Impacto del Covid-19 en la contaminación atmosférica de la Comunidad de Madrid

Carulli Pérez, Sergio Mario (2021). Impacto del Covid-19 en la contaminación atmosférica de la Comunidad de Madrid. Proyecto Fin de Carrera / Trabajo Fin de Grado, E.T.S. de Ingenieros Informáticos (UPM), Madrid, España.

Description

Title: Impacto del Covid-19 en la contaminación atmosférica de la Comunidad de Madrid
Author/s:
  • Carulli Pérez, Sergio Mario
Contributor/s:
  • San José García, Roberto
Item Type: Final Project
Degree: Grado en Matemáticas e Informática
Date: June 2021
Subjects:
Faculty: E.T.S. de Ingenieros Informáticos (UPM)
Department: Lenguajes y Sistemas Informáticos e Ingeniería del Software
Creative Commons Licenses: Recognition - No derivative works - Non commercial

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Abstract

Debido al confinamiento nacional derivado del periodo de alarma impuesto a causa del Coronavirus Covid-19, se redujo el número de emisiones y por tanto la contaminación atmosférica en toda España. En este trabajo se van a utilizar modelos comunitarios y abiertos para la evaluación del impacto del tráfico en Madrid y sus alrededores, a través de la modelización de los procesos físicos y químicos importantes que ocurren en la atmósfera. En concreto se va a utilizar el modelo WRF con su módulo CHEM sobre una plataforma Linux. Dicho modelo, cuyo código está escrito en Fortran, es ideal para la utilización en sistemas distribuidos ya que permite una fácil descomposición del problema, asignando a cada unidad de cómputo una zona del dominio de simulación. Se establecerá un dominio de 30 km x 30 km centrado en la Puerta del Sol situada en Madrid. Tras la configuración y ejecución del modelo, se van a validar los resultados comparándolos con los datos medidos por el Sistema de Vigilancia de la Calidad de Aire del Ayuntamiento de Madrid. Dicha comparación se utilizará también para estimar la incertidumbre del modelo. Se realizarán dos simulaciones, ambas desde las 00:00:00 del 16/04/2020 hasta las 00:00:00 del 21/04/2020, ambas en Greenwich Mean Time (GMT). Una simulación BAU (Business As Usual) en las que se incluirán las emisiones de tráfico antes del Covid19, y una segunda simulación con las emisiones del tráfico durante el Covid-19 para establecer el impacto buscado. Finalmente, los resultados se mostrarán a través de mapas, en las que se mostrarán las diferencias BAU-COVID para estimar cómo se han reducido las concentraciones de cada contaminante debido al Covid-19.---ABSTRACT---Due to the national confinement derived from the alarm period imposed due to the Coronavirus Covid-19, the number of emissions and therefore air pollution was reduced throughout Spain. In this work, community and open models will be used to evaluate the impact of traffic in Madrid and its surroundings, through the modeling of the important physical and chemical processes that occur in the atmosphere. Specifically, the WRF model will be used with its CHEM module on a Linux platform. This model coded on Fortran is ideal for use in distributed systems as it allows an easy decomposition of the problem, assigning each computation unit an area of the simulation domain. A domain of 30 km per 30 km will be established centered on Puerta del Sol located in Madrid. After the configuration and execution of the model, the results will be validated by comparing them with the data measured by the Air Quality Surveillance System of the Madrid City Council. This comparison will also be used to estimate the uncertainty of the model. Two simulations will be carried out, both from 00:00:00 on 04/16/2020 until 00:00:00 on 04/21/2020, both in Greenwich Mean Time (GMT). A BAU (Business As Usual) simulation that will include traffic emissions before Covid-19, and a second simulation with traffic emissions during Covid-19 to establish the intended impact. Finally, the results will be shown through maps, in which the BAU-COVID differences will be shown to estimate how the concentrations of each pollutant have been reduced due to Covid-19.

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Item ID: 68557
DC Identifier: https://oa.upm.es/68557/
OAI Identifier: oai:oa.upm.es:68557
Deposited by: Biblioteca Facultad de Informatica
Deposited on: 20 Sep 2021 11:15
Last Modified: 20 Sep 2021 11:16
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