Sistemas de control suplementario de la contaminación atmosférica: predicción con modelos estadísticos

1. Sistemas de control suplementario de la contaminación atmosférica: predicción con modelos estadísticos José Luis Bermúdez Cela Belén Mª Fernández de Castro

2. Sistemas de control suplementario de la contaminación atmosférica: predicción con modelos estadísticos Estrategias de lucha contra la contaminación atmosférica • Estrategias Posibles • Fijación de normas de calidad de aire que no pueden sobrepasarse • Control de las emisiones mediante las mejores tecnologías disponibles • Estrategia Óptima • Control de los nuevos focos mediante las mejores tecnologías disponibles • Adaptación progresiva de los focos existentes a las exigencias de los nuevos • Vigilancia y control de la calidad del aire CEIOME’05, A Coruña

3. Sistemas de control suplementario de la contaminación atmosférica: predicción con modelos estadísticos Sistemas de control suplementario de la contaminación atmosférica RED DE ALERTA INFORMACIÓN METEOROLÓGICA CONTROL DE EMISIONES ADQUISICIÓN Y GESTIÓN DE LA INFORMACIÓN EN TIEMPO REAL TÉCNICAS DE PREDICCIÓN DE INMISIÓN CONTROL SUPLEMENTARIO CEIOME’05, A Coruña

4. Sistemas de control suplementario de la contaminación atmosférica: predicción con modelos estadísticos Control suplementario en la UPT As Pontes • Objetivo • Asegurar el cumplimiento de los requisitos contemplados en el RD 1073/2002 sobre evaluación y gestión del aire ambiente en el entorno de la UPT As Pontes • Actuaciones • Planificación de la explotación minera • Modificaciones inmediatas de las mezclas de carbón de consumo con el fin de utilizar hasta un 100% de carbón de importación CEIOME’05, A Coruña

5. Sistemas de control suplementario de la contaminación atmosférica: predicción con modelos estadísticos Control suplementario en la UPT As Pontes • Elementos • Sistema de control de emisiones • Red de vigilancia de la calidad del aire • Estación meteorológica • Unidad central de Adquisición de datos y gestión de la información • Sistema de Predicción Estadística de Inmisión (SIPEI) CEIOME’05, A Coruña

6. Sistemas de control suplementario de la contaminación atmosférica: predicción con modelos estadísticos Red de Vigilancia de la Calidad de Aire Océano Atlántico CEIOME’05, A Coruña

7. Sistemas de control suplementario de la contaminación atmosférica: predicción con modelos estadísticos Sistema de predicción estadística de inmisión • Desarrollado por por el Departamento de Estadística e Investigación Operativa de la Universidad de Santiago • Objetivo: predecir con media hora de anticipación la evolución de los niveles de dióxido de azufre en el entorno de la UPT As Pontes y sugerir una línea de actuación • Utilización de modelos estadísticos a partir de la información en tiempo real de emisiones, calidad de aire y meteorología • Aplicación informática en tiempo real concebida como ayuda a la operación en la toma de decisiones inmediatas • Nuevos desarrollos: ampliación de horizontes de predicción, utilización de datos minutales, predicciones probabilísticas CEIOME’05, A Coruña

8. Sistemas de control suplementario de la contaminación atmosférica: predicción con modelos estadísticos Sistema de predicción estadística de inmisión Planteamiento del problema estadístico Se recogen datos de calidad de aire, en particular de SO2, de las estaciones de la Red de Vigilancia de Calidad de Aire (frecuencia pentaminutal). La legislación vigente obliga a controlar la media horaria de valores de SO2. CEIOME’05, A Coruña

9. Sistemas de control suplementario de la contaminación atmosférica: predicción con modelos estadísticos CEIOME’05, A Coruña

10. Sistemas de control suplementario de la contaminación atmosférica: predicción con modelos estadísticos CEIOME’05, A Coruña

11. Sistemas de control suplementario de la contaminación atmosférica: predicción con modelos estadísticos CEIOME’05, A Coruña

12. Sistemas de control suplementario de la contaminación atmosférica: predicción con modelos estadísticos Principal objetivo: prevenir episodios de alteración de la calidad del aire • La instalación necesita disponer de información, al menos, con ½ hora de antelación. Solución: Herramientas de predicción de valores de SO2, en media horaria, basados en modelos estadísticos CEIOME’05, A Coruña

