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Datos Meteorológicos y Dispersión Atmosférica

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Uno de los datos de entrada más importantes para un modelo de dispersión, especialmente en relación con la dispersión de contaminantes, está relacionado con la información meteorológica. Por lo tanto, es imprescindible asegurarnos de que estos datos se sometan a un filtro o evaluación exhaustiva para garantizar que sean representativos de la zona de estudio. Además, es fundamental que los valores se encuentren dentro del rango adecuado según el parámetro meteorológico que representan, como temperatura, humedad, precipitación, entre otros.

Los datos meteorológicos provienen principalmente de dos fuentes: las mediciones realizadas en estaciones meteorológicas terrestres, que cuentan con instrumentos específicos para cada parámetro, y cuya recolección puede ser manual o automática. La segunda fuente son los datos denominados ‘modelados’. Quizás te preguntes qué son los datos modelados. Aunque el tema es amplio y podría ser tratado en detalle, me enfocaré en la idea central. Los datos modelados provienen de satélites y se complementan con una nota al final para profundizar en este tema.

Ahora, al procesar ambos tipos de datos, es relevante explorar lo que podemos descubrir.

Datos de estación meteorológica

En este caso, nos referiremos a las estaciones automáticas que registran los parámetros meteorológicos cada hora. Imagina que te proporcionan esta información, generalmente en un archivo tipo Excel, con más de 8 mil datos. A primera vista, podrías pensar que estos datos son utilizables directamente; sin embargo, es importante destacar algunas consideraciones sobre su calidad y posible procesamiento:

• Podrías encontrar datos repetidos, ya que el equipo podría haber registrado el mismo valor dos o más veces.

• Aunque el equipo esté programado para registrar cada hora, podrías encontrar filas adicionales con datos cada 5 minutos, generados de forma aleatoria, lo que dificulta su identificación.

• Es posible que se registren datos atípicos para un determinado parámetro. Por ejemplo, en una zona cálida, la temperatura podría tener valores negativos.

• Es común encontrarse con datos faltantes, correspondientes a horas en las que no se registró ningún valor.

• Puedes recibir información que parezca poco convencional, con números que no parecen representar datos meteorológicos. A veces, para obtener el valor real, se requiere multiplicar por un factor. Antes de descartar la información, es prudente consultar este aspecto con la fuente de información correspondiente.

Datos modelados

Los datos meteorológicos recopilados a través de uno o más satélites pueden registrar parámetros que no corresponden a la zona o región analizada. Por esta razón, es importante tener precaución al utilizar la información satelital y siempre buscar contrastarla con los datos provenientes de estaciones meteorológicas cercanas. Aunque el sensoramiento remoto de satélites ha mejorado de manera continua a lo largo de los años, no podemos prescindir de la necesidad de contratar o corroborar la información recibida para asegurar su precisión y relevancia en nuestro análisis

En resumen, te recomiendo depurar y graficar la información meteorológica antes de utilizarla en un modelo de dispersión. Debido al manejo de grandes cantidades de datos, es probable que notes algunos valores anómalos al visualizarlos. Este paso es de suma importancia para asegurar la calidad de los datos antes de aplicarlos al modelo de dispersión.

La experiencia demuestra que es recurrente encontrarse con problemas en los resultados del modelamiento, especialmente cuando se utilizan datos meteorológicos sin una previa evaluación exhaustiva. La calidad y precisión de un modelo de dispersión dependen en gran medida de la calidad de los datos de entrada. Si estos son de alta calidad, el modelo reflejará de forma más realista el comportamiento de la dispersión de contaminantes en la atmósfera.

Es importante recalcar que los modelos de dispersión son solo aproximaciones y no reflejan exactamente lo que sucede en la dispersión atmosférica. Sin embargo, con la mejora de la calidad de los datos de entrada, los modelos pueden ser valiosas herramientas para la evaluación de la calidad del aire. No debemos olvidar que el modelamiento debe complementarse con mediciones o toma de muestras de aire en campo, para obtener una evaluación más completa.

Nota: Es importante destacar que los datos modelados provienen de diversas fuentes, como estaciones meteorológicas y datos satelitales. Sin embargo, para obtener la información requerida, estos datos deben ser procesados por modelos meteorológicos. Estos modelos realizan cálculos y simulaciones basadas en los datos recopilados para generar la información que necesitamos.

A continuación, se muestra como ejemplo la gráfica de algunos parámetros meteorológicos, en este caso se hace uso del lenguaje de programación Python.

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