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Caracterización de patrones meteorológicos a escala
regional y local y su relación con los niveles de calidad del aire registrados en la CAPV.
Análisis de episodios.
2007
Documento: Caracterización de patrones meteorológicos a escala regional y local y su relación con los niveles de calidad del aire registrados en la CAPV. Análisis de episodios.
Fecha de edición: Diciembre 2007
Autor: Environment and Systems, S. A.
Propietario: Gobierno Vasco. Departamento de Medio Ambiente y Ordenación del Territorio.
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Caracterización de patrones meteorológicos a escala regional y local y su relación con los niveles de calidad del aire registrados en la C.A.P.V. Análisis de episodios (rev. 00) Indice
Indice
Página 1. Introducción................................................................................1 2. Datos de partida. Control de calidad........................................ 3 2.1. Datos de inmisión.......................................................... 4 2.2. Datos de meteorología .................................................. 6 2.3. Otros............................................................................... 7 3. Metodología ............................................................................. 10 3.1. Quick Cluster ............................................................... 11 3.2. Arboles de clasificación.............................................. 12 4. Patrones y relaciones encontradas........................................ 15 4.1. Período invierno .......................................................... 15 4.1.1. NO2 ................................................................... 16 4.1.2. Relaciones Meteorología–NO2........................ 20 4.1.3. Patrones diarios y relaciones
Meteorología-PM10 ..................................................... 29 4.2. Período primavera ....................................................... 35 4.2.1. NO2 ................................................................... 35 4.2.2. Relaciones Meteorología–NO2........................ 39 4.2.3. O3 ...................................................................... 51 4.2.4. Relaciones Meteorología-O3 ........................... 53 4.2.5. Patrones diarios y relaciones
Meteorología-PM10 ..................................................... 58 4.3. Período verano ............................................................ 66 4.3.1. NO2 ................................................................... 66 4.3.2. Relaciones Meteorología–NO2........................ 69 4.3.3. O3 ...................................................................... 79 4.3.4. Relaciones Meteorología-O3 ........................... 82 4.3.5. Patrones diarios y relaciones
Meteorología-PM10 ..................................................... 87 4.4. Período otoño .............................................................. 93 4.4.1. NO2 ................................................................... 93
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Caracterización de patrones meteorológicos a escala regional y local y su relación con los niveles de calidad del aire registrados en la C.A.P.V. Análisis de episodios (rev. 00) Indice
4.4.2. Relaciones Meteorología–NO2........................ 97 4.4.3. Patrones diarios y relaciones
Meteorología-PM10 ................................................... 109 5. Validación del método........................................................... 117 6. Resumen y Conclusiones ..................................................... 134 Anexos
Anexo A: Variables utilizadas y nº de casos Anexo B: Algoritmos empleados Anexo C: Patrones meteorológicos de evolución horaria
(invierno) Anexo D: Patrones de NO2 de evolución horaria (invierno) Anexo E: Resultados del modelo de relaciones
meteorología-NO2 (invierno) Anexo F: Patrones meteorológicos y de PM10 de evolución
diaria (invierno). Resultado del modelo de relaciones
Anexo G: Patrones meteorológicos de evolución horaria (primavera)
Anexo H: Patrones de NO2 de evolución horaria (primavera)
Anexo I: Resultados del modelo de relaciones meteorología-NO2 (primavera)
Anexo J: Patrones de O3 de evolución horaria (primavera) Anexo K: Resultados del modelo de relaciones
meteorología-O3 (primavera) Anexo L: Patrones meteorológicos y de PM10 de evolución
diaria (primavera). Resultado del modelo de relaciones
Anexo M: Patrones meteorológicos de evolución horaria (verano)
Anexo N: Patrones de NO2 de evolución horaria (verano) Anexo O: Resultados del modelo de relaciones
meteorología-NO2 (verano)
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Caracterización de patrones meteorológicos a escala regional y local y su relación con los niveles de calidad del aire registrados en la C.A.P.V. Análisis de episodios (rev. 00) Indice
Anexo P: Patrones de O3 de evolución horaria (verano) Anexo Q: Resultados del modelo de relaciones
meteorología-O3 (verano) Anexo R: Patrones meteorológicos y de PM10 de evolución
diaria (verano). Resultado del modelo de relaciones
Anexo S: Patrones meteorológicos de evolución horaria (otoño)
Anexo T: Patrones de NO2 de evolución horaria (otoño) Anexo U: Resultados del modelo de relaciones
meteorología-NO2 (otoño) Anexo V: Patrones meteorológicos y de PM10 de evolución
diaria (otoño). Resultado del modelo de relaciones
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Caracterización de patrones meteorológicos a escala regional y local y su relación con los niveles de calidad del aire registrados en la C.A.P.V. Análisis de episodios (rev. 00) Glosario
Glosario
CAPV Comunidad Autónoma del País Vasco.
Escala Una variable puede ser tratada como de escala cuando
sus valores representan categorías ordenadas con una
métrica con significado, por lo que son adecuadas las
comparaciones de distancia entre valores.
Ganancia El porcentaje de los casos totales en la categoría
especificada en cada nodo.
Indice La razón del porcentaje de respuestas en la categoría
del nodo, comparado con el porcentaje global de
respuestas en la categoría para la muestra.
NO2 Dióxido de nitrógeno.
Nodo filial Agrupación de casos en base a determinados valores
para las variables independientes que a su vez
provienen de otro nodo parental.
Nodo parental Agrupación de casos en base a determinados valores
para las variables independientes que a su vez se
divide en 2 o más nodos filiares.
Nodo raíz Conjunto de casos de partida agrupados en las
categorías especificadas para la variable dependiente.
Nodo terminal Nodo filial que no se divide más.
Nominal Una variable puede ser tratada como nominal cuando
sus valores representan categorías que no obedecen a
una ordenación intrínseca.
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Caracterización de patrones meteorológicos a escala regional y local y su relación con los niveles de calidad del aire registrados en la C.A.P.V. Análisis de episodios (rev. 00) Glosario
O3 Ozono.
Percentil P.e., percentil 98, P98, quiere decir que el 98% de los
datos son menores o iguales que dicho valor.
PM10 Partículas con diámetro menor de 10 µm.
Respuestas El porcentaje de casos pertenecientes al nodo que
pertenecen a la categoría especificada.
µg/m3 Microgramo (1 millonésima de 1 gramo) por metro
cúbico.
Valor límite Nivel fijado en base a conocimientos científicos que con
el fin de evitar, prevenir o reducir los efectos nocivos
para la salud humana y para el medio ambiente en su
conjunto, debe alcanzarse en un plazo determinado y
no superarse una vez alcanzado.
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Caracterización de patrones meteorológicos a escala regional y local y su relación con los niveles de calidad del aire registrados en la C.A.P.V. Análisis de episodios (rev. 00) 1. Introducción
1. Introducción
Este informe es el resultado del análisis de 5 años de datos (2002-2006) de
la Red de calidad del aire del Gobierno Vasco encaminado a obtener patrones
típicos de los niveles de contaminación registrados y las relaciones causa-efecto,
o lo que es lo mismo la influencia que la meteorología con sus patrones típicos de
comportamiento en la CAPV ejerce en los niveles de contaminación.
En el apartado 2 se comienza describiendo los datos de partida
seleccionados, el control de calidad efectuado y las variables seleccionadas
finalmente para el análisis. En el Anexo A se presentan las tablas con el número
de casos resultante para todas las variables utilizadas en el análisis.
En el apartado 3 se describirán las herramientas de cálculo de patrones y
de clasificación utilizadas, cuyos algoritmos se incluyen en el Anexo B.
En el apartado 4 se presentan los principales resultados obtenidos para los
patrones y relaciones encontradas para el conjunto de los años 2002-2005
utilizado como muestra de entrenamiento, diferenciando por épocas del año, de
una forma lo más gráfica posible. Todas las tablas correspondientes a los
conglomerados finales obtenidos para los patrones, frecuencias, listados de
evolución temporal, tablas de clasificación y otros resultados indicativos de la
bondad de los modelos se presentan en los Anexos C a V.
En el apartado 5 se presentan los principales resultados de la validación
del método de clasificación utilizando para ello el año 2006 como muestra de
comprobación. En los Anexos donde se presentan el modelo de árbol para cada
contaminante y período meteorológico, se incluyen tanto los cálculos con la
muestra de entrenamiento (2002-2005) como el resultado de la comprobación
(2006).
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Caracterización de patrones meteorológicos a escala regional y local y su relación con los niveles de calidad del aire registrados en la C.A.P.V. Análisis de episodios (rev. 00) 1. Introducción
Se concluye con el apartado 6, donde se resumen los resultados obtenidos
y se discuten los aspectos más destacables del estudio.
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Caracterización de patrones meteorológicos a escala regional y local y su relación con los niveles de calidad del aire registrados en la C.A.P.V. Análisis de episodios (rev. 00) 2. Datos de partida
2. Datos de partida. Control de calidad
Los datos de partida para este estudio han sido los valores registrados en
la propia Red de vigilancia de la calidad del aire en la CAPV gestionada por la
Dirección de Planificación, Evaluación y Control Ambiental del Gobierno Vasco.
El período de años a analizar va desde el año 2002 al 2006 y los
contaminantes elegidos: NO2, O3 y PM10. Las variables meteorológicas utilizadas
finalmente han sido: velocidad y dirección de viento, temperatura y radiación.
Para el control de calidad se ha llevado a cabo una serie de cálculos
estadísticos y representaciones gráficas que han consistido fundamentalmente en
los diagramas de cajas de las distribuciones de los valores horarios por años,
épocas del año, horas del día,…para las distintas variables y estaciones
individualmente o agrupándolas por zonas. También se han llevado a cabo
representaciones de las series temporales. No se va a entrar en detalle ya que el
seguimiento de todo ello se ha llevado a cabo en las reuniones mantenidas
periódicamente, quedando constancia en las Actas preparadas.
De todas las estaciones de las que se tienen datos en el período analizado
se ha decidido eliminar algunas de ellas debido a que han dejado de funcionar
recientemente y en concreto en el caso de estaciones meteorológicas no se han
usado aquellas en las que se mide menos parámetros.
Se han solicitado datos de las variables meteorológicas medidas en
estaciones situadas en altura: La Garbea, Herrera, Kapildui, Oiz y Urkiola,
pertenecientes a la Dirección de Meteorología y Climatología del Gobierno Vasco,
así como los datos del perfilador RADAR situado en Punta Galea y perteneciente
también a esta Dirección. También a estos datos se les ha llevado a cabo un
control de calidad exhaustivo.
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Caracterización de patrones meteorológicos a escala regional y local y su relación con los niveles de calidad del aire registrados en la C.A.P.V. Análisis de episodios (rev. 00) 2. Datos de partida
En el cálculo de los valores representativos diarios (medias, máximos,
mínimos,…) se ha tenido en cuenta, como es habitual, el criterio de anular los
valores resultantes de un conjunto de menos de 18 valores horarios.
En el Anexo A se presentan las tablas con el número de casos existentes
de todas las variables utilizadas.
2.1. Datos de inmisión
Con los datos de NO2, O3 y PM10 se ha decidido clasificar por estaciones
meteorológicas: invierno, primavera, verano y otoño los patrones característicos
registrados en el conjunto de los años estudiados.
En el caso de NO2 se han calculado patrones horarios únicamente para los
días laborables ya que se ha observado diferencias entre éstos y los días festivos.
Se han eliminado las estaciones de Cruces, Ingenieros, Sondika y Eibar al ser
dadas de baja en los últimos años. En las estaciones de Muskiz e Irún se han
eliminado los datos antes del cambio de ubicación. No se han utilizado los datos
de Easo por ser todavía muy pocos los existentes. Finalmente las estaciones
utilizadas han sido 63: Muskiz, Abanto, Serantes, Náutica, Barakaldo, Siete
Campas, Zorroza, María Díaz, Indautxu, San Adrián, Mazarredo, Txurdinaga,
Basauri, Parque Europa, Elorrieta, Banderas, Erandio, Ondiz, Santa Ana, Getxo,
Sangroniz, Algorta, Zierbena, Kastrexana, Arraiz, Alonsotegi, Arrigorriaga, Areta,
Llodio, Amurrio (sólo en verano y otoño), Zalla, Durango, Lemoa, Larrea, Zelaieta,
Larrabetzu, Montorra, Mondragón, Elgoibar, Hernani, Ategorrieta, Avda. Tolosa,
Rentería, Lezo, Jaizkibel, Irún, Puio, Tolosa, Beasain, Azpeitia, Avda. Gasteiz,
Tres de Marzo, Los Herrán, Fac. Farmacia, Betoño, San Martín, Agurain,
Lantarón, Elciego, Valderejo, Izkiz, Mundaka y Pagoeta.
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Caracterización de patrones meteorológicos a escala regional y local y su relación con los niveles de calidad del aire registrados en la C.A.P.V. Análisis de episodios (rev. 00) 2. Datos de partida
En el caso de O3 se han calculado los patrones horarios únicamente para
primavera y verano. Se han eliminado las estaciones de La Arena, Barakaldo,
Cruces, Ingenieros, Ondiz, Sondika, Eibar y Amurrio (este último caso porque
todavía no se tienen suficientes datos).
Como en el caso de NO2 se han eliminado los datos de Irún y Muskiz antes
del cambio de ubicación, tras comprobar que las distribuciones de los valores
horarios (primavera) han sufrido cambios con el traslado (Figura 2.1.1).
2005200420032002
año
250
200
150
100
50
0
mus
kiz
Figura 2.1.1. Diagrama de cajas de las distribuciones de valores horarios de O3 de
Muskiz por años (primavera)
Finalmente, las estaciones analizadas han sido 52: Muskiz, Abanto,
Serantes, Maria Díaz, Mazarredo, Txurdinaga, Basauri, Parque Europa, Elorrieta,
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Caracterización de patrones meteorológicos a escala regional y local y su relación con los niveles de calidad del aire registrados en la C.A.P.V. Análisis de episodios (rev. 00) 2. Datos de partida
Banderas, Erandio, Getxo, Sangroniz, Algorta, Zierbena, Kastrexana, Arraiz,
Alonsotegi, Arrigorriaga, Areta, Llodio, Zalla, Durango, Lemoa, Larrea, Zelaieta,
Larrabetzu, Montorra, Mondragón, Elgoibar, Hernani, Ategorrieta, Avda. Tolosa,
Puio, Rentería, Lezo, Jaizkibel, Irún, Tolosa, Beasain, Azpeitia, Avda. Gasteiz,
Tres de Marzo, Fac. Farmacia, San Martín, Agurain, Elciego, Valderejo, Izkiz,
Mundaka, Pagoeta y Urkiola.
Para el caso de PM10 se han calculado los patrones diarios únicamente a
partir del 2004. El número de estaciones utilizadas es de 46: Abanto, Náutica,
Barakaldo, Indautxu, Mazarredo, Txurdinaga, Basauri, Parque Europa, Erandio,
Getxo, Algorta, Zierbena, Kastrexana, Arraiz, Alonsotegi, Arrigorriaga, Areta,
Llodio, Zalla, Durango, Lemoa, Larrea, Zelaieta, Mondragón, Hernani, Ategorrieta,
Avda. Tolosa (se ha eliminado en el periodo de invierno por tener pocos datos),
Puio, Rentería, Lezo, Irún, Tolosa, Beasain, Azpeitia, Avda. Gasteiz, Tres de
Marzo, Fac Farmacia, Betoño, San Martín, Agurain, Lantarón, Elciego, Valderejo,
Izkiz, Mundaka y Pagoeta.
2.2. Datos de meteorología
La variable viento: velocidad y dirección ha sido transformada en sus
componentes cartesianas: Vx y Vy para calcular los patrones horarios típicos. Las
estaciones utilizadas son 29: Muskiz, Abanto, Serantes, Náutica, Barakaldo, Feria,
Basauri, Banderas, Sangroniz, Algorta, Zierbena, Kastrexana, Arraiz, Llodio,
Durango, Lemoa, Boroa, Hernani, Jaizkibel, Puio, Beasain, Azpeitia, Fac.
Farmacia, Lantarón, Elciego, Valderejo, Izkiz, Mundaka y Pagoeta.
Igualmente para las variables temperatura y radiación se han calculado los
patrones horarios típicos. Para temperatura se han utilizado las mismas
estaciones que para viento en superficie y para radiación 12 estaciones: Muskiz,
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Caracterización de patrones meteorológicos a escala regional y local y su relación con los niveles de calidad del aire registrados en la C.A.P.V. Análisis de episodios (rev. 00) 2. Datos de partida
Basauri, Durango, Hernani, Beasain, Azpeitia, Fac. Farmacia, Lantarón,
Valderejo, Izkiz, Mundaka y Pagoeta
Los patrones característicos del viento en altura se han descrito finalmente
a partir únicamente de los datos de 1500 m de altura medidos por el perfilador
RADAR en el modo de baja resolución ubicado en Punta Galea, tras llevar a cabo
diferentes pruebas con los datos de las estaciones de La Garbea, Herrera,
Kapildui, Oiz y Urkiola, y con los del propio perfilador a diferentes alturas y
resoluciones y no obtener mejores resultados.
Para utilizar variables meteorológicas de cadencia diaria que pudieran
relacionarse con los patrones de PM10 calculados se han construido las series
temporales de la velocidad media diaria del viento y del salto térmico diario. A
partir de aquí se han calculado los patrones característicos de ambas variables.
Para incluir información acerca de la precipitación se ha calculado la
variable precipitación diaria acumulada en la estación de Mondragón de la
Dirección de Meteorología y Climatología del Gobierno Vasco. La variable de
escala calculada ha sido categorizada para establecer relaciones con los valores
medios diarios de PM10. Se ha llevado a cabo una categorización en la que los
intervalos están basados en percentiles iguales para los casos explorados. Así
tras una primera categoría en la que se agrupan los casos con ausencia de lluvia
en las demás hasta un total de 6 (5 en primavera y verano) se reparten los casos
en un número similar.
2.3. Otros
Se ha creado una serie temporal de cadencia diaria que nos indica la
procedencia de la masa aérea que afecta a la CAPV a partir de los mapas
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Caracterización de patrones meteorológicos a escala regional y local y su relación con los niveles de calidad del aire registrados en la C.A.P.V. Análisis de episodios (rev. 00) 2. Datos de partida
sinópticos. También se han utilizado los resúmenes mensuales publicados por la
Dirección de Meteorología y Climatología del Gobierno Vasco.
Las distintas masas aéreas consideradas son (Figura 2.3.1): mA (marítima
Ártico), mP (marítima polar, Atlántico norte), mTs (marítima subtropical, Atlántico
subtropical), mT (marítima tropical, Atlántico tropical), mM (marítima
Mediterráneo), cP (continental polar, Europa), cT (continental cálida, Norte de
África), iC (ibérica cálida) e iF (ibérica fría).
Figura 2.3.1. Procedencia de las masas aéreas con destino la península ibérica
Los indicativos que empleamos para las distintas masas de aire,
corresponden a la nomenclatura internacional, en la que las letras minúsculas
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Caracterización de patrones meteorológicos a escala regional y local y su relación con los niveles de calidad del aire registrados en la C.A.P.V. Análisis de episodios (rev. 00) 2. Datos de partida
indican su origen (m marítima y c continental) y las mayúsculas su carácter
térmico (T cálida o tropical y P y A frías o, respectivamente, polar y ártica).
Otra circunstancia que debe tenerse en cuenta es el tiempo que la masa de
aire cT o cP haya podido permanecer sobre el mar Mediterráneo antes de
alcanzar la península. Por ello se hace una nueva distinción mM, si el recorrido
sobre el Mediterráneo es grande. Finalmente se han añadido dos categorías más:
la iC y la iF, si estamos ante la circunstancia del dominio de las altas presiones sin
apenas gradiente de presión y por tanto bajo la influencia de las circulaciones
locales y de mesoescala: iC en verano y iF en invierno.
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Caracterización de patrones meteorológicos a escala regional y local y su relación con los niveles de calidad del aire registrados en la C.A.P.V. Análisis de episodios (rev. 00) 3. Metodología
3. Metodología
La metodología utilizada es la combinación de técnicas estadísticas como
el análisis de conglomerados o CLUSTER utilizando el algoritmo QUICK
CLUSTER, también denominado análisis de conglomerados de K-medias, y los
árboles de clasificación con la utilización del algoritmo CHAID.
Los detalles de los algoritmos empleados en el QUICK CLUSTER y en el
CHAID se incluyen en el Anexo B.
El análisis de los datos se ha efectuado por separado para las 4 estaciones
meteorológicas, conocidas las particularidades de cada una de ellas en las
condiciones de dispersión observadas.
En un principio se han calculado los patrones característicos horarios tanto
para las variables meteorológicas: viento en superficie (componentes Vx y Vy),
temperatura, radiación, viento a 1500 m de altura (componente Vx y Vy) como de
inmisión: NO2 para días laborables y O3. Estos patrones son calculados con el
método del análisis de conglomerados de K-medias, estableciendo un número 12
para K. Cuando ya se tienen los patrones o categorías para cada una de estas
variables se utiliza el método de los árboles de clasificación para establecer las
relaciones entre las variables criterio o dependientes (inmisión) y las variables
predictoras o independientes (meteorología).
Para el caso de las partículas se ha partido de los valores de concentración
media diaria de PM10. Las variables meteorológicas utilizadas en este caso han
sido las velocidades medias diarias del viento en superficie, el salto térmico diario
(diferencia entre la temperatura máxima y mínima), cantidad de lluvia acumulada
a lo largo del día y la procedencia de la masa aérea. Tanto para los datos de PM10
como de velocidad media del viento en superficie y el salto térmico diario se han
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Caracterización de patrones meteorológicos a escala regional y local y su relación con los niveles de calidad del aire registrados en la C.A.P.V. Análisis de episodios (rev. 00) 3. Metodología
calculado 7 patrones y la variable lluvia acumulada ha sido categorizada en un
número similar de categorías.
3.1. QUICK CLUSTER
El análisis de conglomerados de K-medias intenta identificar grupos de
casos relativamente homogéneos basándose en las características seleccionadas
y utilizando un algoritmo que puede gestionar un gran número de casos. Sin
embargo, el algoritmo requiere que el usuario especifique el número de
conglomerados.
Las distancias se han calculado utilizando como medida la distancia
euclídea simple; el escalamiento de las variables es una consideración importante
pero en este caso como se han calculado patrones separados para las diferentes
variables no se ha tenido en cuenta.
Se ha utilizado la opción de excluir casos según pareja aplicado a los casos
perdidos. Asigna casos a los conglomerados en función de las distancias que se
calculan desde todas las variables con valores no perdidos. Las razones para
utilizar esta opción son básicamente: reducir el sesgo de las estimaciones,
obtener resultados basados en un número suficiente de variables y facilitar
procesos posteriores.
Finalmente el método calcula los centros de los conglomerados finales
como la media de todos los casos agrupados en cada uno de ellos. Sin embargo,
hay que tener en cuenta que los valores que en estos centros se obtienen para
las distintas variables dependerán del nº de casos existentes para cada una de
ellas dentro del conglomerado.
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Caracterización de patrones meteorológicos a escala regional y local y su relación con los niveles de calidad del aire registrados en la C.A.P.V. Análisis de episodios (rev. 00) 3. Metodología
3.2. CHAID
El procedimiento Árbol de clasificación crea un modelo de clasificación
basado en árboles, y clasifica casos en grupos o pronostica valores de una
variable (criterio) dependiente basada en valores de variables independientes
(predictores). El pronóstico se lleva a cabo asignando a todos los casos del grupo
el valor de la categoría más frecuente (con mayor respuesta).
El procedimiento se puede utilizar para:
♦ Segmentación. Identifica los casos que pueden ser miembros de un
grupo específico.
♦ Estratificación. Asigna los casos a una categoría de entre varias.
♦ Predicción. Crea reglas y las utiliza para predecir eventos futuros.
♦ Reducción de datos y clasificación de variables. Selecciona un
subconjunto útil de predictores a partir de un gran conjunto de variables para
utilizarlo en la creación de un modelo paramétrico formal.
♦ Identificación de interacción. Identifica las relaciones que pertenecen
sólo a subgrupos específicos y las especifica en un modelo paramétrico formal.
Entre los métodos de crecimiento del árbol se ha escogido el siguiente:
CHAID. Detección automática de interacciones mediante chi-cuadrado
(CHi-square Automatic Interaction Detection). En cada paso, CHAID elige la
variable independiente (predictora) que presenta la interacción más fuerte con la
variable dependiente. Las categorías de cada predictor se funden si no son
significativamente distintas respecto a la variable dependiente.
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Caracterización de patrones meteorológicos a escala regional y local y su relación con los niveles de calidad del aire registrados en la C.A.P.V. Análisis de episodios (rev. 00) 3. Metodología
Los límites para el crecimiento del árbol vienen determinados por la
máxima profundidad y el número de casos mínimo para los nodos parentales y
filiares.
La máxima profundidad se ha seleccionado en base a cada caso particular,
7 para la variable O3 y NO2 y 5 para PM10, y no ha supuesto ninguna limitación
para el árbol calculado.
El número mínimo de casos en los nodos parentales ha sido de 100 para
las variables O3 y NO2 al tratarse de valores horarios y de 20 para PM10 al tratarse
de valores diarios. En lo referente a los nodos filiares ha sido de 10 para O3 y NO2
y 2 para PM10.
Los criterios utilizados en el algoritmo CHAID son:
• Nivel de significación. Puede controlar el valor de significación para la
división de nodos y la fusión de categorías. Para ambos criterios, el nivel de
significación ha sido igual a 0.05.
• Estadístico de Chi-cuadrado. El valor de chi-cuadrado para determinar la
división de nodos y la fusión de categorías se ha calculado con el método de
Pearson.
En la estimación del modelo se especifican:
• Número máximo de iteraciones. Se ha utilizado el valor 100.
• Cambio mínimo en las frecuencias esperadas de las casillas. El valor
debe ser mayor que 0 y menor que 1. Los valores inferiores tienden a generar
árboles con menos nodos, se ha elegido 0.001.
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Caracterización de patrones meteorológicos a escala regional y local y su relación con los niveles de calidad del aire registrados en la C.A.P.V. Análisis de episodios (rev. 00) 3. Metodología
• Corregir los valores de significación mediante el método de Bonferroni.
Para comparaciones múltiples, los valores de significación para los criterios de
división y fusión se corrigen utilizando el método de Bonferroni.
Como resultados se obtienen:
• Riesgo. Estimación del riesgo y su error típico. Una medida de la
precisión predictiva del árbol. Para variables dependientes categóricas, la
estimación de riesgo es la proporción de casos clasificados incorrectamente
después de corregidos respecto a las probabilidades previas y los costes de
clasificación errónea.
• Tabla de clasificación. Esta tabla muestra el número de casos clasificados
correcta e incorrectamente para cada categoría de la variable dependiente.
• Tabla por categoría. La tabla incluye el porcentaje de ganancia, el
porcentaje de respuestas y el índice porcentual (elevación) por nodo.
Un porcentaje alto de respuesta indica que la categoría o patrón está muy
bien caracterizado por los indicadores meteorológicos del nodo, ya que es el
porcentaje de casos del nodo que pertenecen al patrón. Un nodo puede presentar
una respuesta muy alta para un patrón y sin embargo corresponderle una
ganancia baja, ya que la ganancia es el porcentaje de casos de un patrón que
pertenecen al nodo.
Que un patrón presente una ganancia alta en un nodo pero que sin
embargo no tenga la mayor respuesta en el mismo quiere decir que faltan más
indicadores específicos del patrón.
Lo ideal es que tanto la respuesta como la ganancia sean altas.
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Caracterización de patrones meteorológicos a escala regional y local y su relación con los niveles de calidad del aire registrados en la C.A.P.V. Análisis de episodios (rev. 00) 4. Patrones y relaciones
4. Patrones y relaciones encontradas
En la representación gráfica de los patrones se ha utilizado el método de
interpolación llamado Kriging y un radio de búsqueda de 5 Km. En zonas como la
del bajo Nervión la densidad de estaciones favorece que la estimación sea más
real que en zonas con estaciones aisladas o distantes unas de otras en mayor
medida que el radio de búsqueda. Por otra parte el radio de búsqueda puede ser
excesivo en algunos casos pero se ha elegido para facilitar la visualización de los
resultados. En los patrones de temperatura y NO2 se han eliminado valores de
algunas estaciones singulares (Serantes, Banderas, Arraiz y Jaizkibel), que se
encuentran cercanas a otras con una mayor representatividad. En el caso de O3 a
pesar de que estas estaciones también distorsionan los niveles registrados en
otras estaciones cercanas, esto no ocurre en los periodos del día y patrones
estudiados.
4.1. Período invierno
Como período invernal se han tenido en cuenta los meses de enero,
febrero y marzo.
Las tablas correspondientes a los conglomerados finales, así como las
frecuencias absolutas de aparición y las observadas por horas del día y años, de
los 12 grupos o patrones resultantes, para las variables viento en superficie,
temperatura, radiación y viento registrado por el perfilador RADAR a 1500 m de
altura se presentan en el Anexo C. En el mismo Anexo se presentan los listados
caso a caso de la clasificación en patrones.
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Caracterización de patrones meteorológicos a escala regional y local y su relación con los niveles de calidad del aire registrados en la C.A.P.V. Análisis de episodios (rev. 00) 4. Patrones y relaciones
4.1.1. NO2
La tabla correspondiente a los conglomerados finales, así como las de
frecuencias de aparición y las observadas por horas del día y años, de los 12
grupos o patrones resultantes, para la variable NO2 en días laborables se
presentan en el Anexo D. En el mismo Anexo se presentan los listados caso a
caso de la clasificación en patrones.
Este periodo del año es uno de los más adversos en cuanto a niveles
registrados. Entre los patrones resultantes destacan los patrones 12, 2, 9 y 10.
El patrón 12 (Figura 4.1.1), destaca por presentar valores altos de
concentración alrededor de las 3 capitales de provincia, destacando los valores
registrados en Erandio, San Adrián, Indautxu e Irún. En el patrón 2 (Figura 4.1.2)
con valores altos, pero menores que en el caso anterior, destacan los niveles en
las estaciones de Bilbao orientadas al tráfico: San Adrián, Indautxu, Siete Campas
y la estación de Los Herrán de Vitoria. El número de casos incluidos en estos dos
patrones no es muy alto: 144 en el patrón 12 y 222 en el patrón 2 y por horas del
día su frecuencia de aparición es sensiblemente mayor a primeras horas de la
mañana, entre las 8 y las 10 h (incluidas) y sobre todo a últimas horas de la tarde,
entre las 18 y las 22 h (Tabla 4.1.1).
El patrón 10 (Figura 4.1.3) caracterizado sobre todo por unos valores muy
altos en las estaciones de Irún y Rentería ha sido un patrón que se asocia
claramente a una situación frecuente en el año 2002 (Tabla 4.1.2) pero que
prácticamente desaparece a partir de ahí. Los casos se agrupan sobre todo entre
las 8 y las 10 de la mañana.
El patrón 9 (Figura 4.1.4) destaca sobre todo por unos valores más altos en
las estaciones de Vitoria respecto a lo registrado en el resto de la Red. La
16
Página 17
Caracterización de patrones meteorológicos a escala regional y local y su relación con los niveles de calidad del aire registrados en la C.A.P.V. Análisis de episodios (rev. 00) 4. Patrones y relaciones
distribución de los casos en los diferentes años es más homogénea que en el
patrón 10 y, como en él, es mas frecuente a primeras horas de la mañana.
Tabla de contingencia hora * Número inicial de casos Recuento
Número inicial de casos 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Total
1 76 0 47 75 4 34 0 3 1 0 4 0 244 2 90 0 28 87 3 31 0 0 1 0 4 0 244 3 97 0 19 91 1 33 0 0 1 0 2 0 244 4 99 0 20 85 0 37 0 1 1 0 1 0 244 5 65 0 24 94 0 56 1 1 1 0 2 0 244 6 35 0 60 82 5 43 1 7 2 0 9 0 244 7 10 8 73 18 34 20 18 30 9 2 22 0 244 8 3 19 23 8 55 15 22 24 30 22 13 10 244 9 3 16 15 6 47 17 23 29 26 27 20 15 244 10 6 15 11 12 46 21 25 32 18 22 26 10 244 11 8 9 23 11 24 32 23 39 18 11 42 4 244 12 6 6 15 22 15 56 25 35 10 2 51 1 244 13 6 3 11 11 5 87 21 20 9 0 71 0 244 14 6 6 6 17 2 94 15 11 7 0 80 0 244 15 5 6 9 22 2 81 19 15 5 0 79 1 244 16 1 11 9 24 5 50 33 20 4 1 84 2 244 17 0 23 10 11 12 29 53 22 3 3 73 5 244 18 0 32 8 4 28 20 50 26 3 4 55 14 244 19 0 33 8 3 40 19 38 30 11 6 36 20 244 20 1 19 12 2 52 25 27 30 12 13 29 22 244 21 7 8 18 6 58 28 18 32 9 9 29 22 244 22 13 6 37 9 48 41 11 24 13 5 25 12 244 23 37 1 58 23 37 44 4 17 7 1 10 5 244
hora
24 54 1 59 44 22 39 3 10 3 0 8 1 244 Total 628 222 603 767 545 952 430 458 204 128 775 144 5856
Tabla 4.1.1. Frecuencia horaria de los patrones de NO2 (laborables invierno)
Tabla de contingencia año * Número inicial de casos Recuento
Número inicial de casos 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Total
2002 163 96 102 172 92 201 138 122 21 106 204 23 1440 2003 214 38 147 192 134 207 127 83 55 7 247 37 1488
año
2004 129 46 165 185 158 271 120 111 84 10 186 23 1488
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Caracterización de patrones meteorológicos a escala regional y local y su relación con los niveles de calidad del aire registrados en la C.A.P.V. Análisis de episodios (rev. 00) 4. Patrones y relaciones
2005 122 42 189 218 161 273 45 142 44 5 138 61 1440 Total 628 222 603 767 545 952 430 458 204 128 775 144 5856
Tabla 4.1.2. Frecuencia anual de los patrones de NO2 (laborables invierno)
Figura 4.1.1. Patrón 12 de NO2 (laborables invierno)
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Caracterización de patrones meteorológicos a escala regional y local y su relación con los niveles de calidad del aire registrados en la C.A.P.V. Análisis de episodios (rev. 00) 4. Patrones y relaciones
Figura 4.1.2. Patrón 2 de NO2 (laborables invierno)
Figura 4.1.3. Patrón 10 de NO2 (laborables invierno)
19
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Caracterización de patrones meteorológicos a escala regional y local y su relación con los niveles de calidad del aire registrados en la C.A.P.V. Análisis de episodios (rev. 00) 4. Patrones y relaciones
Figura 4.1.4. Patrón 9 de NO2 (laborables invierno)
4.1.2. Relaciones Meteorología–NO2
El modelo de árbol de clasificación se ha optimizado para obtener mejores
resultados en los patrones de mayor interés: patrón 12, 2 y 9. Esto se ha logrado
analizando por separado los 2 períodos del día más adversos: el primero entre las
8 y las 10 horas, donde el patrón 9 es el más frecuente, y el segundo entre las 18
y las 22 horas, donde los patrones 2 y 12 son los más problemáticos.
Período 8-10 horas
Así el resumen del modelo, la tabla de clasificación y la estimación del
riesgo para el período entre las 8 y las 10 h de la mañana es el siguiente:
20
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Caracterización de patrones meteorológicos a escala regional y local y su relación con los niveles de calidad del aire registrados en la C.A.P.V. Análisis de episodios (rev. 00) 4. Patrones y relaciones
Resumen del modelo
Método de crecimiento CHAID Variable dependiente patron_no2 Variables independientes viento_sup, temperatura, radiación,
viento_1500 Validación Ninguna Máxima profundidad de árbol 7
Mínimo de casos en un nodo filial 10
Especificaciones
Mínimo de casos en un nodo parental 100
Variables independientes incluidas viento_sup, temperatura, viento_1500
Número de nodos 17 Número de nodos terminales 14
Resultados
Profundidad 2 Tabla 4.1.3.a. Modelo para NO2 (laborables invierno 8-10 h)
Clasificación
Pronosticado
Observado 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Porcentaje
correcto 1 0 0 0 0 0 12 0 0 0 0 0 0 .0% 2 0 0 0 1 13 0 26 3 0 6 1 0 .0% 3 0 0 0 1 19 1 5 0 16 7 0 0 .0% 4 0 0 0 13 2 1 0 0 2 7 1 0 50.0% 5 0 0 0 1 112 0 4 4 17 10 0 0 75.7% 6 0 0 0 7 0 25 8 3 0 0 10 0 47.2% 7 0 0 0 3 6 0 47 1 0 2 11 0 67.1% 8 0 0 0 3 9 5 19 24 1 18 6 0 28.2% 9 0 0 0 3 44 0 0 0 20 7 0 0 27.0% 10 0 0 0 1 33 0 2 2 1 32 0 0 45.1% 11 0 0 0 0 0 2 13 1 0 7 36 0 61.0% 12 0 0 0 5 20 0 1 0 0 9 0 0 .0% Porcentaje global .0% .0% .0% 5.2% 35.2% 6.3% 17.1% 5.2% 7.8% 14.3% 8.9% .0% 42.2%
Método de crecimiento: CHAID Variable dependiente: patron_no2 Tabla 4.1.3.b. Tabla de clasificación para NO2 (laborables invierno 8-10 h)
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Caracterización de patrones meteorológicos a escala regional y local y su relación con los niveles de calidad del aire registrados en la C.A.P.V. Análisis de episodios (rev. 00) 4. Patrones y relaciones
Riesgo
Estimación Error típico .578 .018
Método de crecimiento: CHAID Variable dependiente: patron_no2 Tabla 4.1.3.c. Estimación del riesgo para NO2 (laborables invierno 8-10 h)
La tabla del árbol y las ganancias para los nodos de los diferentes patrones
se presentan en el Anexo E.
Para conocer dónde están los casos del patrón 9 y cuales son los patrones
meteorológicos asociados se analiza la tabla de ganancias de los nodos
terminales:
Ganancias para los nodos
Nodo Ganancia Nodo N Porcentaje N Porcentaje Respuesta Índice 16 57 7.8% 20 27.0% 35.1% 347.1% 12 51 7.0% 16 21.6% 31.4% 310.3% 15 38 5.2% 9 12.2% 23.7% 234.3% 14 18 2.5% 3 4.1% 16.7% 164.9% 6 97 13.3% 14 18.9% 14.4% 142.8% 2 90 12.3% 7 9.5% 7.8% 76.9% 11 72 9.8% 5 6.8% 6.9% 68.7% 7 86 11.7% 0 .0% .0% .0% 10 65 8.9% 0 .0% .0% .0% 9 46 6.3% 0 .0% .0% .0% 8 39 5.3% 0 .0% .0% .0% 5 38 5.2% 0 .0% .0% .0% 1 20 2.7% 0 .0% .0% .0% 13 15 2.0% 0 .0% .0% .0%
Método de crecimiento: CHAID Variable dependiente: patron_no2 Tabla 4.1.4. Tabla de ganancia para el patrón 9 de NO2 (laborables invierno 8-10 h)
22
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Caracterización de patrones meteorológicos a escala regional y local y su relación con los niveles de calidad del aire registrados en la C.A.P.V. Análisis de episodios (rev. 00) 4. Patrones y relaciones
El patrón 9 es pronosticado correctamente únicamente en el nodo terminal
16.
Si en la tabla del árbol se consulta el nodo 16 se puede comprobar que se
corresponde a un nodo terminal caracterizado porque el patrón de viento en altura
es el 11 o el 10 y proviene del nodo 4. El nodo 4, con 113 casos, tiene como
condición que el patrón de viento en superficie sea 12. En el nodo 4 los patrones
de NO2 más frecuentes son el 9 y el 5, ambos con 32 casos.
Si en el modelo de árbol se detiene en el primer nivel con el nodo 4, para el
que la única condición es que el patrón de viento en superficie sea 12, el número
de casos correctamente pronosticados en el patrón 9 aumentaría, por tanto, de 20
a 32.
La decisión de en qué nivel del árbol nos quedamos está en mantener un
equilibrio entre el nivel de complejidad del modelo, el porcentaje de acierto, el
porcentaje de equivocación y las consecuencias de esta equivocación ya que en
el caso anterior la mayor parte de los casos mal pronosticados como patrón 9
recaen en casos correspondientes al patrón 5, también con valores bastante altos.
Período 18-22 h
El resumen del modelo, la tabla de clasificación resultante y la estimación
del riesgo para el período entre las 18 y las 22 h de la tarde es el siguiente:
Resumen del modelo
Método de crecimiento CHAID Variable dependiente patron_no2 Variables independientes viento_sup, temperatura, radiación,
viento_1500 Validación Ninguna Máxima profundidad de árbol 7
Especificaciones
Mínimo de casos en un nodo filial 10
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Caracterización de patrones meteorológicos a escala regional y local y su relación con los niveles de calidad del aire registrados en la C.A.P.V. Análisis de episodios (rev. 00) 4. Patrones y relaciones
Mínimo de casos en un nodo parental 100
Variables independientes incluidas viento_sup, temperatura
Número de nodos 26 Número de nodos terminales 21
Resultados
Profundidad 2 Tabla 4.1.5.a. Modelo para NO2 (laborables invierno 18-22 h)
Clasificación
Pronosticado
Observado 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Porcentaje
correcto 1 0 0 0 0 0 7 0 6 0 0 8 0 .0% 2 0 30 0 0 24 2 13 13 0 0 8 8 30.6% 3 0 1 0 0 58 9 0 12 0 0 1 2 .0% 4 0 1 0 0 3 10 0 8 0 0 2 0 .0% 5 0 14 0 0 185 0 0 14 0 0 0 13 81.9% 6 0 0 0 0 1 51 1 25 0 0 55 0 38.3% 7 0 12 0 0 16 0 18 38 0 0 55 5 12.5% 8 0 5 0 0 17 19 1 81 0 0 12 7 57.0% 9 0 2 0 0 38 0 0 4 0 0 0 4 .0% 10 0 2 0 0 17 0 0 10 0 0 0 8 .0% 11 0 8 0 0 8 3 8 27 0 0 118 2 67.8% 12 0 7 0 0 42 0 2 8 0 0 0 31 34.4% Porcentaje global .0% 6.7% .0% .0% 33.5% 8.3% 3.5% 20.2% .0% .0% 21.2% 6.6% 42.1%
Método de crecimiento: CHAID Variable dependiente: patron_no2 Tabla 4.1.5.b. Tabla de clasificación para NO2 (laborables invierno 18-22 h)
Riesgo
Estimación Error típico .579 .014
Método de crecimiento: CHAID Variable dependiente: patron_no2 Tabla 4.1.5.c. Estimación del riesgo para NO2 (laborables invierno 18-22 h)
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Caracterización de patrones meteorológicos a escala regional y local y su relación con los niveles de calidad del aire registrados en la C.A.P.V. Análisis de episodios (rev. 00) 4. Patrones y relaciones
Las tablas de ganancias para los patrones 2 y 12 son las siguientes:
Ganancias para los nodos
Nodo Ganancia Nodo N Porcentaje N Porcentaje Respuesta Índice 12 82 6.7% 30 30.6% 36.6% 455.5% 24 43 3.5% 13 13.3% 30.2% 376.4% 15 46 3.8% 7 7.1% 15.2% 189.4% 21 99 8.1% 12 12.2% 12.1% 150.9% 22 17 1.4% 2 2.0% 11.8% 146.5% 16 70 5.7% 7 7.1% 10.0% 124.5% 14 44 3.6% 4 4.1% 9.1% 113.2% 20 12 1.0% 1 1.0% 8.3% 103.7% 23 69 5.7% 5 5.1% 7.2% 90.2% 2 126 10.3% 7 7.1% 5.6% 69.2% 13 64 5.2% 3 3.1% 4.7% 58.4% 19 34 2.8% 1 1.0% 2.9% 36.6% 11 73 6.0% 2 2.0% 2.7% 34.1% 18 46 3.8% 1 1.0% 2.2% 27.1% 17 47 3.9% 1 1.0% 2.1% 26.5% 3 84 6.9% 1 1.0% 1.2% 14.8% 6 117 9.6% 1 1.0% .9% 10.6% 8 53 4.3% 0 .0% .0% .0% 9 49 4.0% 0 .0% .0% .0% 1 35 2.9% 0 .0% .0% .0% 25 10 .8% 0 .0% .0% .0%
Método de crecimiento: CHAID Variable dependiente: patron_no2 Tabla 4.1.6. Tabla de ganancia para el patrón 2 de NO2 (laborables invierno 18-22 h)
Ganancias para los nodos
Nodo Ganancia Nodo N Porcentaje N Porcentaje Respuesta Índice 19 34 2.8% 19 21.1% 55.9% 757.5% 18 46 3.8% 14 15.6% 30.4% 412.6% 15 46 3.8% 12 13.3% 26.1% 353.6% 16 70 5.7% 11 12.2% 15.7% 213.0% 14 44 3.6% 5 5.6% 11.4% 154.0% 12 82 6.7% 7 7.8% 8.5% 115.7%
25
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Caracterización de patrones meteorológicos a escala regional y local y su relación con los niveles de calidad del aire registrados en la C.A.P.V. Análisis de episodios (rev. 00) 4. Patrones y relaciones
3 84 6.9% 7 7.8% 8.3% 113.0% 2 126 10.3% 9 10.0% 7.1% 96.8% 24 43 3.5% 2 2.2% 4.7% 63.0% 17 47 3.9% 2 2.2% 4.3% 57.7% 13 64 5.2% 1 1.1% 1.6% 21.2% 21 99 8.1% 1 1.1% 1.0% 13.7% 6 117 9.6% 0 .0% .0% .0% 11 73 6.0% 0 .0% .0% .0% 23 69 5.7% 0 .0% .0% .0% 8 53 4.3% 0 .0% .0% .0% 9 49 4.0% 0 .0% .0% .0% 1 35 2.9% 0 .0% .0% .0% 22 17 1.4% 0 .0% .0% .0% 20 12 1.0% 0 .0% .0% .0% 25 10 .8% 0 .0% .0% .0%
Método de crecimiento: CHAID Variable dependiente: patron_no2 Tabla 4.1.7. Tabla de ganancia para el patrón 12 de NO2 (laborables invierno 18-22
h)
El patrón 2 es pronosticado únicamente por el nodo terminal 12.
El patrón 12 es pronosticado por 2 nodos terminales: el 19 y el 15. En este
caso no se descarta incluir en el análisis el nodo 18 con una ganancia y una
respuesta superior a las del nodo 15.
El nodo terminal 12 y el nodo terminal 15, caracterizados por ciertos
patrones de temperatura, vienen del nodo 4, que tiene como condición la
existencia del patrón de viento en superficie 2.
El nodo 19 y el 18, también caracterizados por determinados patrones de
temperatura, provienen del nodo 5 que tiene como única condición la ocurrencia
del patrón 12 de viento en superficie.
Así si nos quedamos en el primer nivel del árbol tendríamos:
- en el nodo 4: 44 casos en el patrón 2, 25 casos en el patrón 12 y
167 casos en otros patrones (73 casos en el patrón 5),
26
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Caracterización de patrones meteorológicos a escala regional y local y su relación con los niveles de calidad del aire registrados en la C.A.P.V. Análisis de episodios (rev. 00) 4. Patrones y relaciones
- en el nodo 5: 46 casos patrón 12, 11 casos en el patrón 2 y 152 en
el resto (74 en el patrón 5).
Resumiendo, si en el período de tiempo seleccionado se da la existencia
del patrón de viento en superficie 2 ó 12 (445 casos), el patrón 5 de NO2 es el
más abundante (147 casos), le siguen el patrón 12 con 71 casos y el patrón 2 con
55.
Como en el período de la mañana se debe decidir el número de aciertos
suficiente, teniendo en cuenta los fallos a cometer y la gravedad de los mismos
para quedarnos en un nivel o en el siguiente.
La variable viento en superficie es la más influyente en los niveles de NO2
registrados. Los patrones de viento en superficie más adversos son el 2 y el 12
(Figuras 4.1.5 y 4.1.6), asociados a situaciones de desacoplamiento de la capa
atmosférica más baja de las condiciones de viento en altura (como el patrón 11).
En un segundo término se encuentra para el período de últimas horas de la tarde
la temperatura, los patrones con valores más altos son los que se relacionan con
los patrones de NO2 más adversos.
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Caracterización de patrones meteorológicos a escala regional y local y su relación con los niveles de calidad del aire registrados en la C.A.P.V. Análisis de episodios (rev. 00) 4. Patrones y relaciones
Figura 4.1.5. Patrón 2 de viento en superficie (invierno)
Figura 4.1.6. Patrón 12 de viento en superficie y patrón 11 de viento a 1500 m
Punta Galea (invierno)
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Caracterización de patrones meteorológicos a escala regional y local y su relación con los niveles de calidad del aire registrados en la C.A.P.V. Análisis de episodios (rev. 00) 4. Patrones y relaciones
4.1.3. Patrones diarios y Relaciones Meteorología-
PM10
Las tablas de los conglomerados de los 7 patrones calculados para los
valores medios diarios de PM10 y sus frecuencias se recogen en el Anexo F, junto
con los de meteorología diarios: velocidades medias diarias y salto térmico.
También se incluye el listado día a día de los patrones junto con las variables
lluvia acumulada en el día y procedencia de la masa aérea. La tabla del árbol y
las tablas de ganancias de los nodos para los diferentes patrones se presentan en
el mismo Anexo.
De los patrones de PM10 clasificados, dos de ellos el 7 y el 3, a pesar de
ser los que presentan los niveles de concentración más altos, son muy poco
frecuentes: 2 casos en el primero y 1 en el segundo (Tabla 4.1.8). El siguiente
más adverso en cuanto a valores registrados es el 6 (Figura 4.1.7) con 18 casos,
10 en el año 2004 y 8 en el 2005.
Tabla de contingencia año * Número inicial de casos Recuento
Número inicial de casos 1 2 3 4 5 6 7 Total
2004 28 6 0 43 4 10 0 91 año 2005 25 6 1 45 3 8 2 90
Total 53 12 1 88 7 18 2 181 Tabla 4.1.8. Frecuencia anual de los patrones de PM10 (invierno)
También se puede destacar el patrón 2 (Figura 4.1.8) con niveles en
general más bajos pero en el que existen puntualmente valores altos, como en
Lezo, Amorebieta, Beasain, Azpeitia, Rentaría, Mondragón, Betoño en Vitoria y
Erandio y Náutica en la cuenca del bajo Nervión.
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Caracterización de patrones meteorológicos a escala regional y local y su relación con los niveles de calidad del aire registrados en la C.A.P.V. Análisis de episodios (rev. 00) 4. Patrones y relaciones
Figura 4.1.7. Patrón 6 de PM10 (invierno)
Figura 4.1.8. Patrón 2 de PM10 (invierno)
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Caracterización de patrones meteorológicos a escala regional y local y su relación con los niveles de calidad del aire registrados en la C.A.P.V. Análisis de episodios (rev. 00) 4. Patrones y relaciones
El resumen para el modelo del árbol de clasificación es:
Resumen del modelo
Método de crecimiento CHAID Variable dependiente patron_pm10 Variables independientes masa_aerea, patron_vv, lluvia_dia
(Categorizada), patron_dt Validación Ninguna Máxima profundidad de árbol 5
Mínimo de casos en un nodo filial 2
Especificaciones
Mínimo de casos en un nodo parental 20
Variables independientes incluidas patron_dt, patron_vv, lluvia_dia (Categorizada)
Número de nodos 12 Número de nodos terminales 8
Resultados
Profundidad 3 Tabla 4.1.9.a. Modelo para PM10 (invierno)
Clasificación
Pronosticado
Observado 1 2 3 4 5 6 7 Porcentaje correcto 1 45 0 0 3 0 5 0 84.9% 2 6 0 0 5 0 1 0 .0% 3 0 0 0 0 0 1 0 .0% 4 30 0 0 57 0 1 0 64.8% 5 0 0 0 7 0 0 0 .0% 6 7 0 0 0 0 11 0 61.1% 7 1 0 0 1 0 0 0 .0% Porcentaje global 49.2% .0% .0% 40.3% .0% 10.5% .0% 62.4%
Método de crecimiento: CHAID Variable dependiente: patron_pm10 Tabla 4.1.9.b. Tabla de clasificación para PM10 (invierno)
31
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Caracterización de patrones meteorológicos a escala regional y local y su relación con los niveles de calidad del aire registrados en la C.A.P.V. Análisis de episodios (rev. 00) 4. Patrones y relaciones
Riesgo
Estimación Error típico .376 .036
Método de crecimiento: CHAID Variable dependiente: patron_pm10 Tabla 4.1.9.c. Estimación del riesgo para PM10 (invierno)
El patrón 6 es el único para el que se encuentra relación con las variables
meteorológicas seleccionadas. La tabla de ganancias es:
Ganancias para los nodos
Nodo Ganancia Nodo N Porcentaje N Porcentaje Respuesta Índice 4 19 10.5% 11 61.1% 57.9% 582.2% 5 38 21.0% 6 33.3% 15.8% 158.8% 8 32 17.7% 1 5.6% 3.1% 31.4% 11 53 29.3% 0 .0% .0% .0% 6 17 9.4% 0 .0% .0% .0% 3 15 8.3% 0 .0% .0% .0% 10 4 2.2% 0 .0% .0% .0% 9 3 1.7% 0 .0% .0% .0%
Método de crecimiento: CHAID Variable dependiente: patron_pm10 Tabla 4.1.10. Tabla de ganancia para el patrón 6 de PM10 (invierno)
El nodo 4 es el único nodo terminal en que se pronostica el patrón 6. En el
árbol resultante (Figura 4.1.9) se aprecia que en el nodo 4 se encuentran todos
los días con un salto térmico correspondiente al patrón 1.
32
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Caracterización de patrones meteorológicos a escala regional y local y su relación con los niveles de calidad del aire registrados en la C.A.P.V. Análisis de episodios (rev. 00) 4. Patrones y relaciones
Figura 4.1.9. Arbol de clasificación de PM10 (invierno)
33
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Caracterización de patrones meteorológicos a escala regional y local y su relación con los niveles de calidad del aire registrados en la C.A.P.V. Análisis de episodios (rev. 00) 4. Patrones y relaciones
El patrón 1 para el salto térmico diario (Figura 4.1.10) se caracteriza por
unos valores del salto térmico cercanos a los 18 °C en algunos puntos del interior.
En general los valores más bajos se dan en la zona costera y los más altos en el
interior de los valles costeros.
Figura 4.1.10. Patrón 1 de Salto térmico diario (invierno)
34
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Caracterización de patrones meteorológicos a escala regional y local y su relación con los niveles de calidad del aire registrados en la C.A.P.V. Análisis de episodios (rev. 00) 4. Patrones y relaciones
4.2. Período primavera
Como período primavera se han tenido en cuenta los meses de abril, mayo
y junio
Las tablas correspondientes a los conglomerados finales, así como las
frecuencias de aparición y las observadas por horas del día y años, de los 12
grupos o patrones resultantes, para las variables viento en superficie,
temperatura, radiación y viento registrado por el perfilador RADAR a 1500 m de
altura en Punta Galea se presentan en el Anexo G. En el mismo Anexo se
presentan los listados caso a caso de la clasificación en patrones.
4.2.1. NO2
Si destacamos los 4 patrones más adversos clasificados para los valores
horarios de NO2 registrados los días laborables (Anexo H), éstos serían los
patrones 7, 10, 2 y 3. A pesar de ser los patrones más adversos son los menos
frecuentes (Tabla 4.2.1).
El patrón 7 (Figura 4.2.1) es el que presenta unos niveles más altos y
generalizados en las 3 capitales y es el menos frecuente de todos, disminuyendo
además su frecuencia con los años (Tabla 4.2.2). Es a primeras horas de la
mañana cuando muestra una frecuencia de aparición más elevada, sobre todo
entre las 7 y las 9-10 h.
Le siguen el patrón 10 (Figura 4.2.2) y el patrón 2 (Figura 4.2.3) con niveles
algo más bajos, el primero más frecuente en el año 2002 y el segundo en general
más frecuente y destacando el año 2005. Por horas estos 2 patrones son más
frecuentes entre las 6 y las 10 h del día.
35
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Caracterización de patrones meteorológicos a escala regional y local y su relación con los niveles de calidad del aire registrados en la C.A.P.V. Análisis de episodios (rev. 00) 4. Patrones y relaciones
Por último el patrón 3 (Figura 4.2.4) que presenta valores altos en
estaciones orientadas al tráfico de Bilbao: Indautxu, San Adrián, Siete Campas y
se produce sobre todo entre las 17 y las 21 h.
Tabla de contingencia hora * Número inicial de casos Recuento
Número inicial de casos 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Total
1 64 1 1 122 2 3 0 0 2 1 52 3 251 2 79 0 0 123 1 2 0 0 1 0 45 0 251 3 82 0 0 120 1 2 0 0 2 0 44 0 251 4 74 3 0 99 0 7 0 0 5 0 62 1 251 5 46 16 0 37 7 27 0 4 23 2 89 0 251 6 8 53 3 1 15 7 2 37 27 24 70 4 251 7 1 79 4 1 10 1 31 33 16 47 26 2 251 8 2 51 14 1 11 5 40 35 22 45 18 7 251 9 9 35 8 1 14 17 27 30 35 34 21 20 251 10 13 19 19 4 25 34 14 28 33 20 18 24 251 11 14 4 15 8 31 58 3 28 39 7 15 29 251 12 15 1 6 12 40 96 0 19 28 1 4 29 251 13 22 0 3 14 32 121 0 13 9 0 1 36 251 14 20 1 5 12 26 113 0 4 9 0 0 61 251 15 14 1 9 11 24 115 0 6 11 0 1 59 251 16 5 0 17 5 32 100 0 12 18 1 4 57 251 17 3 3 19 2 38 99 1 24 20 1 0 41 251 18 3 3 19 1 53 93 1 24 19 6 4 25 251 19 0 5 26 1 66 84 1 24 22 5 5 12 251 20 2 11 28 4 61 73 5 22 23 8 7 7 251 21 9 14 22 14 36 74 5 13 32 10 15 7 251 22 36 11 11 60 14 40 3 8 21 9 34 4 251 23 44 7 4 88 8 18 1 5 17 11 46 2 251
hora
24 57 8 2 108 6 4 0 3 7 2 52 2 251 Total 622 326 235 849 553 1193 134 372 441 234 633 432 6024
Tabla 4.2.1. Frecuencia horaria de los patrones de NO2 (laborables primavera)
Tabla de contingencia año * Número inicial de casos Recuento Número inicial de casos Total
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Caracterización de patrones meteorológicos a escala regional y local y su relación con los niveles de calidad del aire registrados en la C.A.P.V. Análisis de episodios (rev. 00) 4. Patrones y relaciones
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 2002 139 77 80 190 169 192 76 152 120 93 140 108 1536 2003 175 80 38 217 125 299 27 83 133 49 142 96 1464 2004 129 63 62 259 114 355 19 89 93 45 154 106 1488
año
2005 179 106 55 183 145 347 12 48 95 47 197 122 1536 Total 622 326 235 849 553 1193 134 372 441 234 633 432 6024
Tabla 4.2.2. Frecuencia anual de los patrones de NO2 (laborables primavera)
Figura 4.2.1. Patrón 7 de NO2 (laborables primavera)
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Caracterización de patrones meteorológicos a escala regional y local y su relación con los niveles de calidad del aire registrados en la C.A.P.V. Análisis de episodios (rev. 00) 4. Patrones y relaciones
Figura 4.2.2. Patrón 10 de NO2 (laborables primavera)
Figura 4.2.3. Patrón 2 de NO2 (laborables primavera)
38
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Caracterización de patrones meteorológicos a escala regional y local y su relación con los niveles de calidad del aire registrados en la C.A.P.V. Análisis de episodios (rev. 00) 4. Patrones y relaciones
Figura 4.2.4. Patrón 3 de NO2 (laborables primavera)
4.2.2. Relaciones Meteorología–NO2
Se han estudiado por separado los 2 períodos más adversos, a primeras
horas de la mañana y a últimas horas de la tarde, donde con más frecuencia se
observan niveles altos.
Período 6-10 h
Los patrones 7, 10 y 2 se dan sobre todo en este momento del día. El
resumen del modelo de árbol, así como el riesgo de estimación y la tabla de
clasificación son los siguientes:
39
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Caracterización de patrones meteorológicos a escala regional y local y su relación con los niveles de calidad del aire registrados en la C.A.P.V. Análisis de episodios (rev. 00) 4. Patrones y relaciones
Resumen del modelo
Método de crecimiento CHAID Variable dependiente patron_no2 Variables independientes viento_sup, temperatura, radiacion,
viento_1500 Validación Ninguna Máxima profundidad de árbol 7
Mínimo de casos en un nodo filial 10
Especificaciones
Mínimo de casos en un nodo parental 100
Variables independientes incluidas viento_sup, temperatura, radiacion
Número de nodos 23 Número de nodos terminales 18
Resultados
Profundidad 3 Tabla 4.2.3.a. Modelo para NO2 (laborables primavera 6-10 h)
Riesgo
Estimación Error típico .612 .014
Método de crecimiento: CHAID Variable dependiente: patron_no2 Tabla 4.2.3.b. Estimación del riesgo para NO2 (laborables primavera 6-10 h)
Clasificación
Pronosticado
Observado 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Porcentaje
correcto 1 0 15 0 0 1 0 0 0 10 0 7 0 .0% 2 0 179 3 0 4 0 0 0 7 3 41 0 75.5% 3 0 8 9 0 6 8 0 8 5 2 2 0 18.8% 4 0 1 0 0 0 2 0 0 2 0 3 0 .0% 5 0 5 6 0 20 15 0 20 0 1 8 0 26.7% 6 0 1 2 0 0 36 0 21 2 0 2 0 56.3%
40
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Caracterización de patrones meteorológicos a escala regional y local y su relación con los niveles de calidad del aire registrados en la C.A.P.V. Análisis de episodios (rev. 00) 4. Patrones y relaciones
7 0 76 6 0 3 5 0 1 2 8 13 0 .0% 8 0 26 5 0 12 14 0 48 24 29 5 0 29.4% 9 0 13 0 0 6 21 0 7 75 7 4 0 56.4% 10 0 54 0 0 2 7 0 2 34 58 13 0 34.1% 11 0 76 1 0 2 3 0 0 7 2 62 0 40.5% 12 0 16 3 0 3 13 0 9 6 3 4 0 .0% Porcentaje global .0% 37.5% 2.8% .0% 4.7% 9.9% .0% 9.2% 13.9% 9.0% 13.1% .0% 38.8%
Método de crecimiento: CHAID Variable dependiente: patron_no2 Tabla 4.2.3.c. Tabla de clasificación para NO2 (laborables primavera 6-10 h)
En el Anexo I se presentan la tabla del árbol y las ganancias para los nodos
terminales de los 12 patrones o categorías de NO2.
El patrón 10 presenta la tabla de ganancias siguiente:
Ganancias para los nodos
Nodo Ganancia Nodo N Porcentaje N Porcentaje Respuesta Índice 19 113 9.0% 58 34.1% 51.3% 378.9% 20 26 2.1% 7 4.1% 26.9% 198.8% 12 138 11.0% 36 21.2% 26.1% 192.6% 6 96 7.6% 24 14.1% 25.0% 184.6% 13 72 5.7% 10 5.9% 13.9% 102.5% 7 50 4.0% 5 2.9% 10.0% 73.8% 2 67 5.3% 5 2.9% 7.5% 55.1% 18 33 2.6% 2 1.2% 6.1% 44.7% 17 170 13.5% 10 5.9% 5.9% 43.4% 5 52 4.1% 3 1.8% 5.8% 42.6% 14 40 3.2% 2 1.2% 5.0% 36.9% 22 92 7.3% 3 1.8% 3.3% 24.1% 9 74 5.9% 2 1.2% 2.7% 20.0% 8 80 6.4% 2 1.2% 2.5% 18.5% 21 62 4.9% 1 .6% 1.6% 11.9% 11 36 2.9% 0 .0% .0% .0% 15 35 2.8% 0 .0% .0% .0% 10 19 1.5% 0 .0% .0% .0%
Método de crecimiento: CHAID Variable dependiente: patron_no2 Tabla 4.2.4. Tabla de ganancia para el patrón 10 de NO2 (laborables primavera 6-10
h)
41
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Caracterización de patrones meteorológicos a escala regional y local y su relación con los niveles de calidad del aire registrados en la C.A.P.V. Análisis de episodios (rev. 00) 4. Patrones y relaciones
El nodo 19 es el único nodo que pronostica correctamente el patrón 10. El
nodo 19, que impone condiciones al patrón de radiación, proviene del nodo 4 (139
casos) caracterizado por el patrón de viento en superficie 1, en el que también el
patrón 10 es el predominante con 65 casos.
Ganancias para los nodos
Nodo Ganancia Nodo N Porcentaje N Porcentaje Respuesta Índice 17 170 13.5% 49 43.0% 28.8% 317.3% 15 35 2.8% 6 5.3% 17.1% 188.7% 13 72 5.7% 11 9.6% 15.3% 168.2% 2 67 5.3% 10 8.8% 14.9% 164.3% 21 62 4.9% 8 7.0% 12.9% 142.0% 10 19 1.5% 2 1.8% 10.5% 115.9% 19 113 9.0% 8 7.0% 7.1% 77.9% 9 74 5.9% 5 4.4% 6.8% 74.4% 18 33 2.6% 2 1.8% 6.1% 66.7% 12 138 11.0% 7 6.1% 5.1% 55.8% 14 40 3.2% 1 .9% 2.5% 27.5% 22 92 7.3% 2 1.8% 2.2% 23.9% 5 52 4.1% 1 .9% 1.9% 21.2% 8 80 6.4% 1 .9% 1.3% 13.8% 6 96 7.6% 1 .9% 1.0% 11.5% 7 50 4.0% 0 .0% .0% .0% 11 36 2.9% 0 .0% .0% .0% 20 26 2.1% 0 .0% .0% .0%
Método de crecimiento: CHAID Variable dependiente: patron_no2 Tabla 4.2.5. Tabla de ganancia para el patrón 7 de NO2 (laborables primavera 6-10 h)
El patrón 7, muy adverso desde el punto de vista de los niveles de
concentración registrados, no es pronosticado por ningún nodo, pero presenta
una ganancia apreciable (61 casos) en el nodo 17. Este nodo, que tiene
limitaciones para los patrones de radiación posibles, proviene del nodo 3 (357
casos) caracterizado por un patrón de viento en superficie 8.
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Caracterización de patrones meteorológicos a escala regional y local y su relación con los niveles de calidad del aire registrados en la C.A.P.V. Análisis de episodios (rev. 00) 4. Patrones y relaciones
Ganancias para los nodos
Nodo Ganancia Nodo N Porcentaje N Porcentaje Respuesta Índice 21 62 4.9% 35 14.8% 56.5% 298.9% 18 33 2.6% 15 6.3% 45.5% 240.7% 17 170 13.5% 67 28.3% 39.4% 208.7% 2 67 5.3% 24 10.1% 35.8% 189.7% 22 92 7.3% 32 13.5% 34.8% 184.2% 12 138 11.0% 38 16.0% 27.5% 145.8% 13 72 5.7% 9 3.8% 12.5% 66.2% 14 40 3.2% 4 1.7% 10.0% 53.0% 15 35 2.8% 3 1.3% 8.6% 45.4% 6 96 7.6% 7 3.0% 7.3% 38.6% 19 113 9.0% 3 1.3% 2.7% 14.1% 8 80 6.4% 0 .0% .0% .0% 9 74 5.9% 0 .0% .0% .0% 5 52 4.1% 0 .0% .0% .0% 7 50 4.0% 0 .0% .0% .0% 11 36 2.9% 0 .0% .0% .0% 20 26 2.1% 0 .0% .0% .0% 10 19 1.5% 0 .0% .0% .0%
Método de crecimiento: CHAID Variable dependiente: patron_no2 Tabla 4.2.6. Tabla de ganancia para el patrón 2 de NO2 (laborables primavera 6-10 h)
El patrón 2 es el más abundante en este período del día y está más
repartido. Es pronosticado correctamente en los nodos 21, 18, 17, 2 y 12.
El nodo terminal 2 está caracterizado por un patrón 9 de viento en
superficie.
Los nodos 21 (tercer nivel), 18 y 17 (segundo nivel), donde se combinan
limitaciones a los patrones de radiación y temperatura, provienen del nodo 3 y en
él el patrón 2 presenta la mayor respuesta, 149 casos.
43
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Caracterización de patrones meteorológicos a escala regional y local y su relación con los niveles de calidad del aire registrados en la C.A.P.V. Análisis de episodios (rev. 00) 4. Patrones y relaciones
El nodo 12 caracterizado por ciertos patrones de temperatura cuelga del
nodo 1 con patrón de viento en superficie 6 (285 casos) y en el que el patrón 2 es
también el mas abundante con 54 casos.
Por tanto el patrón 2 tiene una frecuencia de 227 casos si juntamos los
nodos 1, 2 y 3: viento en superficie 6, 9 y 8 respectivamente (709 casos en
conjunto)
Hay que mencionar que del nodo 1 cuelga el nodo 15 terminal que
presenta la mayor respuesta en el patrón 3 y por tanto lo pronostica
correctamente, pero que lo estudiaremos en detalle en el periodo de la tarde-
noche por ser más frecuente a esas horas.
Período 17-21 h
De los patrones señalados como más adversos, el 3 es el más frecuente
(114 casos) y mejor pronosticado.
EL resumen del modelo se presenta a continuación:
Resumen del modelo
Método de crecimiento CHAID Variable dependiente patron_no2 Variables independientes viento_sup, temperatura, radiacion,
viento_1500 Validación Ninguna Máxima profundidad de árbol 7
Mínimo de casos en un nodo filial 10
Especificaciones
Mínimo de casos en un nodo parental 100
Variables independientes incluidas viento_sup, temperatura, viento_1500
Resultados
Número de nodos 37
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Caracterización de patrones meteorológicos a escala regional y local y su relación con los niveles de calidad del aire registrados en la C.A.P.V. Análisis de episodios (rev. 00) 4. Patrones y relaciones
Número de nodos terminales 28
Profundidad 3 Tabla 4.2.7.a. Modelo para NO2 (laborables primavera 17-21 h)
Riesgo
Estimación Error típico .507 .014
Método de crecimiento: CHAID Variable dependiente: patron_no2 Tabla 4.2.7.b. Estimación del riesgo para NO2 (laborables primavera 17-21 h)
Clasificación
Pronosticado
Observado 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Porcentaje
correcto 1 0 1 0 0 4 0 0 2 6 0 4 0 .0% 2 0 27 0 0 1 0 0 1 3 0 4 0 75.0% 3 0 10 40 0 35 9 0 12 0 0 0 8 35.1% 4 0 0 0 0 2 17 0 1 2 0 0 0 .0% 5 0 7 14 0 113 99 0 21 0 0 0 0 44.5% 6 0 3 6 0 57 320 0 28 9 0 0 0 75.7% 7 0 3 5 0 1 0 0 1 3 0 0 0 .0% 8 0 4 1 0 9 22 0 49 21 0 1 0 45.8% 9 0 9 5 0 5 17 0 30 49 0 0 1 42.2% 10 0 8 3 0 4 0 0 10 4 0 0 1 .0% 11 0 11 1 0 2 1 0 3 3 0 10 0 32.3% 12 0 4 11 0 37 19 0 6 1 0 3 11 12.0% Porcentaje global .0% 6.9% 6.9% .0% 21.5% 40.2% .0% 13.1% 8.0% .0% 1.8% 1.7% 49.3%
Método de crecimiento: CHAID Variable dependiente: patron_no2 Tabla 4.2.7.c. Tabla de clasificación para NO2 (laborables primavera 17-21 h)
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Caracterización de patrones meteorológicos a escala regional y local y su relación con los niveles de calidad del aire registrados en la C.A.P.V. Análisis de episodios (rev. 00) 4. Patrones y relaciones
La tabla de ganancias para el patrón 3 se presenta a continuación:
Ganancias para los nodos
Nodo Ganancia Nodo N Porcentaje N Porcentaje Respuesta Índice 29 17 1.4% 13 11.4% 76.5% 841.8% 20 69 5.5% 27 23.7% 39.1% 430.8% 14 21 1.7% 8 7.0% 38.1% 419.4% 28 35 2.8% 12 10.5% 34.3% 377.4% 18 43 3.4% 9 7.9% 20.9% 230.4% 30 53 4.2% 8 7.0% 15.1% 166.2% 25 29 2.3% 4 3.5% 13.8% 151.8% 7 87 6.9% 10 8.8% 11.5% 126.5% 10 41 3.3% 4 3.5% 9.8% 107.4% 13 64 5.1% 5 4.4% 7.8% 86.0% 17 69 5.5% 4 3.5% 5.8% 63.8% 33 20 1.6% 1 .9% 5.0% 55.0% 15 89 7.1% 4 3.5% 4.5% 49.5% 19 48 3.8% 2 1.8% 4.2% 45.9% 4 84 6.7% 2 1.8% 2.4% 26.2% 23 54 4.3% 1 .9% 1.9% 20.4% 36 89 7.1% 0 .0% .0% .0% 31 60 4.8% 0 .0% .0% .0% 5 57 4.5% 0 .0% .0% .0% 16 39 3.1% 0 .0% .0% .0% 34 38 3.0% 0 .0% .0% .0% 8 29 2.3% 0 .0% .0% .0% 35 24 1.9% 0 .0% .0% .0% 32 22 1.8% 0 .0% .0% .0% 11 22 1.8% 0 .0% .0% .0% 24 20 1.6% 0 .0% .0% .0% 26 17 1.4% 0 .0% .0% .0% 21 15 1.2% 0 .0% .0% .0%
Método de crecimiento: CHAID Variable dependiente: patron_no2 Tabla 4.2.8. Tabla de ganancia para el patrón 3 de NO2 (laborables primavera 17-21
h)
46
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Caracterización de patrones meteorológicos a escala regional y local y su relación con los niveles de calidad del aire registrados en la C.A.P.V. Análisis de episodios (rev. 00) 4. Patrones y relaciones
El patrón 3 es pronosticado correctamente en 2 nodos terminales el 20 y el
29.
El nodo 20, donde el patrón 3 tiene la mayor ganancia, proviene del nodo 3
(175 casos), que tiene como condición que el patrón de viento en superficie sea 6
(como en el período de la mañana) y en el que el patrón 3 es también uno de los
patrones más frecuentes con 38 casos.
En el nodo 29 presenta una respuesta muy alta en el patrón 3. Es decir que
el porcentaje de equivocación es muy bajo. El nodo 29 tiene como condición que
el patrón de viento registrado a 1500 m con el perfilador RADAR sea 10 o 3.
Proviene del nodo 12, que se caracteriza por un patrón de temperatura 1, 2, 12 o
8; que a su vez cuelga del nodo 1 que se caracteriza por un patrón de viento en
superficie 11(190 casos). En el nodo 1 el patrón 3 tiene 46 casos.
Resumiendo, por la mañana con patrón de viento en superficie 1 (Figura
4.2.5) predomina el patrón 10 de NO2, los patrones de viento en superficie 9
(Figura 4.2.6), 8 (Figura 4.2.7) y 6 (Figura 4.2.8) están asociados con una
frecuencia muy alta del patrón 2 de NO2. Además en el patrón 8 de viento en
superficie se da también una frecuencia apreciable del patrón 7 de NO2, sobre
todo con ciertos patrones de radiación y en el patrón 6 de viento en superficie
también puede aparecer el patrón 3 de NO2 con ciertos patrones de temperatura,
pero este patrón es más frecuente por la tarde. Por la tarde también el patrón de
viento en superficie 6 está asociado a un patrón 3 de NO2 pero además y con una
respuesta muy alta al patrón de viento en superficie 11 (Figura 4.2.9) si el patrón
de temperatura es 1, 2, 12 (Figura 4.2.10) o 8 y el patrón de viento en altura es 10
o 3 (Figura 4.2.9).
47
Página 48
Caracterización de patrones meteorológicos a escala regional y local y su relación con los niveles de calidad del aire registrados en la C.A.P.V. Análisis de episodios (rev. 00) 4. Patrones y relaciones
Figura 4.2.5. Patrón 1 de viento en superficie (primavera)
Figura 4.2.6. Patrón 9 de viento en superficie (primavera)
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Caracterización de patrones meteorológicos a escala regional y local y su relación con los niveles de calidad del aire registrados en la C.A.P.V. Análisis de episodios (rev. 00) 4. Patrones y relaciones
Figura 4.2.7. Patrón 8 de viento en superficie (primavera)
Figura 4.2.8. Patrón 6 de viento en superficie (primavera)
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Caracterización de patrones meteorológicos a escala regional y local y su relación con los niveles de calidad del aire registrados en la C.A.P.V. Análisis de episodios (rev. 00) 4. Patrones y relaciones
Figura 4.2.9. Patrón 11 de viento en superficie y patrón 3 de viento a 1500 m
Punta Galea (primavera)
Figura 4.2.10. Patrón 12 de temperatura (primavera)
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Caracterización de patrones meteorológicos a escala regional y local y su relación con los niveles de calidad del aire registrados en la C.A.P.V. Análisis de episodios (rev. 00) 4. Patrones y relaciones
El patrón 8 de viento en superficie (uno de los más frecuentes) y el 11,
pueden asociarse a situaciones de vientos locales como las brisas de tierra y mar
con preferencias claras por los períodos nocturnos u diurnos respectivamente. El
6 es un patrón con vientos muy flojos, casi calma, que se puede dar a cualquier
hora del día pero en especial entre las 21 h y las 2 h.
4.2.3. O3
La tabla correspondiente a los conglomerados finales, así como las de
frecuencias de aparición y las observadas por horas del día y años, de los 12
grupos o patrones resultantes, para la variable ozono en primavera se presentan
en el Anexo J. En el mismo Anexo se presentan los listados caso a caso de la
clasificación en patrones.
Los patrones de ozono más adversos son el patrón 9 (Figura 4.2.11) y
sobre todo el patrón 4 (Figura 4.2.12) que a su vez es el menos frecuente. Los 2
patrones presentan una preferencia clara de aparición al período vespertino
(Tabla 4.2.9).
