Multidimensional data processing system for air quality system

  1. Nicolás Rubio Barragán
  2. Eliseo Pablo Vergara González
  3. Francisco Javier Martínez de Pisón Ascacíbar
  4. Fernando Alba Elías
Libro:
VIII Congreso Internacional de Ingeniería de Proyectos: Bilbao 6-8 de octubre de 2004. Actas

Editorial: Asociación Española de Ingeniería de Proyectos (AEIPRO)

ISBN: 84-95809-22-2

Año de publicación: 2005

Congreso: CIDIP. Congreso Internacional de Ingeniería de Proyectos (8. 2004. Bilbao)

Tipo: Aportación congreso

Resumen

La Directiva 1996/62/CE –la denominada Directiva Marco sobre calidad del aire- está siendo desarrollada por sucesivas normas específicas, las conocidas como directivas “hijas”. La primera de ellas es la Directiva 1999/30/CE sobre valores límite de dióxido de azufre, dióxido de nitrógeno y óxidos de nitrógeno, partículas y plomo en el aire ambiente , traspuesta al ordenamiento jurídico español mediante el R.D. 1073/2002 de 18 de Octubre. Esta Directiva establece valores límite para dichos contaminantes que no entrarán en vigor hasta el año 2005, para SO2, PM10 y plomo; y hasta el 2010 para los óxidos de nitrógeno. Un factor clave en esta Directiva hija es la importancia que se atribuye a los modelos matemáticos para determinar el nivel de contaminación existente. A este fin, se establecen unos umbrales superiores e inferiores de evaluación para cada contaminante, de tal forma que de encontrarse de forma habitual el nivel de concentración por debajo del umbral inferior, la determinación de las concentraciones podría realizarse exclusivamente mediante técnicas de modelado. El resultado es una evidente reducción en los costes asociados al mantenimiento y gestión de las redes de vigilancia y control de la calidad del aire. Las concentraciones de estos contaminantes dependen no sólo de parámetros claramente cuantificables –pluviometría, radiación solar, dirección y velocidad del viento, etc.- sino de otros, cuya determinación y, especialmente, la medida de su influencia, resulta más complejo –localización geográfica, topografía, inversiones térmicas, tráfico de vehículos, etc.-. Por todo esto se hace obligado el desarrollo de modelos específicos para cada localización. Ello ha conducido a desarrollar un entorno gráfico que utilizando el motor de cálculo del entorno R, permita analizar y desarrollar modelos numéricos basados en redes neuronales de la forma más sistemática posible.