ALGORITMOS DE LÓGICA DIFUSA PARA LA SIMULACIÓN DE LAS CONTINGENCIAS EN LA MEGALÓPOLIS DEL CENTRO DE MÉXICO A PARTIR DE VARIABLES CLIMÁTICAS Y CONTAMINANTES ATMOSFÉRICOS
Para mejorar de manera sustancial el análisis de las condiciones meteorológicas y climáticas asociadas con la calidad del aire en la Megalópolis del Centro de México, se presentan modelos de sistemas de inferencia difusa (FIS), como alternativa para visualizar tanto las condiciones que resultan más significativas en presencia de eventos intensos de mala calidad del aire, como las interacciones entre las variables que caracterizan dichas condiciones.
El interés del trabajo está centrado en analizar las condiciones asociadas a la ocurrencia de eventos de concentraciones altas, > 150 ppm, de ozono troposférico (O3) que causan las contingencias ambientales. Se consideraron como precursores de tales concentraciones a las variables: temperatura, radiación solar global, humedad relativa y concentración de dióxido de nitrógeno, debido a la fuerte correlación entre ellas.
La interacción entre las variables precursoras y la concentración de O3 se establece mediante reglas de correspondencia del tipo: Si A y B o C entonces D, donde las letras expresan categorías lingüísticas como baja, media o alta para todas las variables y el O3.
Usando datos observados, se construyeron dos FIS, uno Mamdani, con ocho reglas de correspondencia y otro Sugeno usando el algoritmo Modified Learning From Examples (MLFE) con el que se pudieron construir cuando menos 20 reglas de correspondencia, dependiendo del valor de los cuatro parámetros del modelo.
Solo con datos observados no se consigue simular, con suficiencia estadística, las condiciones de alta concentración requeridas, dado que los eventos de contingencia son relativamente pocos, lo cual amerita emplear el método de muestreo bootstrapping, con cuyos resultados se establecen las amplitudes de las funciones de pertenencia para las variables del modelo Mamdani y se calculan los coeficientes de correlación para los datos de entrenamiento y de prueba usados en el MLFE, los que resultaron aceptables, del orden de 0.7.
Se revela la necesidad de considerar variables externas al sistema cuyo comportamiento actúa como disparador o inhibidor de las contingencias, el FIS Mamdani permite incluir una variable difusa precursora adicional (factor X) que simula la interacción del sistema con esas variables externas. En simulaciones preliminares se ha podido disparar contingencia de 127.82 a 175 ppm cambiando el factor X de 5 a 9. Aunque los FIS no constituyen modelos de pronóstico formales, el factor X permite simular el valor de la concentración de O3 dados los valores pronosticados de las otras variables. Se han podido simular eventos de contingencia usando valores arbitrarios del factor X, pero se espera poder determinar el rango de valores de dicha variable de manera sistemática.
Los datos utilizados fueron series de tiempo horarias de Índices de Calidad del Aire y Salud que registra la Secretaría del Medio Ambiente de Ciudad de México y del Observatorio de Radiación Solar del Instituto de Geofísica de la UNAM.