Tabla de contingencia hora * Número inicial de casos Recuento
Número inicial de casos 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Total
1 43 26 35 2 45 23 22 42 22 45 36 23 364 2 57 25 37 4 44 20 24 41 18 38 35 21 364 3 67 28 37 3 43 16 20 34 18 43 35 20 364 4 88 27 34 1 35 12 30 28 16 47 28 18 364 5 107 23 29 0 46 10 31 29 8 39 21 21 364 6 131 11 21 0 61 10 36 23 1 29 15 26 364 7 132 11 24 0 58 5 40 34 0 28 10 22 364 8 73 16 31 0 61 11 71 31 2 25 10 33 364 9 21 32 67 0 32 25 82 31 7 7 34 26 364 10 4 51 98 1 7 32 46 15 19 0 66 25 364
hora
11 1 62 71 8 3 27 19 2 45 0 108 18 364
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Caracterización de patrones meteorológicos a escala regional y local y su relación con los niveles de calidad del aire registrados en la C.A.P.V. Análisis de episodios (rev. 00) 4. Patrones y relaciones
12 0 61 47 26 2 15 8 2 86 0 107 10 364 13 0 59 25 38 0 18 8 0 112 0 99 5 364 14 0 48 19 47 1 17 9 0 124 0 94 5 364 15 1 52 18 49 1 13 6 1 132 0 84 7 364 16 1 49 24 49 1 13 9 1 121 0 89 7 364 17 1 64 29 39 0 13 11 2 110 0 85 10 364 18 1 60 39 30 1 20 12 5 87 0 92 17 364 19 2 78 47 19 3 32 16 6 52 0 91 18 364 20 5 77 59 9 8 34 28 15 25 0 63 41 364 21 9 53 52 5 20 36 36 52 21 4 35 41 364 22 14 40 37 4 29 31 39 70 25 13 29 33 364 23 19 39 33 3 45 20 34 62 24 23 32 30 364 24 25 32 32 2 51 18 33 50 26 36 34 25 364
Total 802 1024 945 339 597 471 670 576 1101 377 1332 502 8736 Tabla 4.2.9. Frecuencia horaria de los patrones de O3 (primavera)
Figura 4.2.11. Patrón 9 de O3 (primavera)
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Caracterización de patrones meteorológicos a escala regional y local y su relación con los niveles de calidad del aire registrados en la C.A.P.V. Análisis de episodios (rev. 00) 4. Patrones y relaciones
Figura 4.2.12. Patrón 4 de O3 (primavera)
4.2.4. Relaciones Meteorología–O3
En este caso se introduce la variable hora forzosamente como primera
variable y el modelo resultante es el siguiente:
Resumen del modelo
Método de crecimiento CHAID Variable dependiente patron_ozo Variables independientes viento_sup, radiacion, temperatura,
viento_1500, hora Validación Ninguna Máxima profundidad de árbol 7
Mínimo de casos en un nodo filial 10
Especificaciones
Mínimo de casos en un nodo parental 100
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Caracterización de patrones meteorológicos a escala regional y local y su relación con los niveles de calidad del aire registrados en la C.A.P.V. Análisis de episodios (rev. 00) 4. Patrones y relaciones
Variables independientes incluidas
hora, viento_sup, temperatura, viento_1500, radiacion
Número de nodos 187 Número de nodos terminales 142
Resultados
Profundidad 5 Tabla 4.2.10.a. Modelo para O3 (primavera)
Riesgo
Estimación Error típico .639 .005
Método de crecimiento: CHAID Variable dependiente: patron_ozo Tabla 4.2.10.b. Estimación del riesgo para O3 (primavera)
Clasificación
Pronosticado
Observado 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Porcentaje
correcto 1 527 1 22 0 76 0 32 73 0 48 15 8 65.7% 2 32 279 137 6 17 14 55 34 119 4 284 43 27.2% 3 47 154 273 3 43 13 84 62 30 9 171 56 28.9% 4 0 10 5 98 0 2 0 0 148 0 75 1 28.9% 5 141 5 43 0 142 1 50 131 0 56 10 18 23.8% 6 19 46 96 0 14 28 40 50 46 3 107 22 5.9% 7 92 81 119 0 41 3 166 60 8 18 53 29 24.8% 8 40 29 46 0 41 14 69 233 8 34 26 36 40.5% 9 6 80 52 46 2 4 9 7 531 4 340 20 48.2% 10 188 0 2 0 25 0 12 21 0 123 5 1 32.6% 11 12 184 122 24 5 12 19 18 243 3 644 46 48.3% 12 7 83 60 0 29 9 39 72 14 0 79 110 21.9% Porcentaje global 12.7% 10.9% 11.2% 2.0% 5.0% 1.1% 6.6% 8.7% 13.1% 3.5% 20.7% 4.5% 36.1%
Método de crecimiento: CHAID Variable dependiente: patron_ozo Tabla 4.2.10.c. Tabla de clasificación para O3 (primavera)
Todos los patrones presentan un porcentaje de aciertos apreciable salvo el
patrón 6, que puede ser explicado por estar más ligado a períodos transitorios en
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Caracterización de patrones meteorológicos a escala regional y local y su relación con los niveles de calidad del aire registrados en la C.A.P.V. Análisis de episodios (rev. 00) 4. Patrones y relaciones
los que las condiciones meteorológicas no están tan definidas y duran pocas
horas.
La tabla del árbol resultante se presenta en el Anexo K. El algoritmo
utilizado clasifica el período diario en grupos de horas. Los patrones 4 y 9 no se
pronostican fuera de los períodos agrupados entre las 13 y las 18 h.
El análisis se va a centrar en el patrón 4. Así la tabla de ganancias del
patrón 4, eliminando los nodos terminales en los que no se existe ningún caso en
este patrón es:
Ganancias para los nodos
Nodo Ganancia Nodo N Porcentaje N Porcentaje Respuesta Índice 143 21 .2% 14 4.1% 66.7% 1718.0% 130 81 .9% 46 13.6% 56.8% 1463.5% 146 20 .2% 11 3.2% 55.0% 1417.3% 178 55 .6% 27 8.0% 49.1% 1265.1% 179 139 1.6% 50 14.7% 36.0% 927.0% 126 32 .4% 9 2.7% 28.1% 724.8% 122 50 .6% 14 4.1% 28.0% 721.6% 131 53 .6% 12 3.5% 22.6% 583.5% 128 91 1.0% 20 5.9% 22.0% 566.4% 142 45 .5% 8 2.4% 17.8% 458.1% 145 79 .9% 13 3.8% 16.5% 424.1% 141 64 .7% 10 2.9% 15.6% 402.7% 72 60 .7% 9 2.7% 15.0% 386.5% 120 77 .9% 11 3.2% 14.3% 368.1% 148 51 .6% 5 1.5% 9.8% 252.6% 87 21 .2% 2 .6% 9.5% 245.4% 20 80 .9% 7 2.1% 8.8% 225.5% 92 50 .6% 4 1.2% 8.0% 206.2% 136 25 .3% 2 .6% 8.0% 206.2% 134 42 .5% 3 .9% 7.1% 184.1% 124 44 .5% 3 .9% 6.8% 175.7% 54 120 1.4% 8 2.4% 6.7% 171.8% 101 15 .2% 1 .3% 6.7% 171.8% 125 17 .2% 1 .3% 5.9% 151.6% 121 17 .2% 1 .3% 5.9% 151.6% 77 36 .4% 2 .6% 5.6% 143.2%
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Caracterización de patrones meteorológicos a escala regional y local y su relación con los niveles de calidad del aire registrados en la C.A.P.V. Análisis de episodios (rev. 00) 4. Patrones y relaciones
151 39 .4% 2 .6% 5.1% 132.2% 86 64 .7% 3 .9% 4.7% 120.8% 78 133 1.5% 6 1.8% 4.5% 116.3% 62 116 1.3% 5 1.5% 4.3% 111.1% 26 24 .3% 1 .3% 4.2% 107.4% 144 98 1.1% 4 1.2% 4.1% 105.2% 138 184 2.1% 7 2.1% 3.8% 98.0% 177 68 .8% 2 .6% 2.9% 75.8% 73 36 .4% 1 .3% 2.8% 71.6% 71 73 .8% 2 .6% 2.7% 70.6% 127 82 .9% 2 .6% 2.4% 62.9% 49 48 .5% 1 .3% 2.1% 53.7% 154 53 .6% 1 .3% 1.9% 48.6% 169 59 .7% 1 .3% 1.7% 43.7% 147 123 1.4% 2 .6% 1.6% 41.9% 64 141 1.6% 2 .6% 1.4% 36.6% 83 79 .9% 1 .3% 1.3% 32.6% 175 84 1.0% 1 .3% 1.2% 30.7% 163 117 1.3% 1 .3% .9% 22.0% 76 118 1.4% 1 .3% .8% 21.8%
Método de crecimiento: CHAID Variable dependiente: patron_ozo Tabla 4.2.11. Tabla de ganancia para el patrón 4 de O3 (primavera)
En los 4 primeros nodos el patrón 4 es pronosticado correctamente: el nodo
130 y 178 pertenecientes al período entre las 13 y las 16 h y los nodos 143 y 146
pertenecientes al período entre las 17 y las 18 h.
En el nodo 130 el patrón de temperatura tiene que ser 10 ó 11 y cuelga del
nodo 61 con un patrón de radiación 6 o 11.
El nodo 178 con patrón de viento en altura es 5, 6, 3, 4 ó 2, cuelga del 129
con patrón de temperatura 3, 12 ó 6, que a su vez cuelga del nodo 61 igual que
en el caso anterior.
En los demás nodos terminales que cuelgan del nodo 61, aparte del 130 y
178 predomina el patrón 9 de O3 y en ellos también existe un nº de casos
apreciable del patrón 4 de O3, por lo que si el modelo se limita al primer nivel se
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Caracterización de patrones meteorológicos a escala regional y local y su relación con los niveles de calidad del aire registrados en la C.A.P.V. Análisis de episodios (rev. 00) 4. Patrones y relaciones
tiene que con un patrón de radiación 6 ó 11 (413 casos) se tienen 185 casos de
patrón 9 de O3 y 109 casos de patrón 4 de O3.
El nodo 143 en el que la temperatura presenta un patrón 10 ó 11 cuelga del
nodo 69 del primer nivel con un patrón de radiación 4.
El nodo 146 en el que la temperatura también presenta un patrón 10 ó 11
cuelga del nodo 70 del primer nivel para el que el patrón de radiación es 6 o 8.
Resumiendo podemos decir que la variable radiación juega un papel muy
importante para que se produzcan niveles altos de O3. Los patrones 6 ó 11, entre
las 13 y las 16 horas y 6, 8 ó 4 entre las 17 y 18 h con patrones de temperatura 10
(Figura 4.2.8) ó 11(Figura 4.2.9), más frecuente a primeras horas de la tarde, son
bastante decisivos para que se produzca el patrón 4 de ozono.
Figura 4.2.13. Patrón 10 de temperatura (primavera)
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Caracterización de patrones meteorológicos a escala regional y local y su relación con los niveles de calidad del aire registrados en la C.A.P.V. Análisis de episodios (rev. 00) 4. Patrones y relaciones
Figura 4.2.14. Patrón 11 de temperatura (primavera)
4.2.5. Patrones diarios y Relaciones Meteorología-
PM10
Las tablas de los conglomerados de los 7 patrones calculados para los
valores medios diarios de PM10 y sus frecuencias se recogen en el Anexo L, junto
con los de meteorología diarios.
Los patrones de PM10 calculados demuestran que no se alcanzan los
niveles que se dan en invierno. El patrón 3 es un patrón en el que se agrupan
únicamente 4 casos aislados ocurridos en el año 2004 (Tabla 4.2.12) y
caracterizados por valores altos en las estaciones de Betoño y Agurain.
Los patrones 7 (Figura 4.2.15) y 1 (Figura 4.2.16) son los patrones con
niveles más altos y a su vez menos frecuentes después del 3.
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Caracterización de patrones meteorológicos a escala regional y local y su relación con los niveles de calidad del aire registrados en la C.A.P.V. Análisis de episodios (rev. 00) 4. Patrones y relaciones
Tabla de contingencia año * Número inicial de casos Recuento
Número inicial de casos 1 2 3 4 5 6 7 Total
2004 8 17 4 14 19 17 12 91 año 2005 14 19 0 15 19 20 4 91
Total 22 36 4 29 38 37 16 182 Tabla 4.2.12. Frecuencia anual de los patrones de PM10 (primavera)
Figura 4.2.15. Patrón 7 de PM10 (primavera)
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Caracterización de patrones meteorológicos a escala regional y local y su relación con los niveles de calidad del aire registrados en la C.A.P.V. Análisis de episodios (rev. 00) 4. Patrones y relaciones
Figura 4.2.16. Patrón 1 de PM10 (primavera)
El modelo resultante se presenta a continuación, junto con el gráfico del
árbol y las tablas de estimación del riesgo y la clasificación:
Resumen del modelo
Método de crecimiento CHAID Variable dependiente patron_pm10 Variables independientes masa_aerea, patron_vv, lluvia_dia
(Categorizada), patron_dt Validación Ninguna Máxima profundidad de árbol 5
Mínimo de casos en un nodo filial 2
Especificaciones
Mínimo de casos en un nodo parental 20
Variables independientes incluidas patron_dt, patron_vv
Resultados
Número de nodos 8
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Caracterización de patrones meteorológicos a escala regional y local y su relación con los niveles de calidad del aire registrados en la C.A.P.V. Análisis de episodios (rev. 00) 4. Patrones y relaciones
Número de nodos terminales 6
Profundidad 2 Tabla 4.2.13.a. Modelo para PM10 (primavera)
Riesgo
Estimación Error típico .621 .036
Método de crecimiento: CHAID Variable dependiente: patron_pm10 Tabla 4.2.13.b. Estimación del riesgo para PM10 (primavera)
Clasificación
Pronosticado
Observado 1 2 3 4 5 6 7 Porcentaje correcto 1 16 0 0 3 3 0 0 72.7% 2 2 23 0 6 5 0 0 63.9% 3 0 0 0 4 0 0 0 .0% 4 0 14 0 13 2 0 0 44.8% 5 7 12 0 2 17 0 0 44.7% 6 13 5 0 3 16 0 0 .0% 7 9 1 0 2 4 0 0 .0% Porcentaje global 25.8% 30.2% .0% 18.1% 25.8% .0% .0% 37.9%
Método de crecimiento: CHAID Variable dependiente: patron_pm10 Tabla 4.2.13.c. Tabla de clasificación para PM10 (primavera)
También se presenta el gráfico del árbol de clasificación resultante:
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Caracterización de patrones meteorológicos a escala regional y local y su relación con los niveles de calidad del aire registrados en la C.A.P.V. Análisis de episodios (rev. 00) 4. Patrones y relaciones
Figura 4.2.17. Arbol de clasificación de PM10 (primavera)
Las ganancias de los nodos terminales para los patrones 7 y 1 son:
Ganancias para los nodos
Nodo Ganancia Nodo N Porcentaje N Porcentaje Respuesta Índice 4 47 25.8% 16 72.7% 34.0% 281.6% 2 22 12.1% 3 13.6% 13.6% 112.8%
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Caracterización de patrones meteorológicos a escala regional y local y su relación con los niveles de calidad del aire registrados en la C.A.P.V. Análisis de episodios (rev. 00) 4. Patrones y relaciones
7 8 4.4% 1 4.5% 12.5% 103.4% 3 39 21.4% 2 9.1% 5.1% 42.4% 6 55 30.2% 0 .0% .0% .0% 5 11 6.0% 0 .0% .0% .0%
Método de crecimiento: CHAID Variable dependiente: patron_pm10 Tabla 4.2.14. Tabla de ganancias para el patrón 1 de PM10 (primavera)
Ganancias para los nodos
Nodo Ganancia Nodo N Porcentaje N Porcentaje Respuesta Índice 4 47 25.8% 9 56.3% 19.1% 217.8% 3 39 21.4% 4 25.0% 10.3% 116.7% 5 11 6.0% 1 6.3% 9.1% 103.4% 2 22 12.1% 1 6.3% 4.5% 51.7% 6 55 30.2% 1 6.3% 1.8% 20.7% 7 8 4.4% 0 .0% .0% .0%
Método de crecimiento: CHAID Variable dependiente: patron_pm10 Tabla 4.2.15. Tabla de ganancias para el patrón 7 de PM10 (primavera)
El nodo 4 pronostica correctamente el patrón 1 de PM10 y está asociado a
unas condiciones del salto térmico de patrón 1 (Figura 4.2.18), 3 ó 5 (Figura
4.2.19). El patrón 7 de PM10 no es pronosticado en ningún nodo aunque presenta
una ganancia alta también en el nodo 4.
63
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Caracterización de patrones meteorológicos a escala regional y local y su relación con los niveles de calidad del aire registrados en la C.A.P.V. Análisis de episodios (rev. 00) 4. Patrones y relaciones
Figura 4.2.18. Patrón 1 de salto térmico diario (primavera)
Figura 4.2.19. Patrón 5 de salto térmico diario (primavera)
64
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Caracterización de patrones meteorológicos a escala regional y local y su relación con los niveles de calidad del aire registrados en la C.A.P.V. Análisis de episodios (rev. 00) 4. Patrones y relaciones
El patrón 1 se caracteriza por tener los mayores valores de salto térmico
diario en la zona del alto Nervión e Ibaizabal y el patrón 5, con las diferencias
entre la temperatura máxima y mínima diaria más altas, en el interior de los valles
costeros y en la llanada alavesa.
Por tanto vuelve a aparecer el salto térmico como una variable influyente
en los niveles adversos registrados.
65
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Caracterización de patrones meteorológicos a escala regional y local y su relación con los niveles de calidad del aire registrados en la C.A.P.V. Análisis de episodios (rev. 00) 4. Patrones y relaciones
4.3. Período verano
Como período verano se han tenido en cuenta los meses de julio, agosto y
setiembre.
Las tablas correspondientes a los conglomerados finales, así como las
frecuencias de aparición y las observadas por horas del día y años, de los 12
grupos o patrones resultantes, para las variables viento en superficie,
temperatura, radiación y viento registrado por el perfilador RADAR a 1500 m de
altura en Punta Galea se presentan en el Anexo M. En el mismo Anexo se
presentan los listados caso a caso de la clasificación en patrones.
4.3.1. NO2
Si destacamos los patrones más adversos clasificados para los valores
horarios de NO2 registrados los días laborables (Anexo N), éstos serían los
patrones 8, 7, y 3.
El patrón 8 (Figura 4.3.1) es más frecuente a primeras horas de la mañana
y hacia la tarde noche (Tabla 4.3.1). El patrón 7 (Figura 4.3.2) presenta muy
pocos casos, sobre todo en el año 2003 (Tabla 4.3.2). El patrón 3 (Figura 4.3.3)
es más frecuente a primeras horas del día.
Tabla de contingencia hora * Número inicial de casos Recuento
Número inicial de casos 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Total hora 1 4 1 0 1 82 8 0 0 104 5 0 53 258
66
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Caracterización de patrones meteorológicos a escala regional y local y su relación con los niveles de calidad del aire registrados en la C.A.P.V. Análisis de episodios (rev. 00) 4. Patrones y relaciones
2 4 0 0 1 82 6 0 0 119 0 0 46 258 3 3 0 0 1 77 6 0 0 125 0 0 46 258 4 5 3 0 1 53 8 0 0 123 0 0 65 258 5 7 11 1 1 16 17 0 0 98 8 0 99 258 6 2 37 8 6 3 53 0 4 31 8 1 105 258 7 2 36 16 17 2 105 0 11 5 0 4 60 258 8 2 39 25 15 4 111 0 15 6 4 2 35 258 9 3 60 30 17 8 73 0 8 12 14 4 29 258 10 17 68 26 14 9 31 0 5 20 36 10 22 258 11 45 40 11 15 12 12 0 2 27 65 9 20 258 12 92 15 3 16 19 2 0 1 24 73 8 5 258 13 119 11 0 6 32 0 0 0 18 61 10 1 258 14 117 8 0 4 39 0 0 0 16 62 8 4 258 15 114 14 0 2 35 1 0 0 17 61 10 4 258 16 111 17 0 4 31 1 0 0 8 71 11 4 258 17 112 17 0 6 19 4 3 1 6 76 12 2 258 18 100 19 0 27 14 2 7 2 5 72 8 2 258 19 93 19 0 39 8 9 10 8 9 61 2 0 258 20 92 25 1 31 5 18 6 15 13 47 2 3 258 21 59 28 1 25 13 28 6 15 32 36 0 15 258 22 32 24 1 13 38 29 2 10 61 15 1 32 258 23 16 11 2 5 59 23 1 5 75 6 0 55 258 24 9 8 0 4 62 16 0 1 84 3 0 71 258
Total 1160 511 125 271 722 563 35 103 1038 784 102 778 6192 Tabla 4.3.1. Frecuencia horaria de los patrones de NO2 (laborables verano)
Tabla de contingencia año * Número inicial de casos Recuento
Número inicial de casos 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Total
2002 218 131 27 100 148 174 1 79 251 190 24 193 1536 2003 320 175 43 34 184 130 19 6 238 192 48 147 1536 2004 329 114 11 71 206 112 6 6 300 206 16 207 1584
año
2005 293 91 44 66 184 147 9 12 249 196 14 231 1536 Total 1160 511 125 271 722 563 35 103 1038 784 102 778 6192
Tabla 4.3.2. Frecuencia anual de los patrones de NO2 (laborables verano)
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Caracterización de patrones meteorológicos a escala regional y local y su relación con los niveles de calidad del aire registrados en la C.A.P.V. Análisis de episodios (rev. 00) 4. Patrones y relaciones
Figura 4.3.1. Patrón 8 de NO2 (laborables verano)
Figura 4.3.2. Patrón 7 de NO2 (laborables verano)
68
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Caracterización de patrones meteorológicos a escala regional y local y su relación con los niveles de calidad del aire registrados en la C.A.P.V. Análisis de episodios (rev. 00) 4. Patrones y relaciones
Figura 4.3.3. Patrón 3 de NO2 (laborables verano)
4.3.2. Relaciones Meteorología–NO2
Se han estudiado por separado 2 períodos del día: entre las 6 y 11 h de la
mañana y entre las 19 y 21 h.
Período 6-11 h
Resumen del modelo
Método de crecimiento CHAID Variable dependiente patron_no2 Variables independientes viento_sup, temperatura, radiacion,
viento_1500 Validación Ninguna
Especificaciones
Máxima profundidad de árbol 7
69
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Caracterización de patrones meteorológicos a escala regional y local y su relación con los niveles de calidad del aire registrados en la C.A.P.V. Análisis de episodios (rev. 00) 4. Patrones y relaciones
Mínimo de casos en un nodo filial 10
Mínimo de casos en un nodo parental 100
Variables independientes incluidas
viento_sup, temperatura, radiacion, viento_1500
Número de nodos 30 Número de nodos terminales 22
Resultados
Profundidad 3 Tabla 4.3.3.a. Modelo para NO2 (laborables verano 6-11 h)
Riesgo
Estimación Error típico .583 .013
Método de crecimiento: CHAID Variable dependiente: patron_no2 Tabla 4.3.3.b. Estimación del riesgo para NO2 (laborables verano 6-11 h)
Clasificación
Pronosticado
Observado 1 2 3 4 5 6 8 9 10 11 12 Porcentaje
correcto 1 0 33 0 0 1 3 0 0 33 0 1 .0% 2 0 184 7 0 3 53 0 0 7 0 26 65.7% 3 0 5 24 0 0 59 0 0 5 0 23 20.7% 4 0 45 0 3 1 9 0 0 15 0 11 3.6% 5 0 13 0 0 22 1 0 0 2 0 0 57.9% 6 0 7 11 2 0 306 3 0 9 0 47 79.5% 8 0 4 0 3 0 30 5 0 1 0 2 11.1% 9 0 33 5 2 11 34 0 0 8 0 8 .0% 10 0 75 2 1 0 4 0 0 42 0 3 33.1% 11 0 20 0 3 0 4 0 0 1 0 2 .0% 12 0 4 3 2 2 181 2 0 18 0 59 21.8% Porcentaje global .0% 27.3% 3.4% 1.0% 2.6% 44.2% .6% .0% 9.1% .0% 11.8% 41.7%
Método de crecimiento: CHAID Variable dependiente: patron_no2 Tabla 4.3.3.c. Tabla de clasificación para NO2 (laborables verano 6-11 h)
70
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Caracterización de patrones meteorológicos a escala regional y local y su relación con los niveles de calidad del aire registrados en la C.A.P.V. Análisis de episodios (rev. 00) 4. Patrones y relaciones
En el Anexo O se presentan la tabla del árbol y las ganancias para los
nodos terminales de los 12 patrones o categorías de NO2.
La tabla de ganancias para el patrón 3 en los nodos terminales es:
Ganancias para los nodos
Nodo Ganancia Nodo N Porcentaje N Porcentaje Respuesta Índice 23 37 2.4% 19 16.4% 51.4% 685.3% 16 15 1.0% 5 4.3% 33.3% 444.8% 12 50 3.2% 14 12.1% 28.0% 373.7% 29 47 3.0% 13 11.2% 27.7% 369.1% 22 46 3.0% 6 5.2% 13.0% 174.1% 28 120 7.8% 14 12.1% 11.7% 155.7% 19 22 1.4% 2 1.7% 9.1% 121.3% 15 96 6.2% 7 6.0% 7.3% 97.3% 24 73 4.7% 5 4.3% 6.8% 91.4% 27 123 7.9% 7 6.0% 5.7% 75.9% 20 36 2.3% 2 1.7% 5.6% 74.1% 14 131 8.5% 7 6.0% 5.3% 71.3% 21 144 9.3% 7 6.0% 4.9% 64.9% 26 121 7.8% 5 4.3% 4.1% 55.1% 6 187 12.1% 3 2.6% 1.6% 21.4% 18 122 7.9% 0 .0% .0% .0% 5 63 4.1% 0 .0% .0% .0% 9 40 2.6% 0 .0% .0% .0% 17 29 1.9% 0 .0% .0% .0% 10 20 1.3% 0 .0% .0% .0% 25 16 1.0% 0 .0% .0% .0% 13 10 .6% 0 .0% .0% .0%
Método de crecimiento: CHAID Variable dependiente: patron_no2 Tabla 4.3.4. Tabla de ganancia para el patrón 3 de NO2 (laborables verano 6-11 h)
Los únicos nodos que pronostican correctamente el patrón 3 son el 23 y el
16.
El nodo 23 tiene como nodo parental el 7 caracterizado por un patrón 5 de
viento en superficie (110 casos) y en él el patrón 3 de NO2 tiene 24 casos.
71
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Caracterización de patrones meteorológicos a escala regional y local y su relación con los niveles de calidad del aire registrados en la C.A.P.V. Análisis de episodios (rev. 00) 4. Patrones y relaciones
El nodo 16 tiene como nodo parental el nodo 2 caracterizado por un viento
en superficie agrupado en el patrón 9 (252 casos) y en él el patrón 3 de NO2 tiene
19 casos.
Además los nodos 12, 28 y 29 presentan ganancias apreciables en el
patrón 3 y cuelgan todos ellos del nodo 1 caracterizado por un viento en superficie
8 (340 casos) y en él el patrón 3 de NO2 tiene 48 casos.
