Modelos de predicción de concentración de aerosoles atmosféricos

Resumo

Se ha propuesto un nuevo método de modelización de difusión de contaminantes atmosféricos. Para ello se ha partido de la diseretización de la ecuación de advección-difusión para métodos numéricos (diferencias finitas) para una red tridimensional teórica de muestreo. El algoritmo resultante fue transformado en las ecuaciones básicas de la formulación espacio-estado. Este método permite modelizar la evolución del campo de concentraciones en una zona, en base a fundamentos físicos, frente a otros tipos de modelización que solamente hacen uso de propiedades estadísticas de series temporales. Se determino un algoritmo estimador optimo para la obtención de predicciones de mínimo error, en función a las ecuaciones básicas del modelo espacio-estado (ecuación de estado del sistema y ecuación de medidas). Este algoritmo estimador optimo es el filtro de Kalman. Esta metodología fue aplicada a ejemplos sencillos de distintos tipos de fuente. Se establecieron modelos de predicción de concentración de aerosoles hierro y plomo en la atmosfera de Madrid, utilizando como variables externas el recorrido diario del viento y la dirección del mismo. Se modelizaron por técnicas diferentes tanto la componente determinista como la estocástica de las series temporales. Las predicciones obtenidas fueron de alta calidad.