Modelación estocástica espacio-temporal de ozono troposférico

Report
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
(*)
Modelación estocástica espacio-temporal de ozono atmosférico
Facultad de Matemáticas UV, CCA UNAM
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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
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Enfoque
Datos espacio-temporales
• 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
• 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
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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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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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GRACIAS
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