Ganancias para los nodos
Nodo Ganancia Nodo N Porcentaje N Porcentaje Respuesta Índice 13 10 .6% 5 11.1% 50.0% 1720.0% 25 16 1.0% 3 6.7% 18.8% 645.0% 24 73 4.7% 7 15.6% 9.6% 329.9% 14 131 8.5% 6 13.3% 4.6% 157.6% 28 120 7.8% 5 11.1% 4.2% 143.3% 27 123 7.9% 5 11.1% 4.1% 139.8% 21 144 9.3% 5 11.1% 3.5% 119.4% 18 122 7.9% 4 8.9% 3.3% 112.8% 22 46 3.0% 1 2.2% 2.2% 74.8% 29 47 3.0% 1 2.2% 2.1% 73.2% 12 50 3.2% 1 2.2% 2.0% 68.8% 15 96 6.2% 1 2.2% 1.0% 35.8% 26 121 7.8% 1 2.2% .8% 28.4% 6 187 12.1% 0 .0% .0% .0% 5 63 4.1% 0 .0% .0% .0% 9 40 2.6% 0 .0% .0% .0% 23 37 2.4% 0 .0% .0% .0% 20 36 2.3% 0 .0% .0% .0% 17 29 1.9% 0 .0% .0% .0% 19 22 1.4% 0 .0% .0% .0% 10 20 1.3% 0 .0% .0% .0% 16 15 1.0% 0 .0% .0% .0%
Método de crecimiento: CHAID Variable dependiente: patron_no2 Tabla 4.3.5. Tabla de ganancia para el patrón 8 de NO2 (laborables verano 6-11 h)
72
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Caracterización de patrones meteorológicos a escala regional y local y su relación con los niveles de calidad del aire registrados en la C.A.P.V. Análisis de episodios (rev. 00) 4. Patrones y relaciones
El patrón 8 de NO2 está muy repartido entre varios nodos, aunque el único
que lo pronostica correctamente es el nodo 13 caracterizado por un patrón 12 de
temperatura y que cuelga también del nodo 2 con viento en superficie 9.
Período 19-21 h
Resumen del modelo
Método de crecimiento CHAID Variable dependiente patron_no2 Variables independientes viento_sup, temperatura, radiacion,
viento_1500 Validación Ninguna Máxima profundidad de árbol 7
Mínimo de casos en un nodo filial 10
Especificaciones
Mínimo de casos en un nodo parental 100
Variables independientes incluidas viento_sup, temperatura
Número de nodos 12 Número de nodos terminales 10
Resultados
Profundidad 2 Tabla 4.3.6.a. Modelo para NO2 (laborables verano 19-21 h)
Riesgo
Estimación Error típico .590 .018
Método de crecimiento: CHAID Variable dependiente: patron_no2 Tabla 4.3.6.b. Estimación del riesgo para NO2 (laborables verano 19-21 h)
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Caracterización de patrones meteorológicos a escala regional y local y su relación con los niveles de calidad del aire registrados en la C.A.P.V. Análisis de episodios (rev. 00) 4. Patrones y relaciones
Clasificación
Pronosticado
Observado 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Porcentaje
correcto 1 220 0 0 22 0 2 0 0 0 0 0 0 90.2% 2 42 0 0 8 0 22 0 0 0 0 0 0 .0% 3 0 0 0 0 0 2 0 0 0 0 0 0 .0% 4 34 0 0 36 0 24 0 1 0 0 0 0 37.9% 5 25 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 .0% 6 0 0 0 0 0 53 0 2 0 0 0 0 96.4% 7 6 0 0 13 0 2 0 1 0 0 0 0 .0% 8 2 0 0 10 0 18 0 8 0 0 0 0 21.1% 9 32 0 0 9 0 13 0 0 0 0 0 0 .0% 10 106 0 0 31 0 7 0 0 0 0 0 0 .0% 11 2 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 .0% 12 1 0 0 3 0 13 0 1 0 0 0 0 .0% Porcentaje global 60.7% .0% .0% 17.3% .0% 20.2% .0% 1.8% .0% .0% .0% .0% 41.0%
Método de crecimiento: CHAID Variable dependiente: patron_no2 Tabla 4.3.6.c. Tabla de clasificación para NO2 (laborables verano 19-21 h)
74
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Caracterización de patrones meteorológicos a escala regional y local y su relación con los niveles de calidad del aire registrados en la C.A.P.V. Análisis de episodios (rev. 00) 4. Patrones y relaciones
Figura 4.3.4. Arbol de clasificación de NO2 (laborables verano 19-21 h)
Ganancias para los nodos
Nodo Ganancia Nodo N Porcentaje N Porcentaje Respuesta Índice 11 14 1.8% 8 21.1% 57.1% 1163.9% 8 25 3.2% 7 18.4% 28.0% 570.3% 9 55 7.1% 7 18.4% 12.7% 259.2% 6 48 6.2% 6 15.8% 12.5% 254.6% 10 83 10.7% 5 13.2% 6.0% 122.7% 7 79 10.2% 3 7.9% 3.8% 77.3% 2 99 12.8% 1 2.6% 1.0% 20.6%
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Caracterización de patrones meteorológicos a escala regional y local y su relación con los niveles de calidad del aire registrados en la C.A.P.V. Análisis de episodios (rev. 00) 4. Patrones y relaciones
5 206 26.6% 1 2.6% .5% 9.9% 1 106 13.7% 0 .0% .0% .0% 3 59 7.6% 0 .0% .0% .0%
Método de crecimiento: CHAID Variable dependiente: patron_no2 Tabla 4.3.7. Tabla de ganancia para el patrón 8 de NO2 (laborables verano 19-21 h)
Ganancias para los nodos
Nodo Ganancia Nodo N Porcentaje N Porcentaje Respuesta Índice 9 55 7.1% 12 54.5% 21.8% 767.6% 11 14 1.8% 1 4.5% 7.1% 251.3% 5 206 26.6% 6 27.3% 2.9% 102.5% 10 83 10.7% 2 9.1% 2.4% 84.8% 7 79 10.2% 1 4.5% 1.3% 44.5% 1 106 13.7% 0 .0% .0% .0% 2 99 12.8% 0 .0% .0% .0% 3 59 7.6% 0 .0% .0% .0% 6 48 6.2% 0 .0% .0% .0% 8 25 3.2% 0 .0% .0% .0%
Método de crecimiento: CHAID Variable dependiente: patron_no2 Tabla 4.3.8. Tabla de ganancia para el patrón 7 de NO2 (laborables verano 19-21 h)
EL nodo 11 es el único que pronostica correctamente el patrón 8 de NO2.
Está caracterizado por un patrón 12 ó 9 de temperatura y cuelga del nodo 4 que
se identifica con un viento en superficie 9. El patrón 7, a pesar de no ser
pronosticado correctamente en ningún nodo, presenta una ganancia apreciable en
el nodo 9 con determinados patrones de temperatura y que cuelga también del
nodo 4 con viento en superficie 9 (152 casos).
A primeras horas de la mañana, los patrones de viento 5, 9 y 8 presentan
relación con el patrón 3 de NO2; si al patrón de viento en superficie 9 se le añade
un patrón de temperatura 12 es más probable un patrón 8 de NO2.
A últimas horas de la tarde con patrón de viento en superficie 9 y patrón de
temperatura 12 ó 9 es más probable un patrón 8 de NO2. El patrón 7 también
76
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Caracterización de patrones meteorológicos a escala regional y local y su relación con los niveles de calidad del aire registrados en la C.A.P.V. Análisis de episodios (rev. 00) 4. Patrones y relaciones
aparece con mayor frecuencia con un viento en superficie 9 pero no queda tan
claro el resto de indicadores.
El patrón de viento en superficie 9 es un patrón de viento casi en calma. El
patrón de viento en superficie 5 se corresponde con viento de componente SSE
muy flojo y canalizado. El patrón de viento en superficie 8 se corresponde con un
viento muy flojo asociado a circulaciones locales de origen térmico y gravitacional.
Figura 4.3.5. Patrón 5 de viento en superficie (verano)
77
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Caracterización de patrones meteorológicos a escala regional y local y su relación con los niveles de calidad del aire registrados en la C.A.P.V. Análisis de episodios (rev. 00) 4. Patrones y relaciones
Figura 4.3.6. Patrón 8 de viento en superficie (verano)
Figura 4.3.7. Patrón 9 de viento en superficie (verano)
78
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Caracterización de patrones meteorológicos a escala regional y local y su relación con los niveles de calidad del aire registrados en la C.A.P.V. Análisis de episodios (rev. 00) 4. Patrones y relaciones
Figura 4.3.8. Patrón 12 de temperatura (verano)
4.3.3. O3
La tabla correspondiente a los conglomerados finales, así como las de
frecuencias de aparición y las observadas por horas del día y años, de los 12
grupos o patrones resultantes, para la variable ozono en primavera se presentan
en el Anexo P. En el mismo Anexo se presentan los listados caso a caso de la
clasificación en patrones.
Los patrones de ozono más adversos son el patrón 5 (Figura 4.3.9) y sobre
todo el patrón 2 (Figura 4.3.10) que, a su vez, es el menos frecuente. Los 2
patrones presentan una preferencia clara de aparición al período vespertino
(Tabla 4.3.9) y han sido mucho más frecuentes en el año 2003 (Tabla 4.3.10).
79
Página 80
Caracterización de patrones meteorológicos a escala regional y local y su relación con los niveles de calidad del aire registrados en la C.A.P.V. Análisis de episodios (rev. 00) 4. Patrones y relaciones
Tabla de contingencia hora * Número inicial de casos Recuento
Número inicial de casos 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Total
1 72 0 0 14 3 44 55 19 52 91 16 2 368 2 87 0 0 9 2 39 58 17 50 88 15 3 368 3 102 0 0 10 2 34 60 13 39 91 15 2 368 4 121 0 0 6 1 33 69 11 35 75 15 2 368 5 153 0 0 5 0 19 75 6 37 64 7 2 368 6 186 0 0 0 0 18 73 6 21 57 6 1 368 7 195 0 0 0 0 17 67 4 18 57 9 1 368 8 152 0 0 4 0 29 47 3 34 87 12 0 368 9 64 0 4 10 0 23 25 14 68 124 34 2 368 10 17 0 13 21 1 14 9 5 108 84 79 17 368 11 5 0 24 50 13 1 0 4 106 33 111 21 368 12 1 5 23 100 26 0 0 2 54 16 108 33 368 13 0 11 31 105 34 0 0 1 29 11 95 51 368 14 0 16 35 89 46 0 0 1 20 9 93 59 368 15 0 14 32 84 47 0 0 2 22 8 92 67 368 16 0 13 35 80 45 1 0 2 34 7 89 62 368 17 0 10 41 76 38 1 0 2 38 10 100 52 368 18 0 7 32 83 27 2 0 7 58 16 97 39 368 19 1 3 13 55 17 11 2 27 64 38 104 33 368 20 8 1 9 35 7 31 15 21 83 49 84 25 368 21 16 0 6 26 5 37 29 30 85 71 55 8 368 22 29 0 1 17 3 41 32 38 71 97 33 6 368 23 45 0 0 11 3 44 41 27 60 104 28 5 368
hora
24 56 0 1 11 3 48 51 24 53 97 21 3 368 Total 1310 80 300 901 323 487 708 286 1239 1384 1318 496 8832
Tabla 4.3.9. Frecuencia horaria de los patrones de O3 (verano)
Tabla de contingencia año * Número inicial de casos Recuento
Número inicial de casos 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Total
2002 397 0 44 176 22 119 205 75 313 410 348 99 2208 2003 211 63 105 249 187 194 171 116 227 233 291 161 2208 2004 373 0 103 270 39 69 143 26 362 383 353 87 2208
año
2005 329 17 48 206 75 105 189 69 337 358 326 149 2208 Total 1310 80 300 901 323 487 708 286 1239 1384 1318 496 8832
Tabla 4.3.10. Frecuencia anual de los patrones de O3 (verano)
80
Página 81
Caracterización de patrones meteorológicos a escala regional y local y su relación con los niveles de calidad del aire registrados en la C.A.P.V. Análisis de episodios (rev. 00) 4. Patrones y relaciones
Figura 4.3.9. Patrón 5 de O3 (verano)
Figura 4.3.9. Patrón 2 de O3 (verano)
81
Página 82
Caracterización de patrones meteorológicos a escala regional y local y su relación con los niveles de calidad del aire registrados en la C.A.P.V. Análisis de episodios (rev. 00) 4. Patrones y relaciones
4.3.4. Relaciones Meteorología–O3
El resumen del modelo de árbol resultante, la estimación del riesgo y la
tabla de clasificación son:
Resumen del modelo
Método de crecimiento CHAID Variable dependiente patron_ozo Variables independientes viento_sup, radiacion, temperatura,
viento_1500, hora Validación Ninguna Máxima profundidad de árbol 7
Mínimo de casos en un nodo filial 10
Especificaciones
Mínimo de casos en un nodo parental 100
Variables independientes incluidas
hora, viento_sup, temperatura, viento_1500, radiacion
Número de nodos 210 Número de nodos terminales 153
Resultados
Profundidad 4 Tabla 4.3.11.a. Modelo para O3 (verano)
Riesgo
Estimación Error típico .564 .005
Método de crecimiento: CHAID Variable dependiente: patron_ozo Tabla 4.3.11.b. Estimación del riesgo para O3 (verano)
Clasificación
Pronosticado
Observado 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Porcentaje
correcto 1 846 0 0 0 0 2 111 1 41 304 5 0 64.6%
82
Página 83
Caracterización de patrones meteorológicos a escala regional y local y su relación con los niveles de calidad del aire registrados en la C.A.P.V. Análisis de episodios (rev. 00) 4. Patrones y relaciones
2 0 22 2 6 42 0 0 1 4 0 1 2 27.5% 3 0 0 92 58 47 4 0 8 6 0 32 53 30.7% 4 0 3 18 320 45 9 8 15 139 26 289 29 35.5% 5 0 7 24 42 152 0 3 14 3 1 21 56 47.1% 6 53 0 0 4 4 53 61 34 53 218 7 0 10.9% 7 307 0 0 2 0 9 188 7 12 181 2 0 26.6% 8 3 0 2 7 4 14 17 65 77 68 28 1 22.7% 9 27 0 3 47 5 9 17 15 589 310 209 8 47.5% 10 140 0 0 16 0 20 62 7 254 809 76 0 58.5% 11 5 0 17 168 22 6 4 13 320 106 604 53 45.8% 12 0 6 32 106 82 1 4 17 27 7 100 114 23.0% Porcentaje global 15.6% .4% 2.2% 8.8% 4.6% 1.4% 5.4% 2.2% 17.3% 23.0% 15.6% 3.6% 43.6%
Método de crecimiento: CHAID Variable dependiente: patron_ozo Tabla 4.3.11.c. Tabla de clasificación para O3 (verano)
La tabla del árbol resultante se presenta en el Anexo Q. El algoritmo
utilizado clasifica el período diario en grupos de horas. Dado el período del día en
el que los patrones 2 y 5 aparecen con mayor frecuencia, se va a limitar el análisis
al período comprendido entre 12 h y a las 18 h.
Se analizarán las tablas de ganancias en los nodos terminales para los
patrones 2 y 5. Se han eliminado los nodos terminales con 0 casos en estos
patrones.
Ganancias para los nodos
Nodo Ganancia Nodo N Porcentaje N Porcentaje Respuesta Índice 71 38 .4% 22 27.5% 57.9% 6391.6% 69 121 1.4% 32 40.0% 26.4% 2919.7% 60 22 .2% 4 5.0% 18.2% 2007.3% 73 22 .2% 4 5.0% 18.2% 2007.3% 162 11 .1% 2 2.5% 18.2% 2007.3% 70 75 .8% 5 6.3% 6.7% 736.0% 80 36 .4% 2 2.5% 5.6% 613.3% 76 57 .6% 3 3.8% 5.3% 581.1% 85 20 .2% 1 1.3% 5.0% 552.0% 79 48 .5% 1 1.3% 2.1% 230.0% 68 178 2.0% 3 3.8% 1.7% 186.1%
83
Página 84
Caracterización de patrones meteorológicos a escala regional y local y su relación con los niveles de calidad del aire registrados en la C.A.P.V. Análisis de episodios (rev. 00) 4. Patrones y relaciones
59 63 .7% 1 1.3% 1.6% 175.2% Método de crecimiento: CHAID Variable dependiente: patron_ozo Tabla 4.3.12. Tabla de ganancias para el patrón 2 de O3 (verano)
Ganancias para los nodos
Nodo Ganancia Nodo N Porcentaje N Porcentaje Respuesta Índice 60 22 .2% 13 4.0% 59.1% 1615.8% 69 121 1.4% 60 18.6% 49.6% 1355.9% 80 36 .4% 14 4.3% 38.9% 1063.4% 76 57 .6% 22 6.8% 38.6% 1055.4% 161 40 .5% 13 4.0% 32.5% 888.7% 68 178 2.0% 52 16.1% 29.2% 798.8% 154 18 .2% 5 1.5% 27.8% 759.5% 158 30 .3% 8 2.5% 26.7% 729.2% 159 30 .3% 8 2.5% 26.7% 729.2% 85 20 .2% 5 1.5% 25.0% 683.6% 70 75 .8% 17 5.3% 22.7% 619.8% 55 55 .6% 11 3.4% 20.0% 546.9% 186 25 .3% 5 1.5% 20.0% 546.9% 160 94 1.1% 18 5.6% 19.1% 523.6% 59 63 .7% 12 3.7% 19.0% 520.8% 175 21 .2% 4 1.2% 19.0% 520.8% 71 38 .4% 7 2.2% 18.4% 503.7% 53 15 .2% 2 .6% 13.3% 364.6% 162 11 .1% 1 .3% 9.1% 248.6% 199 102 1.2% 9 2.8% 8.8% 241.3% 84 23 .3% 2 .6% 8.7% 237.8% 89 16 .2% 1 .3% 6.3% 170.9% 58 16 .2% 1 .3% 6.3% 170.9% 21 34 .4% 2 .6% 5.9% 160.8% 102 18 .2% 1 .3% 5.6% 151.9% 67 38 .4% 2 .6% 5.3% 143.9% 25 19 .2% 1 .3% 5.3% 143.9% 93 61 .7% 3 .9% 4.9% 134.5% 107 42 .5% 2 .6% 4.8% 130.2% 155 86 1.0% 4 1.2% 4.7% 127.2% 79 48 .5% 2 .6% 4.2% 113.9% 75 54 .6% 2 .6% 3.7% 101.3% 153 27 .3% 1 .3% 3.7% 101.3% 72 84 1.0% 3 .9% 3.6% 97.7% 98 28 .3% 1 .3% 3.6% 97.7%
84
Página 85
Caracterización de patrones meteorológicos a escala regional y local y su relación con los niveles de calidad del aire registrados en la C.A.P.V. Análisis de episodios (rev. 00) 4. Patrones y relaciones
50 28 .3% 1 .3% 3.6% 97.7% 148 30 .3% 1 .3% 3.3% 91.1% 26 35 .4% 1 .3% 2.9% 78.1% 116 39 .4% 1 .3% 2.6% 70.1% 197 39 .4% 1 .3% 2.6% 70.1% 156 57 .6% 1 .3% 1.8% 48.0% 196 60 .7% 1 .3% 1.7% 45.6% 150 61 .7% 1 .3% 1.6% 44.8% 167 75 .8% 1 .3% 1.3% 36.5%
Método de crecimiento: CHAID Variable dependiente: patron_ozo Tabla 4.3.13. Tabla de ganancias para el patrón 5 de O3 (verano)
El nodo 71 es el único que pronostica correctamente el patrón 2, aunque en
el nodo 69 es donde presenta una mayor ganancia. Estos 2 nodos se
corresponden con un patrón de temperatura 8 y 6 respectivamente, en el período
entre las 13 y las 17 h. La ganancia sería ligeramente mayor si nos limitamos a
los casos que pertenecen al patrón 2 de ozono que se producen en ese período
del día.
Los nodos 60, 69, 76 y 68 pronostican correctamente el patrón 5. Los
nodos 68 y 69 están incluidos en el período entre las 13 y las 17 h y se
corresponden a un patrón de temperatura 5 y 6 respectivamente.
En el nodo 60 que pertenece al período de las 12 h se agrupan los casos
que tienen un patrón de temperatura 6 o 8.
El nodo 76 se incluye en el periodo de las 18 h y los patrones de
temperatura agrupados en él son el 1, 5, 6 y 9.
Se puede resumir que si nos limitamos al período entre las 13 y las 17 h y
el patrón de temperatura es 8 (Figura 4.3.10) la mayor probabilidad de ocurrencia
la tiene el patrón 2 de O3. Si el patrón de temperatura es 5 ó 6, el patrón 5 de O3
es el más probable, sin descartar una frecuencia apreciable de patrón 2 de O3, si
los valores de temperatura se agrupan en el patrón 6 (Figura 4.3.11).
85
Página 86
Caracterización de patrones meteorológicos a escala regional y local y su relación con los niveles de calidad del aire registrados en la C.A.P.V. Análisis de episodios (rev. 00) 4. Patrones y relaciones
Figura 4.3.10. Patrón 8 de temperatura (verano)
Figura 4.3.11. Patrón 6 de temperatura (verano)
86
Página 87
Caracterización de patrones meteorológicos a escala regional y local y su relación con los niveles de calidad del aire registrados en la C.A.P.V. Análisis de episodios (rev. 00) 4. Patrones y relaciones
4.3.5. Patrones diarios y Relaciones Meteorología-
PM10
Las tablas de los conglomerados de los 7 patrones calculados para los
valores medios diarios de PM10 y sus frecuencias se recogen en el Anexo R, junto
con los de meteorología diarios.
Los patrones de PM10 más adversos son el 5, el 3 y el 7.
El patrón 5 (Figura 4.3.12) presenta valores altos más generalizados sobre
todo el la cuenca del bajo Nervión e Ibaizabal, así como en la zona de
Donostialdea. El patrón 3 (Figura 4.3.13) ha sido más frecuente en el año 2005
(Tabla 4.3.14) y los niveles, aún siendo en general más bajos que en el patrón 5,
son altos en el bajo Nervión e Ibaizabal. El patrón 7 (Figura 4.3.14) se ha
producido sobre todo en el año 2004 y los niveles registrados no son muy altos.
Tabla de contingencia año * Número inicial de casos Recuento
Número inicial de casos 1 2 3 4 5 6 7 Total
2004 27 16 3 15 6 18 7 92 año 2005 16 8 12 20 3 32 1 92
Total 43 24 15 35 9 50 8 184 Tabla 4.3.14. Frecuencia anual de los patrones de PM10 (verano)
87
Página 88
Caracterización de patrones meteorológicos a escala regional y local y su relación con los niveles de calidad del aire registrados en la C.A.P.V. Análisis de episodios (rev. 00) 4. Patrones y relaciones
Figura 4.3.12. Patrón 5 de PM10 (verano)
Figura 4.3.13. Patrón 3 de PM10 (verano)
88
Página 89
Caracterización de patrones meteorológicos a escala regional y local y su relación con los niveles de calidad del aire registrados en la C.A.P.V. Análisis de episodios (rev. 00) 4. Patrones y relaciones
Figura 4.3.14. Patrón 7 de PM10 (verano)
El resumen para el modelo de árbol, así como la estimación del riesgo y la
tabla de clasificación se presentan a continuación:
Resumen del modelo
Método de crecimiento CHAID Variable dependiente patron_pm10 Variables independientes masa_aerea, patron_vv, lluvia_dia
(Categorizada), patron_dt Validación Ninguna Máxima profundidad de árbol 5
Mínimo de casos en un nodo filial 2
Especificaciones
Mínimo de casos en un nodo parental 20
Variables independientes incluidas masa_aerea
Resultados
Número de nodos 4
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Caracterización de patrones meteorológicos a escala regional y local y su relación con los niveles de calidad del aire registrados en la C.A.P.V. Análisis de episodios (rev. 00) 4. Patrones y relaciones
Número de nodos terminales 3
Profundidad 1 Tabla 4.3.15.a. Resumen del modelo para PM10 (verano)
Riesgo
Estimación Error típico .625 .036
Método de crecimiento: CHAID Variable dependiente: patron_pm10 Tabla 4.3.15.b. Estimación del riesgo para PM10 (verano)
Clasificación
Pronosticado
Observado 1 2 3 4 5 6 7 Porcentaje correcto 1 25 0 0 0 1 17 0 58.1% 2 16 0 0 0 1 7 0 .0% 3 8 0 0 0 0 7 0 .0% 4 9 0 0 0 0 26 0 .0% 5 4 0 0 0 3 2 0 33.3% 6 9 0 0 0 0 41 0 82.0% 7 5 0 0 0 2 1 0 .0% Porcentaje global 41.3% .0% .0% .0% 3.8% 54.9% .0% 37.5%
Método de crecimiento: CHAID Variable dependiente: patron_pm10 Tabla 4.3.15.c. Tabla de clasificación para PM10 (verano)
El diagrama del árbol se presenta a continuación:
90
Página 91
Caracterización de patrones meteorológicos a escala regional y local y su relación con los niveles de calidad del aire registrados en la C.A.P.V. Análisis de episodios (rev. 00) 4. Patrones y relaciones
Figura 4.3.15. Arbol de clasificación de PM10 (verano)
La tabla de ganancias del patrón 5 en los nodos terminales es:
Ganancias para los nodos
Nodo Ganancia Nodo N Porcentaje N Porcentaje Respuesta Índice 3 7 3.8% 3 33.3% 42.9% 876.2% 1 76 41.3% 4 44.4% 5.3% 107.6% 2 101 54.9% 2 22.2% 2.0% 40.5%
Método de crecimiento: CHAID Variable dependiente: patron_pm10 Tabla 4.3.16. Tabla de ganancias en los nodos del patrón 5 de PM10 (verano)
91
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Caracterización de patrones meteorológicos a escala regional y local y su relación con los niveles de calidad del aire registrados en la C.A.P.V. Análisis de episodios (rev. 00) 4. Patrones y relaciones
En este caso, el nodo 3 caracterizado porque la procedencia de la masa
aérea para ese día es cT, continental templada o africana, es el único que
pronostica correctamente al patrón 5 de PM10 con una respuesta alta. En el nodo
1 también se tiene una ganancia apreciable de casos del patrón 5 pero a
diferencia del anterior la respuesta es muy baja.
