Modelación estocástica espacio-temporal de ozono troposférico

Presentación del tema: "Modelación estocástica espacio-temporal de ozono troposférico"— Transcripción de la presentación:

1 Modelación estocástica espacio-temporal de ozono troposférico
Oscar Borrego Hernández (*) Mario Miguel Ojeda Ramírez (*) José Agustín García Reynoso (**) (*) Facultad de Matemáticas, Universidad Veracruzana (**) 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 Datos espacio-temporales
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

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 E 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 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)

7 GRACIAS