN AIR APP, MODELO DE PREDICCIÓN DE LA CONTAMINACIÓN

Maite GilarranzProtección del Medio Ambiente#conama2018

14º Congreso Nacional del Medio Ambiente. #Conama2018

Antecedentes

Título para la imagen. Letra Calibri 18 negrita, justificado izquierda.

X - 11 nov 2015 J - 12 nov 2015 V – 13 nov 2015

14º Congreso Nacional del Medio Ambiente. #Conama2018

Datos de contaminación

Portal de Datos Abiertos del Ayuntamiento de Madrid

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@datoxnitro_bot

Datóxido de Nitrçogeno

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Proyecto de Previsión de Contaminación

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El resultado es una predicciónpara las próximas horas o días.La precisión va disminuyendo para predicciones más lejanas.

Se usa un algoritmo para detectar patrones en los datos.Hay muchas opciones: ARIMA, Random Forest, Redes Neuronales, …

Datos históricos de contaminación por NO2

El histórico se usa como entrada.También se incluyen variables externas que ayuden a explicar la contaminación. Tráfico,

Meteorología,Calendarios, …

Predicción de Contaminación

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Actualización

• Generación de una nueva

predicción cada 24 horas

Objetivo de

Predicción

• Índice de contaminación:

activaciones protocolo

• Corto plazo: 24 horas

• Medio plazo: 48 horas

• Largo plazo: 7 días

Alcance de la

predicción

Un enfoque real para un mundo real

Predicción de Contaminación

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Serie de contaminación

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Predicción de series temporales

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Variables relevantes

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METEOROLOGÍA

La contaminación aparece especialmente durante

procesos de inversión térmica y poca ventilación.

Esto se detecta a través de: temperatura, presión,

humedad relativa, viento, radiación, estabilidad

atmosférica.

TRÁFICO

La principal fuente de contaminación por

NO2 es el tráfico rodado. Los niveles de

tráfico y la antigüedad del parque

móvil son relevantes a la hora de

estimar los niveles de contaminación.

CONTAMINACIÓN

La tendencia de los niveles previos de

contaminación sirve para anticipar futuros

valores, incluso de contaminantes

diferentes. Por ejemplo: entre NO2 y O3 se

producen reacciones químicas que

alteran los niveles.

CALENDARIO

Como es difícil conocer el estado del tráfico con

antelación, esta información se puede suplir con el día

de la semana, los festivos o puentes locales o

nacionales, o el día del mes. Además, la contaminación

presenta patrones estacionarios y tendencias a más

largo plazo que se pueden aproximar usando el mes o el

año.

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Parámetros meteorología

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Contaminación NO2

Ve

nti

lati

onR

ate

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lan

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yb

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nd

ary

laye

r

Geo

pote

nti

alH

eigh

t–

90

0mb

Contaminación NO2

- Altura geopotencial

- Temperatura

- Humedad relativa

- Altura de la capa límite planetaria

- Velocidad del viento

- Ozono

- Presión

- Ventilación

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Metodología

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Modelos base

Modelos con calendarios

Modelos con meteorología

Modelos con meteorología mejorada

Datos Variables Modelos Evaluación

1%

10%

9%

. . .. . .

. . .

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Resultados

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Horizonte Detección picos Precisión

24 horas 90.24% 87.98%

48 horas 73.17% 87.36%

7 días 51.22% 77.97%

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Largo Plazo (7 días)

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Usamos predicción de meteorología, no meteorología real:

mayor degradación

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Resultados

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Próximos Pasos

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¡Gracias!#conama2018