92
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Caracterización de patrones meteorológicos a escala regional y local y su relación con los niveles de calidad del aire registrados en la C.A.P.V. Análisis de episodios (rev. 00) 4. Patrones y relaciones
4.4. Período otoño
Como período otoño se han tenido en cuenta los meses de octubre,
noviembre y diciembre
Las tablas correspondientes a los conglomerados finales, así como las
frecuencias de aparición y las observadas por horas del día y años, de los 12
grupos o patrones resultantes, para las variables viento en superficie,
temperatura, radiación y viento registrado por el perfilador RADAR a 1500 m de
altura en Punta Galea se presentan en el Anexo S. En el mismo Anexo se
presentan los listados caso a caso de la clasificación en patrones.
4.4.1. NO2
Destacando los patrones más adversos clasificados para los valores
horarios de NO2 registrados los días laborables (Anexo T), éstos serían los
patrones 3, 4, 8 y 10. No se han tenido en cuenta los patrones 1 y 9 ya que éstos
parecen haberse producido en una época concreta (año 2002 y 2003
respectivamente debido a causas puntuales).
El patrón 3 (Figura 4.4.1) es un patrón muy poco frecuente, caracterizado
por unos valores altos sobre todo en Gasteiz a lo largo de todo el período diurno
(Tabla 4.4.1) y que se ha producido sobre todo en el año 2005 (Tabla 4.4.2).
El patrón 4 (Figura 4.4.2) aparece con mayor frecuencia entre las 8 y las 10
h y entre las 17 y las 21 h y los valores más altos se registran en la zona del bajo
Nervión.
93
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Caracterización de patrones meteorológicos a escala regional y local y su relación con los niveles de calidad del aire registrados en la C.A.P.V. Análisis de episodios (rev. 00) 4. Patrones y relaciones
A continuación los patrones 8 (Figura 4.4.3) y 10 (Figura 4.4.4), con valores
más bajos, se registran sobre todo a primeras horas de la mañana, de las 7 h en
adelante, y por la tarde-noche.
Tabla de contingencia hora * Número inicial de casos Recuento
Número inicial de casos 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Total
1 0 0 0 0 65 10 82 0 0 2 10 81 250 2 0 0 0 0 67 5 96 0 0 1 4 77 250 3 0 0 0 0 66 2 103 0 0 0 3 76 250 4 0 0 0 0 74 2 92 0 0 0 3 79 250 5 0 0 0 0 86 9 57 0 0 0 9 89 250 6 2 17 0 0 56 29 20 6 0 1 39 80 250 7 8 52 0 6 20 28 4 32 1 11 66 22 250 8 19 36 0 16 11 21 1 64 5 27 48 2 250 9 16 37 1 17 16 27 0 55 4 32 39 6 250 10 11 44 3 11 30 34 0 43 2 25 37 10 250 11 8 36 4 5 35 59 4 31 2 23 26 17 250 12 3 30 4 7 59 68 5 16 1 17 20 20 250 13 4 30 4 3 71 79 7 3 1 15 17 16 250 14 4 32 4 3 79 68 6 8 1 9 15 21 250 15 5 32 4 4 68 72 1 10 3 7 22 22 250 16 6 45 7 7 34 71 2 19 1 9 36 13 250 17 11 51 8 17 16 57 1 49 1 12 21 6 250 18 14 55 5 34 10 39 1 48 4 17 19 4 250 19 10 39 4 30 15 39 1 58 3 22 23 6 250 20 8 36 4 23 19 42 4 37 2 35 35 5 250 21 5 36 3 16 28 40 11 25 2 38 37 9 250 22 2 17 2 3 36 41 25 20 2 24 57 21 250 23 0 13 0 0 60 17 40 2 1 9 66 42 250
hora
24 0 2 0 0 54 19 64 0 0 5 43 63 250 Total 136 640 57 202 1075 878 627 526 36 341 695 787 6000
Tabla de contingencia año * Número inicial de casos Recuento
Número inicial de casos 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Total
2002 130 187 0 67 245 229 214 115 1 40 126 158 1512 año 2003 0 161 10 61 266 245 123 159 31 78 189 213 1536
94
Página 95
Caracterización de patrones meteorológicos a escala regional y local y su relación con los niveles de calidad del aire registrados en la C.A.P.V. Análisis de episodios (rev. 00) 4. Patrones y relaciones
2004 6 135 1 23 277 215 140 124 0 103 230 234 1488 2005 0 157 46 51 287 189 150 128 4 120 150 182 1464
Total 136 640 57 202 1075 878 627 526 36 341 695 787 6000
Figura 4.4.1. Patrón 3 de NO2 (laborables otoño)
95
Página 96
Caracterización de patrones meteorológicos a escala regional y local y su relación con los niveles de calidad del aire registrados en la C.A.P.V. Análisis de episodios (rev. 00) 4. Patrones y relaciones
Figura 4.4.2. Patrón 4 de NO2 (laborables otoño)
Figura 4.4.3. Patrón 8 de NO2 (laborables otoño)
96
Página 97
Caracterización de patrones meteorológicos a escala regional y local y su relación con los niveles de calidad del aire registrados en la C.A.P.V. Análisis de episodios (rev. 00) 4. Patrones y relaciones
Figura 4.4.4. Patrón 10 de NO2 (laborables otoño)
4.4.2. Relaciones Meteorología–NO2
Se han estudiado por separado 2 períodos del día: entre las 7 y 11 h de la
mañana y entre las 17 y 21 h de la tarde-noche.
Período 7-11 h
Resumen del modelo
Método de crecimiento CHAID Variable dependiente patron_no2 Variables independientes viento_sup, temperatura, radiacion,
viento_1500 Validación Ninguna Máxima profundidad de árbol 7
Mínimo de casos en un nodo filial 10
Especificaciones
Mínimo de casos en un nodo parental 100
97
Página 98
Caracterización de patrones meteorológicos a escala regional y local y su relación con los niveles de calidad del aire registrados en la C.A.P.V. Análisis de episodios (rev. 00) 4. Patrones y relaciones
Variables independientes incluidas viento_sup, viento_1500, radiacion
Número de nodos 18 Número de nodos terminales 14
Resultados
Profundidad 2 Tabla 4.4.3.a. Modelo para NO2 (laborables otoño 7-11 h)
Riesgo
Estimación Error típico .574 .014
Método de crecimiento: CHAID Variable dependiente: patron_no2 Tabla 4.4.3.b. Estimación del riesgo para NO2 (laborables otoño 7-11 h)
Clasificación
Pronosticado
Observado 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Porcentaje
correcto 1 0 13 0 0 0 5 0 24 0 0 20 0 .0% 2 0 96 0 0 4 20 0 75 0 2 4 4 46.8% 3 0 0 0 0 0 0 0 0 0 8 0 0 .0% 4 0 1 0 0 0 2 0 31 0 4 14 3 .0% 5 0 13 0 0 67 12 0 4 0 0 0 16 59.8% 6 0 54 0 0 20 53 0 33 0 0 3 6 31.4% 7 0 0 0 0 6 2 0 0 0 0 0 1 .0% 8 0 35 0 0 3 2 0 163 0 2 17 3 72.4% 9 0 0 0 0 0 0 0 4 0 5 3 2 .0% 10 0 0 0 0 0 4 0 35 0 46 33 0 39.0% 11 0 5 0 0 0 4 0 74 0 29 91 13 42.1% 12 0 5 0 0 1 2 0 14 0 2 16 17 29.8% Porcentaje global .0% 17.8% .0% .0% 8.1% 8.5% .0% 36.6% .0% 7.8% 16.1% 5.2% 42.6%
Método de crecimiento: CHAID Variable dependiente: patron_no2 Tabla 4.4.3.c. Tabla de clasificación para NO2 (laborables otoño 7-11 h)
98
Página 99
Caracterización de patrones meteorológicos a escala regional y local y su relación con los niveles de calidad del aire registrados en la C.A.P.V. Análisis de episodios (rev. 00) 4. Patrones y relaciones
En el Anexo U se presentan la tabla del árbol y las ganancias para los
nodos terminales de los 12 patrones o categorías de NO2.
El patrón mejor pronosticado es el patrón 8. La tabla de ganancias es:
Ganancias para los nodos
Nodo Ganancia Nodo N Porcentaje N Porcentaje Respuesta Índice 14 60 4.8% 31 13.8% 51.7% 287.0% 13 130 10.4% 47 20.9% 36.2% 200.9% 1 267 21.4% 85 37.8% 31.8% 176.9% 4 89 7.1% 24 10.7% 27.0% 149.8% 16 60 4.8% 10 4.4% 16.7% 92.6% 10 97 7.8% 13 5.8% 13.4% 74.5% 17 44 3.5% 3 1.3% 6.8% 37.9% 15 33 2.6% 2 .9% 6.1% 33.7% 9 65 5.2% 3 1.3% 4.6% 25.6% 11 104 8.3% 4 1.8% 3.8% 21.4% 12 98 7.8% 2 .9% 2.0% 11.3% 5 73 5.8% 1 .4% 1.4% 7.6% 8 73 5.8% 0 .0% .0% .0% 7 57 4.6% 0 .0% .0% .0%
Método de crecimiento: CHAID Variable dependiente: patron_no2 Tabla 4.4.4. Tabla de ganancias para el patrón 8 NO2 (laborables otoño 7-11 h)
El patrón 8 es pronosticado correctamente por los nodos 14, 13 y 1. El
nodo 1 está caracterizado por un patrón de viento en superficie 9 ó 11.
Los nodos 13 y 14 vienen del nodo parental 3 con patrón de viento en
superficie 5 (223 casos) y en él el patrón 8 es también el que tiene mayor
respuesta (80 casos).
La tabla de ganancias del patrón 10 es:
Ganancias para los nodos
Nodo Ganancia Nodo N Porcentaje N Porcentaje Respuesta Índice
99
Página 100
Caracterización de patrones meteorológicos a escala regional y local y su relación con los niveles de calidad del aire registrados en la C.A.P.V. Análisis de episodios (rev. 00) 4. Patrones y relaciones
12 98 7.8% 46 39.0% 46.9% 497.2% 11 104 8.3% 20 16.9% 19.2% 203.7% 13 130 10.4% 18 15.3% 13.8% 146.7% 10 97 7.8% 13 11.0% 13.4% 142.0% 14 60 4.8% 8 6.8% 13.3% 141.2% 15 33 2.6% 4 3.4% 12.1% 128.4% 1 267 21.4% 9 7.6% 3.4% 35.7% 4 89 7.1% 0 .0% .0% .0% 5 73 5.8% 0 .0% .0% .0% 8 73 5.8% 0 .0% .0% .0% 9 65 5.2% 0 .0% .0% .0% 16 60 4.8% 0 .0% .0% .0% 7 57 4.6% 0 .0% .0% .0% 17 44 3.5% 0 .0% .0% .0%
Método de crecimiento: CHAID Variable dependiente: patron_no2 Tabla 4.4.5. Tabla de ganancias para el patrón 10 NO2 (laborables otoño 7-11 h)
El nodo 12 es el único que pronostica correctamente el patrón 10 de NO2
pero se corresponde con un conjunto de casos en el que se agrupan aquellos con
valores perdidos en la variable viento en altura. El nodo 12 cuelga del nodo 2 con
patrón 3 de viento en superficie (299 casos) y en él el patrón 10 tienen 79 casos.
A pesar de que el patrón 3 de NO2 no es pronosticado por ningún nodo (existen
sólo 8 casos) se encuentran agrupados en el nodo 2.
Igualmente el patrón 4 no es pronosticado correctamente por ningún nodo
pero presenta la mayor ganancia en el nodo 1 definido por un viento en superficie
9 ó 11.
Ganancias para los nodos
Nodo Ganancia Nodo N Porcentaje N Porcentaje Respuesta Índice 10 97 7.8% 10 18.2% 10.3% 234.3% 1 267 21.4% 24 43.6% 9.0% 204.3% 14 60 4.8% 5 9.1% 8.3% 189.4% 15 33 2.6% 2 3.6% 6.1% 137.7% 9 65 5.2% 3 5.5% 4.6% 104.9% 12 98 7.8% 4 7.3% 4.1% 92.8% 11 104 8.3% 4 7.3% 3.8% 87.4%
100
Página 101
Caracterización de patrones meteorológicos a escala regional y local y su relación con los niveles de calidad del aire registrados en la C.A.P.V. Análisis de episodios (rev. 00) 4. Patrones y relaciones
13 130 10.4% 2 3.6% 1.5% 35.0% 4 89 7.1% 1 1.8% 1.1% 25.5% 5 73 5.8% 0 .0% .0% .0% 8 73 5.8% 0 .0% .0% .0% 16 60 4.8% 0 .0% .0% .0% 7 57 4.6% 0 .0% .0% .0% 17 44 3.5% 0 .0% .0% .0%
Método de crecimiento: CHAID Variable dependiente: patron_no2 Tabla 4.4.6. Tabla de ganancias para el patrón 4 NO2 (laborables otoño 7-11 h)
Período 17-21 h
En este período del día el resumen del modelo de árbol, la estimación del
error y la tabla de clasificación son:
Resumen del modelo
Método de crecimiento CHAID Variable dependiente patron_no2 Variables independientes viento_sup, temperatura, radiacion,
viento_1500 Validación Ninguna Máxima profundidad de árbol 7
Mínimo de casos en un nodo filial 10
Especificaciones
Mínimo de casos en un nodo parental 100
Variables independientes incluidas viento_sup, temperatura, viento_1500
Número de nodos 26 Número de nodos terminales 21
Resultados
Profundidad 2 Tabla 4.4.7.a. Modelo para NO2 (laborables otoño 17-21 h)
Riesgo
101
Página 102
Caracterización de patrones meteorológicos a escala regional y local y su relación con los niveles de calidad del aire registrados en la C.A.P.V. Análisis de episodios (rev. 00) 4. Patrones y relaciones
Estimación Error típico .581 .014
Método de crecimiento: CHAID Variable dependiente: patron_no2 Tabla 4.4.7.b. Estimación del riesgo para NO2 (laborables otoño 17-21 h)
Clasificación
Pronosticado
Observado 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Porcentaje
correcto 1 0 12 0 5 0 1 0 23 0 4 1 2 .0% 2 0 108 0 0 7 52 0 37 0 1 8 4 49.8% 3 0 2 13 0 0 0 0 8 0 1 0 0 54.2% 4 0 4 7 25 0 0 0 48 0 27 9 0 20.8% 5 0 7 0 0 42 25 0 3 0 0 1 10 47.7% 6 0 57 0 1 19 107 0 18 0 1 12 2 49.3% 7 0 2 0 0 13 0 0 0 0 0 0 3 .0% 8 0 52 0 1 2 13 0 115 0 5 21 8 53.0% 9 0 1 0 3 0 0 0 5 0 3 0 0 .0% 10 0 2 8 10 0 0 0 29 0 60 12 3 48.4% 11 0 12 7 24 0 0 0 28 0 11 35 18 25.9% 12 0 2 0 0 1 0 0 5 0 0 3 19 63.3% Porcentaje global .0% 20.9% 2.8% 5.5% 6.7% 15.8% .0% 25.5% .0% 9.0% 8.2% 5.5% 41.9%
Método de crecimiento: CHAID Variable dependiente: patron_no2 Tabla 4.4.7.c. Tabla de clasificación para NO2 (laborables otoño 17-21 h)
En este período del día los 4 patrones de NO2 seleccionados presentan un
porcentaje correcto mayor de cero. Las tablas de ganancias para estos 4 patrones
son:
Ganancias para los nodos
Nodo Ganancia Nodo N Porcentaje N Porcentaje Respuesta Índice 15 35 2.8% 13 54.2% 37.1% 1934.5% 18 70 5.6% 5 20.8% 7.1% 372.0% 16 90 7.2% 2 8.3% 2.2% 115.7% 3 138 11.0% 3 12.5% 2.2% 113.2% 14 60 4.8% 1 4.2% 1.7% 86.8%
102
Página 103
Caracterización de patrones meteorológicos a escala regional y local y su relación con los niveles de calidad del aire registrados en la C.A.P.V. Análisis de episodios (rev. 00) 4. Patrones y relaciones
4 155 12.4% 0 .0% .0% .0% 5 130 10.4% 0 .0% .0% .0% 12 69 5.5% 0 .0% .0% .0% 9 69 5.5% 0 .0% .0% .0% 11 53 4.2% 0 .0% .0% .0% 20 52 4.2% 0 .0% .0% .0% 17 50 4.0% 0 .0% .0% .0% 25 47 3.8% 0 .0% .0% .0% 22 44 3.5% 0 .0% .0% .0% 19 42 3.4% 0 .0% .0% .0% 8 32 2.6% 0 .0% .0% .0% 13 29 2.3% 0 .0% .0% .0% 10 26 2.1% 0 .0% .0% .0% 23 23 1.8% 0 .0% .0% .0% 24 20 1.6% 0 .0% .0% .0% 21 16 1.3% 0 .0% .0% .0%
Método de crecimiento: CHAID Variable dependiente: patron_no2 Tabla 4.4.6. Tabla de ganancias para el patrón 3 de NO2 (laborables otoño 17-21 h)
Ganancias para los nodos
Nodo Ganancia Nodo N Porcentaje N Porcentaje Respuesta Índice 12 69 5.5% 25 20.8% 36.2% 377.4% 11 53 4.2% 19 15.8% 35.8% 373.4% 13 29 2.3% 7 5.8% 24.1% 251.4% 25 47 3.8% 10 8.3% 21.3% 221.6% 15 35 2.8% 7 5.8% 20.0% 208.3% 3 138 11.0% 27 22.5% 19.6% 203.8% 14 60 4.8% 8 6.7% 13.3% 138.9% 18 70 5.6% 9 7.5% 12.9% 133.9% 22 44 3.5% 2 1.7% 4.5% 47.3% 16 90 7.2% 4 3.3% 4.4% 46.3% 23 23 1.8% 1 .8% 4.3% 45.3% 17 50 4.0% 1 .8% 2.0% 20.8% 4 155 12.4% 0 .0% .0% .0% 5 130 10.4% 0 .0% .0% .0% 9 69 5.5% 0 .0% .0% .0% 20 52 4.2% 0 .0% .0% .0% 19 42 3.4% 0 .0% .0% .0% 8 32 2.6% 0 .0% .0% .0% 10 26 2.1% 0 .0% .0% .0%
103
Página 104
Caracterización de patrones meteorológicos a escala regional y local y su relación con los niveles de calidad del aire registrados en la C.A.P.V. Análisis de episodios (rev. 00) 4. Patrones y relaciones
24 20 1.6% 0 .0% .0% .0% 21 16 1.3% 0 .0% .0% .0%
Método de crecimiento: CHAID Variable dependiente: patron_no2_t Tabla 4.4.7. Tabla de ganancias para el patrón 4 de NO2 (laborables otoño 17-21 h)
Ganancias para los nodos
Nodo Ganancia Nodo N Porcentaje N Porcentaje Respuesta Índice 25 47 3.8% 19 8.8% 40.4% 232.9% 18 70 5.6% 26 12.0% 37.1% 214.0% 3 138 11.0% 49 22.6% 35.5% 204.5% 24 20 1.6% 7 3.2% 35.0% 201.6% 23 23 1.8% 8 3.7% 34.8% 200.4% 22 44 3.5% 14 6.5% 31.8% 183.3% 4 155 12.4% 37 17.1% 23.9% 137.5% 13 29 2.3% 6 2.8% 20.7% 119.2% 19 42 3.4% 8 3.7% 19.0% 109.7% 16 90 7.2% 13 6.0% 14.4% 83.2% 17 50 4.0% 7 3.2% 14.0% 80.6% 21 16 1.3% 2 .9% 12.5% 72.0% 9 69 5.5% 8 3.7% 11.6% 66.8% 11 53 4.2% 4 1.8% 7.5% 43.5% 5 130 10.4% 5 2.3% 3.8% 22.2% 20 52 4.2% 2 .9% 3.8% 22.2% 14 60 4.8% 1 .5% 1.7% 9.6% 12 69 5.5% 1 .5% 1.4% 8.3% 15 35 2.8% 0 .0% .0% .0% 8 32 2.6% 0 .0% .0% .0% 10 26 2.1% 0 .0% .0% .0%
Método de crecimiento: CHAID Variable dependiente: patron_no2 Tabla 4.4.8. Tabla de ganancias para el patrón 8 de NO2 (laborables otoño 17-21 h)
Ganancias para los nodos
Nodo Ganancia Nodo N Porcentaje N Porcentaje Respuesta Índice 14 60 4.8% 40 32.3% 66.7% 672.0% 11 53 4.2% 20 16.1% 37.7% 380.4% 15 35 2.8% 8 6.5% 22.9% 230.4% 25 47 3.8% 10 8.1% 21.3% 214.5% 13 29 2.3% 6 4.8% 20.7% 208.6%
104
Página 105
Caracterización de patrones meteorológicos a escala regional y local y su relación con los niveles de calidad del aire registrados en la C.A.P.V. Análisis de episodios (rev. 00) 4. Patrones y relaciones
24 20 1.6% 3 2.4% 15.0% 151.2% 12 69 5.5% 10 8.1% 14.5% 146.1% 3 138 11.0% 15 12.1% 10.9% 109.6% 23 23 1.8% 2 1.6% 8.7% 87.7% 17 50 4.0% 4 3.2% 8.0% 80.6% 9 69 5.5% 3 2.4% 4.3% 43.8% 16 90 7.2% 2 1.6% 2.2% 22.4% 18 70 5.6% 1 .8% 1.4% 14.4% 4 155 12.4% 0 .0% .0% .0% 5 130 10.4% 0 .0% .0% .0% 20 52 4.2% 0 .0% .0% .0% 22 44 3.5% 0 .0% .0% .0% 19 42 3.4% 0 .0% .0% .0% 8 32 2.6% 0 .0% .0% .0% 10 26 2.1% 0 .0% .0% .0% 21 16 1.3% 0 .0% .0% .0%
Método de crecimiento: CHAID Variable dependiente: patron_no2 Tabla 4.4.9. Tabla de ganancias para el patrón 10 de NO2 (laborables otoño 17-21 h)
El patrón 3 es pronosticado correctamente por el nodo 15, donde presenta
una respuesta y ganancia muy altas. El nodo 15 caracterizado por un patrón de
temperatura 12 ó 7 cuelga del nodo 1caracterizado por un viento en superficie 3
(246 casos). Del nodo parental 1 cuelgan también los nodos 14 y 11 que
pronostican correctamente el patrón 10 de NO2. El nodo 14 con patrón de
temperatura 9 ó 5 presenta también una respuesta muy alta al patrón 10 de NO2.
El patrón 4 es pronosticado correctamente únicamente por el nodo 12 que
también cuelga del nodo 1. En el nodo 3, patrón 5 de viento en superficie, también
presenta una ganancia apreciable aunque en este caso el patrón pronosticado es
el patrón 8 de NO2.
Los nodos 22, 24 y 25 también pronostican correctamente el patrón 8 de
NO2 y todos ellos cuelgan del nodo 7 con patrón de viento en superficie 9 (134
casos), y donde también predomina el patrón 8 de NO2 (48 casos). El nodo 18
también pronostica correctamente el patrón 8 de NO2 y está caracterizado en un
primer nivel por un viento en superficie 11 (Figura 4.4.8).
105
Página 106
Caracterización de patrones meteorológicos a escala regional y local y su relación con los niveles de calidad del aire registrados en la C.A.P.V. Análisis de episodios (rev. 00) 4. Patrones y relaciones
Resumiendo el patrón 3 de viento en superficie (Figura 4.4.5) favorece la
aparición de los patrones 3 y 10 de NO2, dependiendo del patrón de temperatura
7 ó 12 (Figuras 4.4.9 y 4.4.10) para el 3 y 9 ó 5 para el 10.
EL patrón 4 de NO2 también puede darse con ciertos patrones de
temperatura y con viento en superficie 3 pero también con viento en superficie 5
(Figura 4.4.6) en el que predomina el patrón 8. Con patrón de viento en superficie
9 (Figura 4.4.7) y 11 también tiene una mayor frecuencia de aparición el patrón 8
de NO2.
Figura 4.4.5. Patrón 3 de viento en superficie (otoño)
106
Página 107
Caracterización de patrones meteorológicos a escala regional y local y su relación con los niveles de calidad del aire registrados en la C.A.P.V. Análisis de episodios (rev. 00) 4. Patrones y relaciones
Figura 4.4.6. Patrón 5 de viento en superficie (otoño)
Figura 4.4.7. Patrón 9 de viento en superficie (otoño)
107
Página 108
Caracterización de patrones meteorológicos a escala regional y local y su relación con los niveles de calidad del aire registrados en la C.A.P.V. Análisis de episodios (rev. 00) 4. Patrones y relaciones
Figura 4.4.8. Patrón 11 de viento en superficie (otoño)
Figura 4.4.9. Patrón 7 de temperatura (otoño)
108
Página 109
Caracterización de patrones meteorológicos a escala regional y local y su relación con los niveles de calidad del aire registrados en la C.A.P.V. Análisis de episodios (rev. 00) 4. Patrones y relaciones
Figura 4.4.10. Patrón 12 de temperatura (otoño)
4.4.3. Patrones diarios y Relaciones Meteorología-
PM10
Las tablas de los conglomerados de los 7 patrones calculados para los
valores medios diarios de PM10 y sus frecuencias se recogen en el Anexo V, junto
con los de meteorología diarios.
Los patrones de PM10 más adversos son el 6, el 2 y el 3.
El patrón 6 (Figura 4.4.11) presenta valores especialmente altos en
Durango, siguiéndole las estaciones de Mondragón y en la zona de la
desembocadura del Nervión (margen izquierda). En este patrón sólo se agrupan 2
casos en el año 2005 (Tabla 4.4.10). Le sigue el patrón 2 (Figura 4.4.12) con 5
casos y el patrón 3 (Figura 4.4.13) con 11 casos.
