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.
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.
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:
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:
