México
En este trabajo se propone un modelo de Markov basado en observaciones, dondela matriz de transici ?n se formula empleando informaci ?n del monitoreo de la calidad o odel aire para ciertos contaminantes espec ??ficos, con el objetivo principal de analizar lasdistribuciones estacionarias correspondientes y evaluar escenarios del impacto de lasmedidas de control anticontaminantes de la calidad del aire. El modelo no es predictivoy puede aplicarse a cualquier fuente de emisiones contaminantes incluidas en el sistemade monitoreo ambiental. Se presentan dos casos de estudio, ozono y azufre, sobre lazona central de la Ciudad de M ?xico para un intervalo de siete a ?os del 2000 al 2006. e nPara prop ?sitos de presentaci ?n, cada a ?o se dividi ? en dos semestres. En el caso o o n odel ozono, la distribuci ?n estacionaria para ambos semestres mostr ? una disminuci ?n o o oen la probabilidad de ocurrencia de los niveles de alta concentraci ?n de ozono, con ocierta tendencia al ”efecto pist ?n”. En el caso del azufre, el primer semestre mostr ? un o ocomportamiento oscilatorio con una peque ?a tendencia a la disminuci ?n de los niveles n ode alta concentraci ?n y en el segundo semestre disminuyeron las probabilidades de oaltos niveles de azufre. Los resultados establecen una ligera mejor ? en la calidad del ?aaire y por lo tanto una evaluaci ?n favorable de las diversas medidas de control de ocontaminantes que han sido implementadas en la Ciudad de M ?xico en los ultimos e ?a ?os. nPalabras clave: Cadenas de Markov; distribuci ?n estacionaria; contaminaci ?n del o oaire; emisiones de azufre; emisiones de ozono; Ciudad de M ?xico. e
This paper proposes a Markov observation based model, where the transition ma-trix is formulated using air quality monitoring data for specific pollutant emissions,with the primary objective to analyze the corresponding stationary distributions andevaluate sceneries for the air quality impact of pollution control policies. The modelis non predictive and could be applied to every source of pollutant emissions includedin air monitoring data. Two cases of study are presented, ozone and sulfur, overcentral zone of Mexico City for a seven years span from 2000 to 2006. For presenta-tion purposes each year were divided in two semesters. In ozone case, the stationarydistribution for both semesters shows a probability diminution of the higher ozone con-centrate levels, with tendency to ”piston effect”. In the sulfur case, the first semesterdisplays an oscillatory behavior with a little tendency to diminution of the higher sul-fur concentrate levels, the second semester had decreasing probabilities of the highersulfur levels. The results support an small improvement of air quality and then a fa-vorable evaluation of the diverse pollution control policies that had been implementedin Mexico City over the last several years.Keywords: Markov chain, stationary distribution, air pollution, sulfur emissions,ozone emissions, Mexico City.
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