109
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Caracterización de patrones meteorológicos a escala regional y local y su relación con los niveles de calidad del aire registrados en la C.A.P.V. Análisis de episodios (rev. 00) 4. Patrones y relaciones
Tabla de contingencia año * Número inicial de casos Recuento
Número inicial de casos 1 2 3 4 5 6 7 Total
2004 15 3 7 28 25 0 14 92 año 2005 9 2 4 23 32 2 20 92
Total 24 5 11 51 57 2 34 184 Tabla 4.4.10. Tabla de frecuencias anual para los patrones de PM10 (otoño)
Figura 4.4.11. Patrón 6 de PM10 (otoño)
110
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Caracterización de patrones meteorológicos a escala regional y local y su relación con los niveles de calidad del aire registrados en la C.A.P.V. Análisis de episodios (rev. 00) 4. Patrones y relaciones
Figura 4.4.12. Patrón 2 de PM10 (otoño)
Figura 4.4.13. Patrón 3 de PM10 (otoño)
111
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Caracterización de patrones meteorológicos a escala regional y local y su relación con los niveles de calidad del aire registrados en la C.A.P.V. Análisis de episodios (rev. 00) 4. Patrones y relaciones
El resumen del modelo de árbol, la estimación del riesgo y la tabla de
clasificación se presentan a continuación:
Resumen del modelo
Método de crecimiento CHAID Variable dependiente patron_pm10 Variables independientes masa_aerea, patron_vv, lluvia_dia
(Categorizada), patron_dt Validación Ninguna Máxima profundidad de árbol 5
Mínimo de casos en un nodo filial 2
Especificaciones
Mínimo de casos en un nodo parental 20
Variables independientes incluidas
patron_dt, patron_vv, masa_aerea, lluvia_dia (Categorizada)
Número de nodos 15 Número de nodos terminales 9
Resultados
Profundidad 3 Tabla 4.4.11.a. Resumen del modelo para PM10 (otoño)
Riesgo
Estimación Error típico .457 .037
Método de crecimiento: CHAID Variable dependiente: patron_pm10 Tabla 4.4.11.b. Estimación del riesgo para PM10 (otoño)
Clasificación
Pronosticado
Observado 1 2 3 4 5 6 7 Porcentaje correcto
112
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Caracterización de patrones meteorológicos a escala regional y local y su relación con los niveles de calidad del aire registrados en la C.A.P.V. Análisis de episodios (rev. 00) 4. Patrones y relaciones
1 0 0 9 13 2 0 0 .0% 2 0 0 5 0 0 0 0 .0% 3 0 0 9 0 1 0 1 81.8% 4 0 0 1 32 18 0 0 62.7% 5 0 0 0 2 54 0 1 94.7% 6 0 0 2 0 0 0 0 .0% 7 0 0 4 12 13 0 5 14.7% Porcentaje global .0% .0% 16.3% 32.1% 47.8% .0% 3.8% 54.3%
Método de crecimiento: CHAID Variable dependiente: patron_pm10 Tabla 4.4.11.c. Tabla de clasificación para PM10 (otoño)
La representación gráfica del modelo en forma de diagrama del árbol se
presenta a continuación:
113
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Caracterización de patrones meteorológicos a escala regional y local y su relación con los niveles de calidad del aire registrados en la C.A.P.V. Análisis de episodios (rev. 00) 4. Patrones y relaciones
Figura 4.4.14. Arbol de clasificación de PM10 (otoño)
El nodo 4 es el único que pronostica correctamente el patrón 3. Como se
puede ver en la tabla de ganancias del patrón 3, ésta es de un 81.8%, pero
además en este nodo están todos los casos clasificados como patrón 6 y 2
(ganancia 100%).
114
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Caracterización de patrones meteorológicos a escala regional y local y su relación con los niveles de calidad del aire registrados en la C.A.P.V. Análisis de episodios (rev. 00) 4. Patrones y relaciones
Ganancias para los nodos
Nodo Ganancia Nodo N Porcentaje N Porcentaje Respuesta Índice 4 30 16.3% 9 81.8% 30.0% 501.8% 5 7 3.8% 1 9.1% 14.3% 239.0% 8 16 8.7% 1 9.1% 6.3% 104.5% 10 42 22.8% 0 .0% .0% .0% 11 35 19.0% 0 .0% .0% .0% 13 24 13.0% 0 .0% .0% .0% 7 16 8.7% 0 .0% .0% .0% 12 10 5.4% 0 .0% .0% .0% 14 4 2.2% 0 .0% .0% .0%
Método de crecimiento: CHAID Variable dependiente: patron_pm10 Tabla 4.4.12. Tabla de ganancias en los nodos del patrón 3 de PM10 (otoño)
El nodo 4 se caracteriza por un patrón 2 de velocidad media diaria del
viento (en el que se incluyen los casos con valores más bajos, entre 1 m/s y 2 m/s
en la mayoría de las estaciones en el conglomerado final). El nodo 4 proviene del
nodo parental 1 (37 casos) caracterizado por un patrón de salto térmico 4 (Figura
4.4.15) ó 1, que presentan los valores más altos, y en el que el patrón 3 de PM10
es el más frecuente con 10 casos.
115
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Caracterización de patrones meteorológicos a escala regional y local y su relación con los niveles de calidad del aire registrados en la C.A.P.V. Análisis de episodios (rev. 00) 4. Patrones y relaciones
Figura 4.4.15. Patrón 4 de salto térmico diario (otoño)
116
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Caracterización de patrones meteorológicos a escala regional y local y su relación con los niveles de calidad del aire registrados en la C.A.P.V. Análisis de episodios (rev. 00) 5. Validación del método
5. Validación del método
Se ha llevado a cabo la validación de los modelos calculados con los datos
del año 2006.
Para ello se han clasificado los nuevos casos en los patrones
predeterminados para las variables tanto de meteorología como de inmisión y
clasificado de acuerdo a las reglas establecidas con los modelos calculados.
Los resultados detallados se presentan en los Anexos E, I, O y U para el
caso de NO2 laborables e invierno, primavera, verano y otoño respectivamente;
Anexos F, L, R y V para el caso de PM10 y K y Q para el caso de O3.
La validación ha resultado satisfactoria. Por lo general el porcentaje de
aciertos ha disminuido ligeramente, como cabría esperar, pero se mantienen las
relaciones encontradas y la clasificación de los casos en patrones se ajusta a la
frecuencia de los patrones observada en los años precedentes.
PM10
En invierno se tiene que los patrones 3 y 7 no se dan en el año 2006,
confirmando la poca frecuencia de los mismos en años anteriores. El patrón 6 que
en años anteriores presentaba la mayor respuesta del nodo 4 del árbol, aumenta
en el 2006 a un 100% la respuesta en este nodo pero disminuye su ganancia
(Tabla 5.1), aunque el número de casos es muy bajo para que sea muy
significativo.
Ganancias para los nodos
Nodo Ganancia Muestra Nodo N Porcentaje N Porcentaje Respuesta Índice
4 19 10.5% 11 61.1% 57.9% 582.2% 5 38 21.0% 6 33.3% 15.8% 158.8% 8 32 17.7% 1 5.6% 3.1% 31.4%
Training
11 53 29.3% 0 .0% .0% .0%
117
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Caracterización de patrones meteorológicos a escala regional y local y su relación con los niveles de calidad del aire registrados en la C.A.P.V. Análisis de episodios (rev. 00) 5. Validación del método
6 17 9.4% 0 .0% .0% .0% 3 15 8.3% 0 .0% .0% .0% 10 4 2.2% 0 .0% .0% .0% 9 3 1.7% 0 .0% .0% .0% 4 4 4.4% 4 36.4% 100.0% 818.2% 5 26 28.9% 4 36.4% 15.4% 125.9% 8 19 21.1% 2 18.2% 10.5% 86.1% 11 19 21.1% 0 .0% .0% .0% 6 10 11.1% 0 .0% .0% .0% 3 4 4.4% 1 9.1% 25.0% 204.5% 10 0 .0% 0 .0% . .
Test
9 8 8.9% 0 .0% .0% .0% Método de crecimiento: CHAID Variable dependiente: patron_pm10 Tabla 5.1. Tabla de ganancias en los nodos del patrón 6 de PM10 (invierno).Muestra
de entrenamiento y de comprobación.
En primavera no se observa ningún caso con patrón 3 y el patrón 1,
pronosticado en el nodo 4, disminuye tanto la ganancia como la respuesta (Tabla
5.2). El patrón 7 presenta una ganancia aún mayor en el nodo 4 (Tabla 5.3)
Ganancias para los nodos
Nodo Ganancia Muestra Nodo N Porcentaje N Porcentaje Respuesta Índice
4 47 25.8% 16 72.7% 34.0% 281.6% 2 22 12.1% 3 13.6% 13.6% 112.8% 7 8 4.4% 1 4.5% 12.5% 103.4% 3 39 21.4% 2 9.1% 5.1% 42.4% 6 55 30.2% 0 .0% .0% .0%
Training
5 11 6.0% 0 .0% .0% .0% 4 24 26.4% 7 53.8% 29.2% 204.2% 2 13 14.3% 2 15.4% 15.4% 107.7% 7 16 17.6% 0 .0% .0% .0% 3 22 24.2% 3 23.1% 13.6% 95.5% 6 16 17.6% 1 7.7% 6.3% 43.8%
Test
5 0 .0% 0 .0% . . Método de crecimiento: CHAID Variable dependiente: patron_pm10 Tabla 5.2. Tabla de ganancias en los nodos del patrón 1 de PM10
(primavera).Muestra de entrenamiento y de comprobación.
118
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Caracterización de patrones meteorológicos a escala regional y local y su relación con los niveles de calidad del aire registrados en la C.A.P.V. Análisis de episodios (rev. 00) 5. Validación del método
Ganancias para los nodos
Nodo Ganancia Muestra Nodo N Porcentaje N Porcentaje Respuesta Índice
4 47 25.8% 9 56.3% 19.1% 217.8% 3 39 21.4% 4 25.0% 10.3% 116.7% 5 11 6.0% 1 6.3% 9.1% 103.4% 2 22 12.1% 1 6.3% 4.5% 51.7% 6 55 30.2% 1 6.3% 1.8% 20.7%
Training
7 8 4.4% 0 .0% .0% .0% 4 24 26.4% 3 75.0% 12.5% 284.4% 3 22 24.2% 1 25.0% 4.5% 103.4% 5 0 .0% 0 .0% . . 2 13 14.3% 0 .0% .0% .0% 6 16 17.6% 0 .0% .0% .0%
Test
7 16 17.6% 0 .0% .0% .0% Método de crecimiento: CHAID Variable dependiente: patron_pm10 Tabla 5.3. Tabla de ganancias en los nodos del patrón 7 de PM10
(primavera).Muestra de entrenamiento y de comprobación.
En verano no se da ningún caso con patrón 7 y el patrón 5 pronosticado
correctamente en el nodo 3, ha aumentado su respuesta aunque la ganancia es
mayor en otro nodo (Tabla 5.4).
Ganancias para los nodos
Nodo Ganancia Muestra Nodo N Porcentaje N Porcentaje Respuesta Índice
3 7 3.8% 3 33.3% 42.9% 876.2% 1 76 41.3% 4 44.4% 5.3% 107.6%
Training
2 101 54.9% 2 22.2% 2.0% 40.5% 3 4 4.3% 2 28.6% 50.0% 657.1% 1 40 43.5% 5 71.4% 12.5% 164.3%
Test
2 48 52.2% 0 .0% .0% .0% Método de crecimiento: CHAID Variable dependiente: patron_pm10 Tabla 5.4. Tabla de ganancias en los nodos del patrón 5 de PM10 (verano).Muestra
de entrenamiento y de comprobación.
119
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Caracterización de patrones meteorológicos a escala regional y local y su relación con los niveles de calidad del aire registrados en la C.A.P.V. Análisis de episodios (rev. 00) 5. Validación del método
En otoño sigue siendo muy poco frecuente el patrón 6 (1 caso), seguido del
2 (4 casos), y el nodo 4, con una ganancia y respuesta algo menor para el patrón
3 en el 2006 (Tabla 5.5) sigue agrupando los casos del patrón 6 y la mayoría de
los del patrón 2.
Ganancias para los nodos
Nodo Ganancia Muestra Nodo N Porcentaje N Porcentaje Respuesta Índice
4 30 16.3% 9 81.8% 30.0% 501.8% 5 7 3.8% 1 9.1% 14.3% 239.0% 8 16 8.7% 1 9.1% 6.3% 104.5% 10 42 22.8% 0 .0% .0% .0% 11 35 19.0% 0 .0% .0% .0% 13 24 13.0% 0 .0% .0% .0% 7 16 8.7% 0 .0% .0% .0% 12 10 5.4% 0 .0% .0% .0%
Training
14 4 2.2% 0 .0% .0% .0% 4 23 25.0% 6 66.7% 26.1% 266.7% 5 4 4.3% 0 .0% .0% .0% 8 16 17.4% 1 11.1% 6.3% 63.9% 10 11 12.0% 0 .0% .0% .0% 11 21 22.8% 2 22.2% 9.5% 97.4% 13 3 3.3% 0 .0% .0% .0% 7 4 4.3% 0 .0% .0% .0% 12 3 3.3% 0 .0% .0% .0%
Test
14 7 7.6% 0 .0% .0% .0% Método de crecimiento: CHAID Variable dependiente: patron_pm10 Tabla 5.5. Tabla de ganancias en los nodos del patrón 3 de PM10 (otoño).Muestra
de entrenamiento y de comprobación.
O3
En el caso de O3 y en primavera, el patrón 4 sigue siendo uno de los
menos frecuentes junto con el 10 y en la tabla de ganancias para el año 2006
también está muy repartido en muchos nodos como en los cuatro años anteriores
120
Página 121
Caracterización de patrones meteorológicos a escala regional y local y su relación con los niveles de calidad del aire registrados en la C.A.P.V. Análisis de episodios (rev. 00) 5. Validación del método
(Tabla 5.6). Las respuestas siguen siendo muy altas en los 3 primeros nodos,
significando una asociación clara de los indicadores meteorológicos
correspondientes con los niveles de O3 registrados.
Ganancias para los nodos
Nodo Ganancia Muestra Nodo N Porcentaje N Porcentaje Respuesta Índice
143 21 .2% 14 4.1% 66.7% 1718.0% 130 81 .9% 46 13.6% 56.8% 1463.5% 146 20 .2% 11 3.2% 55.0% 1417.3% 178 55 .6% 27 8.0% 49.1% 1265.1% 179 139 1.6% 50 14.7% 36.0% 927.0% 126 32 .4% 9 2.7% 28.1% 724.8% 122 50 .6% 14 4.1% 28.0% 721.6% 131 53 .6% 12 3.5% 22.6% 583.5% 128 91 1.0% 20 5.9% 22.0% 566.4% 142 45 .5% 8 2.4% 17.8% 458.1% 145 79 .9% 13 3.8% 16.5% 424.1% 141 64 .7% 10 2.9% 15.6% 402.7% 72 60 .7% 9 2.7% 15.0% 386.5% 120 77 .9% 11 3.2% 14.3% 368.1% 148 51 .6% 5 1.5% 9.8% 252.6% 87 21 .2% 2 .6% 9.5% 245.4% 20 80 .9% 7 2.1% 8.8% 225.5% 92 50 .6% 4 1.2% 8.0% 206.2% 136 25 .3% 2 .6% 8.0% 206.2% 134 42 .5% 3 .9% 7.1% 184.1% 124 44 .5% 3 .9% 6.8% 175.7% 54 120 1.4% 8 2.4% 6.7% 171.8% 101 15 .2% 1 .3% 6.7% 171.8% 125 17 .2% 1 .3% 5.9% 151.6% 121 17 .2% 1 .3% 5.9% 151.6% 77 36 .4% 2 .6% 5.6% 143.2% 151 39 .4% 2 .6% 5.1% 132.2% 86 64 .7% 3 .9% 4.7% 120.8% 78 133 1.5% 6 1.8% 4.5% 116.3% 62 116 1.3% 5 1.5% 4.3% 111.1% 26 24 .3% 1 .3% 4.2% 107.4% 144 98 1.1% 4 1.2% 4.1% 105.2% 138 184 2.1% 7 2.1% 3.8% 98.0% 177 68 .8% 2 .6% 2.9% 75.8%
Training
73 36 .4% 1 .3% 2.8% 71.6%
121
Página 122
Caracterización de patrones meteorológicos a escala regional y local y su relación con los niveles de calidad del aire registrados en la C.A.P.V. Análisis de episodios (rev. 00) 5. Validación del método
71 73 .8% 2 .6% 2.7% 70.6% 127 82 .9% 2 .6% 2.4% 62.9% 49 48 .5% 1 .3% 2.1% 53.7% 154 53 .6% 1 .3% 1.9% 48.6% 169 59 .7% 1 .3% 1.7% 43.7% 147 123 1.4% 2 .6% 1.6% 41.9% 64 141 1.6% 2 .6% 1.4% 36.6% 83 79 .9% 1 .3% 1.3% 32.6% 175 84 1.0% 1 .3% 1.2% 30.7% 163 117 1.3% 1 .3% .9% 22.0% 76 118 1.4% 1 .3% .8% 21.8% 143 6 .3% 5 6.3% 83.3% 2275.0% 130 14 .6% 10 12.5% 71.4% 1950.0% 146 6 .3% 4 5.0% 66.7% 1820.0% 178 8 .4% 2 2.5% 25.0% 682.5% 179 33 1.5% 12 15.0% 36.4% 992.7% 126 22 1.0% 2 2.5% 9.1% 248.2% 122 10 .5% 5 6.3% 50.0% 1365.0% 128 21 1.0% 2 2.5% 9.5% 260.0% 142 6 .3% 2 2.5% 33.3% 910.0% 145 24 1.1% 1 1.3% 4.2% 113.8% 72 20 .9% 1 1.3% 5.0% 136.5% 120 21 1.0% 2 2.5% 9.5% 260.0% 148 13 .6% 5 6.3% 38.5% 1050.0% 134 10 .5% 2 2.5% 20.0% 546.0% 124 17 .8% 2 2.5% 11.8% 321.2% 54 38 1.7% 2 2.5% 5.3% 143.7% 78 44 2.0% 2 2.5% 4.5% 124.1% 62 47 2.2% 2 2.5% 4.3% 116.2% 144 27 1.2% 3 3.8% 11.1% 303.3% 177 13 .6% 4 5.0% 30.8% 840.0% 71 17 .8% 1 1.3% 5.9% 160.6% 127 21 1.0% 3 3.8% 14.3% 390.0% 76 29 1.3% 1 1.3% 3.4% 94.1% 81 32 1.5% 1 1.3% 3.1% 85.3% 53 21 1.0% 1 1.3% 4.8% 130.0% 119 18 .8% 1 1.3% 5.6% 151.7%
Test
180 11 .5% 2 2.5% 18.2% 496.4% Método de crecimiento: CHAID Variable dependiente: patron_ozo Tabla 5.6. Tabla de ganancias en los nodos del patrón 4 de O3 (primavera).Muestra
de entrenamiento y de comprobación.
122
Página 123
Caracterización de patrones meteorológicos a escala regional y local y su relación con los niveles de calidad del aire registrados en la C.A.P.V. Análisis de episodios (rev. 00) 5. Validación del método
En verano el patrón 2, muy poco frecuente pero adverso, únicamente
presenta casos en el 2006 en 2 nodos el 71 y 69 (Tabla 5.7). El patrón 5, con 87
casos en el año 2006 además de presentar la mayor ganancia en el nodo 69 ha
aumentado la respuesta en él situándose como la más alta de todos los nodos
terminales (Tabla 5.8).
Ganancias para los nodos
Nodo Ganancia Muestra Nodo N Porcentaje N Porcentaje Respuesta Índice
71 38 .4% 22 27.5% 57.9% 6391.6% 69 121 1.4% 32 40.0% 26.4% 2919.7% 60 22 .2% 4 5.0% 18.2% 2007.3% 73 22 .2% 4 5.0% 18.2% 2007.3% 162 11 .1% 2 2.5% 18.2% 2007.3% 70 75 .8% 5 6.3% 6.7% 736.0% 80 36 .4% 2 2.5% 5.6% 613.3% 76 57 .6% 3 3.8% 5.3% 581.1% 85 20 .2% 1 1.3% 5.0% 552.0% 79 48 .5% 1 1.3% 2.1% 230.0% 68 178 2.0% 3 3.8% 1.7% 186.1%
Training
59 63 .7% 1 1.3% 1.6% 175.2% 71 14 .6% 6 66.7% 42.9% 10514.3% Test 69 57 2.6% 3 33.3% 5.3% 1291.2%
Método de crecimiento: CHAID Variable dependiente: patron_ozo Tabla 5.7. Tabla de ganancias en los nodos del patrón 2 de O3 (verano).Muestra de
entrenamiento y de comprobación.
Ganancias para los nodos
Nodo Ganancia Muestra Nodo N Porcentaje N Porcentaje Respuesta Índice
60 22 .2% 13 4.0% 59.1% 1615.8% 69 121 1.4% 60 18.6% 49.6% 1355.9% 80 36 .4% 14 4.3% 38.9% 1063.4% 76 57 .6% 22 6.8% 38.6% 1055.4% 161 40 .5% 13 4.0% 32.5% 888.7% 68 178 2.0% 52 16.1% 29.2% 798.8% 154 18 .2% 5 1.5% 27.8% 759.5%
Training
158 30 .3% 8 2.5% 26.7% 729.2%
123
Página 124
Caracterización de patrones meteorológicos a escala regional y local y su relación con los niveles de calidad del aire registrados en la C.A.P.V. Análisis de episodios (rev. 00) 5. Validación del método
159 30 .3% 8 2.5% 26.7% 729.2% 85 20 .2% 5 1.5% 25.0% 683.6% 70 75 .8% 17 5.3% 22.7% 619.8% 55 55 .6% 11 3.4% 20.0% 546.9% 186 25 .3% 5 1.5% 20.0% 546.9% 160 94 1.1% 18 5.6% 19.1% 523.6% 59 63 .7% 12 3.7% 19.0% 520.8% 175 21 .2% 4 1.2% 19.0% 520.8% 71 38 .4% 7 2.2% 18.4% 503.7% 53 15 .2% 2 .6% 13.3% 364.6% 162 11 .1% 1 .3% 9.1% 248.6% 199 102 1.2% 9 2.8% 8.8% 241.3% 84 23 .3% 2 .6% 8.7% 237.8% 89 16 .2% 1 .3% 6.3% 170.9% 58 16 .2% 1 .3% 6.3% 170.9% 21 34 .4% 2 .6% 5.9% 160.8% 102 18 .2% 1 .3% 5.6% 151.9% 67 38 .4% 2 .6% 5.3% 143.9% 25 19 .2% 1 .3% 5.3% 143.9% 93 61 .7% 3 .9% 4.9% 134.5% 107 42 .5% 2 .6% 4.8% 130.2% 155 86 1.0% 4 1.2% 4.7% 127.2% 79 48 .5% 2 .6% 4.2% 113.9% 75 54 .6% 2 .6% 3.7% 101.3% 153 27 .3% 1 .3% 3.7% 101.3% 72 84 1.0% 3 .9% 3.6% 97.7% 98 28 .3% 1 .3% 3.6% 97.7% 50 28 .3% 1 .3% 3.6% 97.7% 148 30 .3% 1 .3% 3.3% 91.1% 26 35 .4% 1 .3% 2.9% 78.1% 116 39 .4% 1 .3% 2.6% 70.1% 197 39 .4% 1 .3% 2.6% 70.1% 156 57 .6% 1 .3% 1.8% 48.0% 196 60 .7% 1 .3% 1.7% 45.6% 150 61 .7% 1 .3% 1.6% 44.8% 167 75 .8% 1 .3% 1.3% 36.5% 60 12 .5% 5 5.7% 41.7% 1057.5% 69 57 2.6% 32 36.8% 56.1% 1424.8% 80 13 .6% 3 3.4% 23.1% 585.7% 76 20 .9% 5 5.7% 25.0% 634.5% 161 21 1.0% 3 3.4% 14.3% 362.6% 68 49 2.2% 7 8.0% 14.3% 362.6% 85 4 .2% 1 1.1% 25.0% 634.5% 70 11 .5% 4 4.6% 36.4% 922.9%
Test
55 18 .8% 3 3.4% 16.7% 423.0%
124
Página 125
Caracterización de patrones meteorológicos a escala regional y local y su relación con los niveles de calidad del aire registrados en la C.A.P.V. Análisis de episodios (rev. 00) 5. Validación del método
160 8 .4% 2 2.3% 25.0% 634.5% 71 14 .6% 6 6.9% 42.9% 1087.7% 53 5 .2% 1 1.1% 20.0% 507.6% 67 33 1.5% 7 8.0% 21.2% 538.3% 79 16 .7% 1 1.1% 6.3% 158.6% 75 15 .7% 1 1.1% 6.7% 169.2% 72 26 1.2% 2 2.3% 7.7% 195.2% 50 7 .3% 1 1.1% 14.3% 362.6% 167 28 1.3% 1 1.1% 3.6% 90.6% 83 21 1.0% 1 1.1% 4.8% 120.9% 73 4 .2% 1 1.1% 25.0% 634.5%
Método de crecimiento: CHAID Variable dependiente: patron_ozo Tabla 5.8. Tabla de ganancias en los nodos del patrón 5 de O3 (verano).Muestra de
entrenamiento y de comprobación.
NO2
En invierno, el patrón 10, mucho más frecuente en el año 2002 no aparece
en el 2006. El patrón 9 más frecuente por la mañana sigue repartido en varios
nodos pero crece la respuesta en el nodo 15 (Tabla 5.9).
Ganancias para los nodos
Nodo Ganancia Muestra Nodo N Porcentaje N Porcentaje Respuesta Índice
16 57 7.8% 20 27.0% 35.1% 347.1% 12 51 7.0% 16 21.6% 31.4% 310.3% 15 38 5.2% 9 12.2% 23.7% 234.3% 14 18 2.5% 3 4.1% 16.7% 164.9% 6 97 13.3% 14 18.9% 14.4% 142.8% 2 90 12.3% 7 9.5% 7.8% 76.9% 11 72 9.8% 5 6.8% 6.9% 68.7% 7 86 11.7% 0 .0% .0% .0% 10 65 8.9% 0 .0% .0% .0% 9 46 6.3% 0 .0% .0% .0% 8 39 5.3% 0 .0% .0% .0% 5 38 5.2% 0 .0% .0% .0% 1 20 2.7% 0 .0% .0% .0%
Training
13 15 2.0% 0 .0% .0% .0%
125
Página 126
Caracterización de patrones meteorológicos a escala regional y local y su relación con los niveles de calidad del aire registrados en la C.A.P.V. Análisis de episodios (rev. 00) 5. Validación del método
16 19 9.9% 6 21.4% 31.6% 216.5% 12 22 11.5% 5 17.9% 22.7% 155.8% 15 8 4.2% 6 21.4% 75.0% 514.3% 14 9 4.7% 2 7.1% 22.2% 152.4% 6 33 17.2% 4 14.3% 12.1% 83.1% 2 12 6.3% 1 3.6% 8.3% 57.1% 11 19 9.9% 3 10.7% 15.8% 108.3% 7 20 10.4% 0 .0% .0% .0% 10 12 6.3% 0 .0% .0% .0% 9 14 7.3% 0 .0% .0% .0% 8 2 1.0% 0 .0% .0% .0% 5 21 10.9% 1 3.6% 4.8% 32.7% 1 0 .0% 0 .0% . .
