Sistema de Predicción

Desde el año 2002 se dispone de un Sistema de Predicción de la contaminación atmosférica que suministra información sobre la evolución de los niveles de calidad del aire.

En la actualidad este sistema se encuentra en proceso de evolución.

La contaminación del aire ambiente puede variar enormemente tanto geográfica como temporalmente. Estos cambios, se explican en parte por la variabilidad de las emisiones vertidas a la atmósfera y en parte por la variabilidad de los fenómenos meteorológicos. Son estos los que controlan la dispersión de los contaminantes o, por el contrario, su acumulación. Por este motivo, predecir la calidad del aire es un ejercicio difícil, ya que ha de tener en cuenta todos estos factores.

Así, situaciones atmosféricas inestables que traen asociados vientos, precipitaciones y altos gradientes térmicos favorecen la dispersión y limpieza de contaminantes. Las situaciones estables por su parte comprometen seriamente la ventilación de la atmósfera favoreciendo de este modo la acumulación de contaminantes emitidos en ella. Estas situaciones se caracterizan por la presencia de cielos despejados y por la ausencia de precipitaciones y vientos con la consiguiente aparición de inversiones térmicas que limitan no sólo la movilidad de dichos contaminantes en horizontal sino también en altura.

La previsión es importante para informar a la población y necesaria para evaluar el riesgo de que ocurran episodios de contaminación, de manera que las autoridades puedan prever la puesta en marcha de medidas para reducir las emisiones contaminantes y así reducir el nivel de contaminación.

El ayuntamiento de Madrid elabora diariamente  previsiones a partir de consultas a modelos meteorológicos (AEMET, GFS y ECMWF principalmente), físico-químicos (CALIOPE) y modelos propios. Durante el periodo  de septiembre a mayo cuenta con un boletín específico elaborado por AEMET que cada día predice la situación sinóptica, la inversión, probabilidad de precipitación, viento y precipitación.

Para la  predicción de episodios de intrusión de masa de aire sahariana se dispone  de los informes elaborados por el Ministerio para la Transición Ecológica y Reto Demográfico, con la Agencia Estatal Consejo Superior de Investigaciones Científicas y que se pueden consultar en la página web del Ministerio.

 

MODELO DE PREDICCIÓN 

El proyecto SERENA (Sistema Estadístico de predicción por Redes Neuronales de la calidad del Aire) se inició a finales del año 2006 con el objetivo de desarrollar una nueva metodología que mejorara la predicción de la contaminación atmosférica de Madrid, aplicando técnicas matemáticas y estadísticas. En la actualidad este sistema está siendo sustituido por el modelo SOCAIRE, dado el desarrollo en los últimos tiempos de los sistemas de inteligencia artificial.

El departamento de inteligencia artificial de la UNED está desarrollando para el Ayuntamiento de Madrid el sistema de predicción de la calidad del aire denominado SOCAIRE. Este modelo ofrece predicciones para los cuatro contaminantes principales: dióxido de nitrógeno (NO2), ozono (O3)  y partículas en suspensión (PM10 y PM2,5). El sistema de predicción SOCAIRE consta de 4 sistemas de predicción independientes, uno por cada contaminante a estudiar: NO2, O3, PM10 y PM2.5. Cada uno de estos sistemas está basado en un modelo de inteligencia artificial concebido y compilado como un proceso software independiente. Cada día, el sistema recibe datos de diversas fuentes de datos de las 24 horas anteriores y los modelos generan las diversas predicciones conforme a los nuevos datos hasta 48 horas hacia el futuro. Estas son publicadas internamente en el servidor para su uso por parte del Ayuntamiento de Madrid. En el caso del NO2, las predicciones para cada estación son agregadas por zonas para prever la probabilidad de activación del protocolo.

Además, el sistema tiene en cuenta variables como los días festivos, operaciones salida y retorno, días especiales como Nochebuena y Nochevieja o el calendario escolar y además también tiene en cuenta las predicciones meteorológicas de AEMET.

 En la figura siguiente se muestra la predicción para una estación y un día concreto:

Red Meteorológica

Una característica fundamental de estas predicciones es que, para cada estación, cada contaminante y cada instante futuro, se predice la distribución de probabilidad completa esperada de la concentración de ese contaminante en esa estación y en ese instante.

Ejemplo de salida del modelo con la probabilidad de activación de protocolo:

Red Meteorológica