13. Sistemas de control suplementario de la contaminación atmosférica: predicción con modelos estadísticos Las diferentes metodologías utilizadas han aportado soluciones desde varios puntos de vista: • Predicción puntual • Predicción probabilística • Predicción espacial • Predicción funcional CEIOME’05, A Coruña

14. Sistemas de control suplementario de la contaminación atmosférica: predicción con modelos estadísticos I. Predicción puntual Este planteamiento nos permite dar como respuesta la predicción del nivel de SO2. CEIOME’05, A Coruña

15. Sistemas de control suplementario de la contaminación atmosférica: predicción con modelos estadísticos • I. Predicción puntual • Modelos utilizados: • Semiparamétrico • Redes Neuronales CEIOME’05, A Coruña

16. Sistemas de control suplementario de la contaminación atmosférica: predicción con modelos estadísticos • I. Predicción puntual • Modelos utilizados: • Parcialmente Lineal CEIOME’05, A Coruña

17. Sistemas de control suplementario de la contaminación atmosférica: predicción con modelos estadísticos II. Predicción probabilística La utilización del modelo G-GAM nos permite dar como respuesta la probabilidad de superar un cierto nivel de SO2. CEIOME’05, A Coruña

18. Sistemas de control suplementario de la contaminación atmosférica: predicción con modelos estadísticos II. Predicción probabilística El objetivo es predecir: Siendo Yt la variable binaria El modelo: CEIOME’05, A Coruña

19. Sistemas de control suplementario de la contaminación atmosférica: predicción con modelos estadísticos III. Predicción espacial Los modelos de predicción espacial nos permiten construir una superficie de predicción de niveles de SO2 para el entorno de la instalación. CEIOME’05, A Coruña

20. Sistemas de control suplementario de la contaminación atmosférica: predicción con modelos estadísticos IV. Predicción funcional Los modelos funcionales permiten dar como respuesta la curva completa de niveles de SO2 para un cierto intervalo de tiempo. CEIOME’05, A Coruña

21. Sistemas de control suplementario de la contaminación atmosférica: predicción con modelos estadísticos • IV. Predicción funcional • Modelo: • Núcleo funcional • Autorregresivo de Hilbert CEIOME’05, A Coruña

22. Sistemas de control suplementario de la contaminación atmosférica: predicción con modelos estadísticos Integración de los sistemas de predicción MEDAS Crea archivos de datos SIPEI Recoge datos Predicción Puntual Predicción Binaria Predicción Espacial Resultados Usuarios VPR_INM NL CEIOME’05, A Coruña

23. Sistemas de control suplementario de la contaminación atmosférica: predicción con modelos estadísticos Herramienta de visualización Los modelos de predicción han sido programados e integrados en un sistema que funciona en tiempo continuo en la instalación. Se ha desarrollado un programa que permite a los usuarios del sistema visualizar la predicción. Su última versión (VPR_INM NL) contiene información en tiempo real de valores de diferentes contaminantes, información meteorológica, datos de emisión, predicciones de SO2, gráficas de predicción, mapas,… CEIOME’05, A Coruña

24. Sistemas de control suplementario de la contaminación atmosférica: predicción con modelos estadísticos VPR_INM NL: pantalla principal CEIOME’05, A Coruña

25. Sistemas de control suplementario de la contaminación atmosférica: predicción con modelos estadísticos VPR_INM NL: predicción puntual CEIOME’05, A Coruña

26. Sistemas de control suplementario de la contaminación atmosférica: predicción con modelos estadísticos VPR_INM NL: predicción espacial CEIOME’05, A Coruña

27. Sistemas de control suplementario de la contaminación atmosférica: predicción con modelos estadísticos VPR_INM NL: emisión CEIOME’05, A Coruña

28. Sistemas de control suplementario de la contaminación atmosférica: predicción con modelos estadísticos VPR_INM NL: meteorología CEIOME’05, A Coruña

29. Sistemas de control suplementario de la contaminación atmosférica: predicción con modelos estadísticos VPR_INM NL: visualización de históricos CEIOME’05, A Coruña

30. José Luis Bermúdez Cela jbermudez@endesa.es Belén Mª Fernández de Castro fdcastro@usc.es