Desarrollo de modelos estocásticos lineales univariantes y multivariantes para la comprensión y predicción del ozono troposférico en atmósfera urbana

Abstract

Se analizan los datos experimentales de las variables más significativas de la contaminación fotoquímica: contaminantes primarios (óxidos de nitrógeno e hidrocarburos) y secundarios (ozono), además de las principales variables meteorológicas implicadas (temperatura y humedad relativa del aire, e irradiancia solar). Modelos estocásticos de series temporales son identificados y estimados para cada una de las variables por separado (caso univariante: modelos sarima), y en grupos (caso multivariante: modelos varma y varmax). Parte del interés de ambos tipos de modelos reside en su utilización para la predicción a partir de valores observados, se encuentra que los modelos multivariantes (que incluyen ozono, dióxido de nitrógeno, temperatura e irradiancia) mejoran ligeramente la predicción de ozono respecto del modelo univariante, pero los modelos multivariantes aportan una valiosa información adicional, al estimar cuantitativamente las influencias dinámicas existentes entre las variables, poniendo de manifiesto la existencia de realimentación en algunas de las relaciones.