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Predicción

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 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.

  • Foto estación meteorológica de Peñagrande 260x260
    Red de meteorología

    Instalaciones fijas utilizadas para la medición permanente de diversos parámetros meteorológicos (velocidad y dirección del viento, temperatura, humedad relativa, presión bariométrica, radiación solar y precipitación).

  • Foto sistema SODAR-RASS
    Medición remota en altura: sistema SODAR-RASS

    El sistema SODAR-RASS situado en el Cementerio de la Almudena emite un fuerte pulso acústico a una región determinada de la atmósfera y sirve para efectuar mediciones meteorológicas remotas a cientos de metros de altura sobre el suelo.

  • Foto sistema predicción de calidad del aire SOCAIRE
    Modelos 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.

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