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Modelación estocástica espacio-temporal de ozono troposférico

Modelación estocástica espacio-temporal de ozono troposférico. Oscar Borrego Hernández [ oborrego@uv.mx ] (*) Mario Miguel Ojeda Ramírez [ mojeda@uv.mx ] (*) José Agustín García Reynoso [ agustin@atmosfera.unam.mx ] (**). (*) Facultad de Matemáticas , Universidad Veracruzana

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Modelación estocástica espacio-temporal de ozono troposférico

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Presentation Transcript

  1. Modelación estocástica espacio-temporal de ozono troposférico Oscar Borrego Hernández [oborrego@uv.mx] (*) Mario Miguel Ojeda Ramírez [mojeda@uv.mx] (*) José Agustín García Reynoso [agustin@atmosfera.unam.mx] (**) (*) Facultad de Matemáticas, UniversidadVeracruzana (**) Centro de Ciencias de la Atmósfera,UNAM

  2. Problemática • Contaminación por ozono en la Zona Metropolitana del Valle de México Red Automática de Monitoreo Ambiental (RAMA) • 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

  3. 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 • Datos espacio-temporales • Objetivo del proyecto • 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. • Enfoque • Modelos estocásticos espacio-temporales

  4. 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

  5. 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)

  6. Casodiscreto: 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)

  7. GRACIAS

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