Test
13 1 .5% 0 .0% .0% .0% Método de crecimiento: CHAID Variable dependiente: patron_no2 Tabla 5.9. Tabla de ganancias en los nodos del patrón 9 de NO2 (invierno
mañana).Muestra de entrenamiento y de comprobación.
El patrón 12, uno de los más adversos, también ha disminuido su
frecuencia de aparición, pero puede deberse a que tampoco hay ningún caso con
las condiciones meteorológicas exigidas en el nodo 19, donde el patrón
presentaba una mayor ganancia y una respuesta alta (Tabla 5.10).
Ganancias para los nodos
Nodo Ganancia Muestra Nodo N Porcentaje N Porcentaje Respuesta Índice
19 34 2.8% 19 21.1% 55.9% 757.5% 18 46 3.8% 14 15.6% 30.4% 412.6% 15 46 3.8% 12 13.3% 26.1% 353.6% 16 70 5.7% 11 12.2% 15.7% 213.0% 14 44 3.6% 5 5.6% 11.4% 154.0% 12 82 6.7% 7 7.8% 8.5% 115.7% 3 84 6.9% 7 7.8% 8.3% 113.0% 2 126 10.3% 9 10.0% 7.1% 96.8% 24 43 3.5% 2 2.2% 4.7% 63.0% 17 47 3.9% 2 2.2% 4.3% 57.7% 13 64 5.2% 1 1.1% 1.6% 21.2% 21 99 8.1% 1 1.1% 1.0% 13.7% 6 117 9.6% 0 .0% .0% .0%
Training
11 73 6.0% 0 .0% .0% .0%
126
Página 127
Caracterización de patrones meteorológicos a escala regional y local y su relación con los niveles de calidad del aire registrados en la C.A.P.V. Análisis de episodios (rev. 00) 5. Validación del método
23 69 5.7% 0 .0% .0% .0% 8 53 4.3% 0 .0% .0% .0% 9 49 4.0% 0 .0% .0% .0% 1 35 2.9% 0 .0% .0% .0% 22 17 1.4% 0 .0% .0% .0% 20 12 1.0% 0 .0% .0% .0% 25 10 .8% 0 .0% .0% .0% 19 0 .0% 0 .0% . . 18 7 2.2% 2 9.5% 28.6% 435.4% 15 24 7.5% 6 28.6% 25.0% 381.0% 16 14 4.4% 1 4.8% 7.1% 108.8% 14 17 5.3% 5 23.8% 29.4% 448.2% 12 38 11.9% 3 14.3% 7.9% 120.3% 3 20 6.3% 1 4.8% 5.0% 76.2% 2 23 7.2% 1 4.8% 4.3% 66.3% 24 14 4.4% 0 .0% .0% .0% 17 11 3.4% 0 .0% .0% .0% 13 24 7.5% 2 9.5% 8.3% 127.0% 21 29 9.1% 0 .0% .0% .0% 6 23 7.2% 0 .0% .0% .0% 11 10 3.1% 0 .0% .0% .0% 23 17 5.3% 0 .0% .0% .0% 8 7 2.2% 0 .0% .0% .0% 9 25 7.8% 0 .0% .0% .0% 1 5 1.6% 0 .0% .0% .0% 22 3 .9% 0 .0% .0% .0% 20 2 .6% 0 .0% .0% .0%
Test
25 7 2.2% 0 .0% .0% .0% Método de crecimiento: CHAID Variable dependiente: patron_no2 Tabla 5.10. Tabla de ganancias en los nodos del patrón 12 de NO2 (invierno tarde).
Muestra de entrenamiento y de comprobación.
El patrón 2 (Tabla 5.11) ha aumentado ligeramente la ganancia y la
respuesta en el nodo 12 con el que estaba más relacionado.
Ganancias para los nodos
Nodo Ganancia Muestra Nodo N Porcentaje N Porcentaje Respuesta Índice
12 82 6.7% 30 30.6% 36.6% 455.5% 24 43 3.5% 13 13.3% 30.2% 376.4%
Training
15 46 3.8% 7 7.1% 15.2% 189.4%
127
Página 128
Caracterización de patrones meteorológicos a escala regional y local y su relación con los niveles de calidad del aire registrados en la C.A.P.V. Análisis de episodios (rev. 00) 5. Validación del método
21 99 8.1% 12 12.2% 12.1% 150.9% 22 17 1.4% 2 2.0% 11.8% 146.5% 16 70 5.7% 7 7.1% 10.0% 124.5% 14 44 3.6% 4 4.1% 9.1% 113.2% 20 12 1.0% 1 1.0% 8.3% 103.7% 23 69 5.7% 5 5.1% 7.2% 90.2% 2 126 10.3% 7 7.1% 5.6% 69.2% 13 64 5.2% 3 3.1% 4.7% 58.4% 19 34 2.8% 1 1.0% 2.9% 36.6% 11 73 6.0% 2 2.0% 2.7% 34.1% 18 46 3.8% 1 1.0% 2.2% 27.1% 17 47 3.9% 1 1.0% 2.1% 26.5% 3 84 6.9% 1 1.0% 1.2% 14.8% 6 117 9.6% 1 1.0% .9% 10.6% 8 53 4.3% 0 .0% .0% .0% 9 49 4.0% 0 .0% .0% .0% 1 35 2.9% 0 .0% .0% .0% 25 10 .8% 0 .0% .0% .0% 12 38 11.9% 16 40.0% 42.1% 336.8% 24 14 4.4% 3 7.5% 21.4% 171.4% 15 24 7.5% 6 15.0% 25.0% 200.0% 21 29 9.1% 2 5.0% 6.9% 55.2% 22 3 .9% 0 .0% .0% .0% 16 14 4.4% 1 2.5% 7.1% 57.1% 14 17 5.3% 3 7.5% 17.6% 141.2% 20 2 .6% 0 .0% .0% .0% 23 17 5.3% 1 2.5% 5.9% 47.1% 2 23 7.2% 1 2.5% 4.3% 34.8% 13 24 7.5% 5 12.5% 20.8% 166.7% 19 0 .0% 0 .0% . . 11 10 3.1% 1 2.5% 10.0% 80.0% 18 7 2.2% 0 .0% .0% .0% 17 11 3.4% 0 .0% .0% .0% 3 20 6.3% 1 2.5% 5.0% 40.0% 6 23 7.2% 0 .0% .0% .0% 8 7 2.2% 0 .0% .0% .0% 9 25 7.8% 0 .0% .0% .0% 1 5 1.6% 0 .0% .0% .0%
Test
25 7 2.2% 0 .0% .0% .0% Método de crecimiento: CHAID Variable dependiente: patron_no2 Tabla 5.11. Tabla de ganancias en los nodos del patrón 2 de NO2 (invierno tarde).
Muestra de entrenamiento y de comprobación.
128
Página 129
Caracterización de patrones meteorológicos a escala regional y local y su relación con los niveles de calidad del aire registrados en la C.A.P.V. Análisis de episodios (rev. 00) 5. Validación del método
En primavera se presentan los resultados de la validación para los patrones
7 (Tabla 5.12) y 3 (Tabla 5.13), adversos desde el punto de vista de los niveles
registrados. El primero más frecuente por la mañana y el segundo por la tarde.
Ganancias para los nodos
Nodo Ganancia Muestra Nodo N Porcentaje N Porcentaje Respuesta Índice
17 170 13.5% 49 43.0% 28.8% 317.3% 15 35 2.8% 6 5.3% 17.1% 188.7% 13 72 5.7% 11 9.6% 15.3% 168.2% 2 67 5.3% 10 8.8% 14.9% 164.3% 21 62 4.9% 8 7.0% 12.9% 142.0% 10 19 1.5% 2 1.8% 10.5% 115.9% 19 113 9.0% 8 7.0% 7.1% 77.9% 9 74 5.9% 5 4.4% 6.8% 74.4% 18 33 2.6% 2 1.8% 6.1% 66.7% 12 138 11.0% 7 6.1% 5.1% 55.8% 14 40 3.2% 1 .9% 2.5% 27.5% 22 92 7.3% 2 1.8% 2.2% 23.9% 5 52 4.1% 1 .9% 1.9% 21.2% 8 80 6.4% 1 .9% 1.3% 13.8% 6 96 7.6% 1 .9% 1.0% 11.5% 7 50 4.0% 0 .0% .0% .0% 11 36 2.9% 0 .0% .0% .0%
Training
20 26 2.1% 0 .0% .0% .0% 17 51 16.7% 11 39.3% 21.6% 234.9% 15 4 1.3% 0 .0% .0% .0% 13 25 8.2% 3 10.7% 12.0% 130.7% 2 28 9.2% 8 28.6% 28.6% 311.2% 21 18 5.9% 0 .0% .0% .0% 10 2 .7% 0 .0% .0% .0% 19 12 3.9% 0 .0% .0% .0% 9 20 6.6% 1 3.6% 5.0% 54.5% 18 12 3.9% 0 .0% .0% .0% 12 44 14.4% 2 7.1% 4.5% 49.5% 14 6 2.0% 1 3.6% 16.7% 181.5% 22 28 9.2% 2 7.1% 7.1% 77.8% 5 0 .0% 0 .0% . . 8 34 11.1% 0 .0% .0% .0% 6 5 1.6% 0 .0% .0% .0% 7 13 4.3% 0 .0% .0% .0%
Test
11 2 .7% 0 .0% .0% .0%
129
Página 130
Caracterización de patrones meteorológicos a escala regional y local y su relación con los niveles de calidad del aire registrados en la C.A.P.V. Análisis de episodios (rev. 00) 5. Validación del método
20 1 .3% 0 .0% .0% .0% Método de crecimiento: CHAID Variable dependiente: patron_no2 Tabla 5.12. Tabla de ganancias en los nodos del patrón 7 de NO2 (primavera
mañana). Muestra de entrenamiento y de comprobación.
Ganancias para los nodos
Nodo Ganancia Muestra Nodo N Porcentaje N Porcentaje Respuesta Índice
29 17 1.4% 13 11.4% 76.5% 841.8% 20 69 5.5% 27 23.7% 39.1% 430.8% 14 21 1.7% 8 7.0% 38.1% 419.4% 28 35 2.8% 12 10.5% 34.3% 377.4% 18 43 3.4% 9 7.9% 20.9% 230.4% 30 53 4.2% 8 7.0% 15.1% 166.2% 25 29 2.3% 4 3.5% 13.8% 151.8% 7 87 6.9% 10 8.8% 11.5% 126.5% 10 41 3.3% 4 3.5% 9.8% 107.4% 13 64 5.1% 5 4.4% 7.8% 86.0% 17 69 5.5% 4 3.5% 5.8% 63.8% 33 20 1.6% 1 .9% 5.0% 55.0% 15 89 7.1% 4 3.5% 4.5% 49.5% 19 48 3.8% 2 1.8% 4.2% 45.9% 4 84 6.7% 2 1.8% 2.4% 26.2% 23 54 4.3% 1 .9% 1.9% 20.4% 36 89 7.1% 0 .0% .0% .0% 31 60 4.8% 0 .0% .0% .0% 5 57 4.5% 0 .0% .0% .0% 16 39 3.1% 0 .0% .0% .0% 34 38 3.0% 0 .0% .0% .0% 8 29 2.3% 0 .0% .0% .0% 35 24 1.9% 0 .0% .0% .0% 32 22 1.8% 0 .0% .0% .0% 11 22 1.8% 0 .0% .0% .0% 24 20 1.6% 0 .0% .0% .0% 26 17 1.4% 0 .0% .0% .0%
Training
21 15 1.2% 0 .0% .0% .0% 29 6 2.0% 4 25.0% 66.7% 1270.8% 20 21 6.9% 0 .0% .0% .0%
Test
14 3 1.0% 1 6.3% 33.3% 635.4%
130
Página 131
Caracterización de patrones meteorológicos a escala regional y local y su relación con los niveles de calidad del aire registrados en la C.A.P.V. Análisis de episodios (rev. 00) 5. Validación del método
28 17 5.6% 0 .0% .0% .0% 18 13 4.3% 0 .0% .0% .0% 30 16 5.2% 0 .0% .0% .0% 25 5 1.6% 0 .0% .0% .0% 7 26 8.5% 3 18.8% 11.5% 220.0% 10 8 2.6% 2 12.5% 25.0% 476.6% 13 15 4.9% 3 18.8% 20.0% 381.3% 17 18 5.9% 0 .0% .0% .0% 33 7 2.3% 0 .0% .0% .0% 15 44 14.4% 0 .0% .0% .0% 19 8 2.6% 2 12.5% 25.0% 476.6% 4 6 2.0% 0 .0% .0% .0% 23 15 4.9% 0 .0% .0% .0% 36 9 3.0% 0 .0% .0% .0% 31 17 5.6% 0 .0% .0% .0% 5 3 1.0% 1 6.3% 33.3% 635.4% 16 17 5.6% 0 .0% .0% .0% 34 9 3.0% 0 .0% .0% .0% 8 1 .3% 0 .0% .0% .0% 35 5 1.6% 0 .0% .0% .0% 32 4 1.3% 0 .0% .0% .0% 11 3 1.0% 0 .0% .0% .0% 24 7 2.3% 0 .0% .0% .0% 26 1 .3% 0 .0% .0% .0% 21 1 .3% 0 .0% .0% .0%
Método de crecimiento: CHAID Variable dependiente: patron_no2 Tabla 5.13. Tabla de ganancias en los nodos del patrón 3 de NO2 (primavera tarde).
Muestra de entrenamiento y de comprobación.
No se van a destacar los resultados obtenidos para la época de verano
(aunque sí se incluyen en el Anexo O). En general se puede decir que la
frecuencia de los patrones más adversos es baja y ha disminuido, en algunos
casos porque tampoco se han dado las condiciones meteorológicas a las que
estaban más asociados.
Se presenta a continuación los resultados de la validación para uno de los
patrones más adversos en otoño, el patrón 4 para el período de la tarde (Tabla
5.14), que sigue estando repartido entre varios nodos.
131
Página 132
Caracterización de patrones meteorológicos a escala regional y local y su relación con los niveles de calidad del aire registrados en la C.A.P.V. Análisis de episodios (rev. 00) 5. Validación del método
Ganancias para los nodos
Nodo Ganancia Muestra Nodo N Porcentaje N Porcentaje Respuesta Índice
12 69 5.5% 25 20.8% 36.2% 377.4% 11 53 4.2% 19 15.8% 35.8% 373.4% 13 29 2.3% 7 5.8% 24.1% 251.4% 25 47 3.8% 10 8.3% 21.3% 221.6% 15 35 2.8% 7 5.8% 20.0% 208.3% 3 138 11.0% 27 22.5% 19.6% 203.8% 14 60 4.8% 8 6.7% 13.3% 138.9% 18 70 5.6% 9 7.5% 12.9% 133.9% 22 44 3.5% 2 1.7% 4.5% 47.3% 16 90 7.2% 4 3.3% 4.4% 46.3% 23 23 1.8% 1 .8% 4.3% 45.3% 17 50 4.0% 1 .8% 2.0% 20.8% 4 155 12.4% 0 .0% .0% .0% 5 130 10.4% 0 .0% .0% .0% 9 69 5.5% 0 .0% .0% .0% 20 52 4.2% 0 .0% .0% .0% 19 42 3.4% 0 .0% .0% .0% 8 32 2.6% 0 .0% .0% .0% 10 26 2.1% 0 .0% .0% .0% 24 20 1.6% 0 .0% .0% .0%
Training
21 16 1.3% 0 .0% .0% .0% 12 22 7.3% 8 12.9% 36.4% 176.0% 11 15 5.0% 4 6.5% 26.7% 129.0% 13 15 5.0% 9 14.5% 60.0% 290.3% 25 22 7.3% 6 9.7% 27.3% 132.0% 15 19 6.3% 6 9.7% 31.6% 152.8% 3 40 13.3% 14 22.6% 35.0% 169.4% 14 15 5.0% 5 8.1% 33.3% 161.3% 18 25 8.3% 8 12.9% 32.0% 154.8% 22 8 2.7% 0 .0% .0% .0% 16 9 3.0% 1 1.6% 11.1% 53.8% 23 6 2.0% 1 1.6% 16.7% 80.6% 17 0 .0% 0 .0% . . 4 21 7.0% 0 .0% .0% .0% 5 18 6.0% 0 .0% .0% .0% 9 26 8.7% 0 .0% .0% .0% 20 10 3.3% 0 .0% .0% .0% 19 3 1.0% 0 .0% .0% .0% 8 26 8.7% 0 .0% .0% .0% 10 0 .0% 0 .0% . .
Test
24 0 .0% 0 .0% . .
132
Página 133
Caracterización de patrones meteorológicos a escala regional y local y su relación con los niveles de calidad del aire registrados en la C.A.P.V. Análisis de episodios (rev. 00) 5. Validación del método
21 0 .0% 0 .0% . . Método de crecimiento: CHAID Variable dependiente: patron_no2 Tabla 5.14. Tabla de ganancias en los nodos del patrón 4 de NO2 (verano tarde).
Muestra de entrenamiento y de comprobación.
133
Página 134
Caracterización de patrones meteorológicos a escala regional y local y su relación con los niveles de calidad del aire registrados en la C.A.P.V. Análisis de episodios (rev. 00) 6. Resumen y Conclusiones
6. Resumen y Conclusiones
El objetivo de este estudio es identificar las relaciones causa-efecto para
los niveles de contaminación registrados en la Red de Calidad del Aire de la
CAPV a partir, fundamenalmente, de los datos de meteorología medidos. Para
ello se han utilizado técnicas estadísticas como el CLUSTER y los árboles de
clasificación basados en el algoritmo CHAID.
Los contaminantes objeto de estudio son PM10 (medias diarias), NO2
(medias horarias, días laborables) y O3 (medias horarias). Se han utilizado los
datos de los años 2002 a 2005 como muestra de entrenamiento y el año 2006
como muestra de comprobación, además el período anual se ha dividido en 4
trimestres.
PM10
Invierno
De los patrones clasificados, dos de ellos el 7 y el 3, a pesar de ser los que
presentan los niveles de concentración más altos (Figura 6.1), son muy poco
frecuentes: 2 casos en el primero y 1 en el segundo (Tabla 6.1) y de hecho en el
año 2006 no se ha registrado ningún caso en ellos. El siguiente más adverso en
cuanto a registrar valores altos es el 6 con 18 casos, 10 en el año 2004 y 8 en el
2005.
134
Página 135
Caracterización de patrones meteorológicos a escala regional y local y su relación con los niveles de calidad del aire registrados en la C.A.P.V. Análisis de episodios (rev. 00) 6. Resumen y Conclusiones
Patrones diarios de PM10 (invierno)
0
25
50
75
100
125
150
aban
to
nauti
ca
barak
aldo
indautx
u
mazarr
edo
txurd
inaga
basa
uri
p. eu
ropa
eran
dioge
txo
algorta
zierbe
na
kastr
exan
aar
raiz
alonso
tegi
arrig
orria
gaar
etallo
diozalla
duran
go
lemoalar
rea
zelai
eta
mondrag
ón
herna
ni
atego
rrietapu
io
rente
ríalez
oiru
ntol
osa
beas
ain
azpe
itia
avda
. gas
teiz
3 marz
o
fac. fa
rmac
ia
betoñ
o
san m
artin
agura
in
lantar
ón
alcieg
o
valde
rejoizk
iz
mundak
a
pago
eta
µg/m
3
patrón 1 patrón 2 patrón 3 patrón 4 patrón 5 patrón 6 patrón 7
Figura 6.1. Conglomerados finales para los patrones de PM10 (invierno)
Número de casos en cada conglomerado
1 53 2 12 3 1 4 88 5 7 6 18
Conglomerado
7 2 Válidos 181 Perdidos 0
Tabla 6.1. Tabla de frecuencias para los patrones de PM10 (invierno)
El patrón 6 es el único para el que se encuentra relación con las variables
meteorológicas seleccionadas.
El patrón 1 para el salto térmico diario (18 casos) y caracterizado por
presentar los valores más bajos en la zona costera y los más altos en el interior
de los valles costeros, rozando los 18 °C, incluye 11 casos con un patrón 6 para
PM10.
135
Página 136
Caracterización de patrones meteorológicos a escala regional y local y su relación con los niveles de calidad del aire registrados en la C.A.P.V. Análisis de episodios (rev. 00) 6. Resumen y Conclusiones
Primavera
Los patrones calculados demuestran que no se alcanzan los niveles que se
dan en invierno (Figura 6.2). El patrón 3 es un patrón en el que se agrupan
únicamente 4 casos aislados ocurridos en el año 2004 y caracterizados por
valores altos en las estaciones de Betoño y Agurain. En el 2006 no se da ningún
caso agrupado en el patrón 3.
El patrón 7 es el patrón con niveles más altos y a su vez el menos
frecuente después del 3 (Tabla 6.2).
Patrones diarios de PM10 (primavera)
0
25
50
75
100
125
150
aban
to
nauti
ca
barak
aldo
indautx
u
mazarr
edo
txurd
inaga
basa
uri
p. eu
ropa
eran
dioge
txo
algorta
zierbe
na
kastr
exan
aar
raiz
alonso
tegi
arrig
orria
gaar
etallo
diozalla
duran
go
lemoalar
rea
zelai
eta
mondrag
ón
herna
ni
atego
rrieta
avda
. tolosa
puio
rente
ríalez
oiru
ntol
osa
beas
ain
azpe
itia
avda
. gas
teiz
3 marz
o
fac. fa
rmac
ia
betoñ
o
san m
artin
agura
in
lantar
ón
elcieg
o
valde
rejoizk
iz
mundak
a
pago
eta
µg/m
3
patrón 1 patrón 2 patrón 3 patrón 4 patrón 5 patrón 6 patrón 7
Figura 6.2. Conglomerados finales para los patrones de PM10 (primavera)
Número de casos en cada conglomerado
1 22 2 36 3 4 4 29 5 38 6 37
Conglomerado
7 16
136
Página 137
Caracterización de patrones meteorológicos a escala regional y local y su relación con los niveles de calidad del aire registrados en la C.A.P.V. Análisis de episodios (rev. 00) 6. Resumen y Conclusiones
Válidos 182 Perdidos 0
Tabla 6.2. Tabla de frecuencias para los patrones de PM10 (primavera)
El patrón 7 no es pronosticado correctamente por ningún nodo pero en el
que presenta una mayor ganancia, 9 casos, es en el que está asociado otra vez a
unas condiciones de contraste térmico diario acusado: patrón 1, 3 ó 5 (47 casos,
16 de ellos con patrón 1 de PM10).
Verano
En verano el patrón más adverso es el 5 (Figura 6.3) aunque no es muy
frecuente (Tabla 6.3).
Patrones diarios de PM10 (verano)
0
25
50
75
100
125
150
aban
to
nauti
ca
barak
aldo
indautx
u
mazarr
edo
txurd
inaga
basa
uri
p. eu
ropa
eran
dioge
txo
algorta
zierbe
na
kastr
exan
aar
raiz
alonso
tegi
arrig
orria
gaar
etallo
diozalla
duran
go
lemoalar
rea
zelai
eta
mondrag
ón
herna
ni
atego
rrieta
avda
. tolosa
puio
rente
ríalez
oiru
ntol
osa
beas
ain
azpe
itia
avda
. gas
teiz
3 marz
o
fac. fa
rmac
ia
betoñ
o
san m
artin
agura
in
lantar
ón
elcieg
o
valde
rejoizk
iz
mundak
a
pago
eta
µg/m
3
patrón 1 patrón 2 patrón 3 patrón 4 patrón 5 patrón 6 patrón 7
Figura 6.3. Conglomerados finales para los patrones de PM10 (verano)
Número de casos en cada conglomerado
1 43 2 24 3 15
Conglomerado
4 35
137
Página 138
Caracterización de patrones meteorológicos a escala regional y local y su relación con los niveles de calidad del aire registrados en la C.A.P.V. Análisis de episodios (rev. 00) 6. Resumen y Conclusiones
5 9 6 50 7 8
Válidos 184 Perdidos 0
Tabla 6.3. Tabla de frecuencias para los patrones de PM10 (verano)
En esta época la variable meteorológica que ha resultado asociada con la
ocurrencia del patrón 5 es la procedencia de la masa aérea. Con la denominada
CT o africana (7 casos) se han agrupado 3 días con un patrón 5 de PM10.
Otoño
En otoño se vuelven a registrar valores altos de PM10. Los patrones 6, 2 y 3
son los más adversos (Figura 6.4). El patrón 3 es el más frecuente de ellos (Tabla
6.4) y a pesar de sus diferencias en los valores registrados y en su distribución
espacial, los 3 están asociados a unas mismas condiciones meteorológicas. El
indicador en un primer nivel es el contraste térmico diario: patrón 4 ó 1, con los
valores más acusados, 37 casos, y en un segundo nivel la velocidad media diaria:
patrón 2, con los valores más bajos, 30 casos donde se agrupan 9 casos del
patrón 3 y todos los del patrón 2 y 6 de PM10.
138
Página 139
Caracterización de patrones meteorológicos a escala regional y local y su relación con los niveles de calidad del aire registrados en la C.A.P.V. Análisis de episodios (rev. 00) 6. Resumen y Conclusiones
Patrones diarios de PM10 (otoño)
0
25
50
75
100
125
150
aban
to
nauti
ca
barak
aldo
indautx
u
mazarr
edo
txurd
inaga
basa
uri
p. eu
ropa
eran
dioge
txo
algorta
zierbe
na
kastr
exan
aar
raiz
alonso
tegi
arrig
orria
gaar
etallo
diozalla
duran
go
lemoalar
rea
zelai
eta
mondrag
ón
herna
ni
atego
rrieta
avda
. tolosa
puio
rente
ríalez
oiru
ntol
osa
beas
ain
azpe
itia
avda
. gas
teiz
3 marz
o
fac. fa
rmac
ia
betoñ
o
san m
artin
agura
in
lantar
ón
elcieg
o
valde
rejoizk
iz
mundak
a
pago
eta
µg/m
3
patrón 1 patrón 2 patrón 3 patrón 4 patrón 5 patrón 6 patrón 7
Figura 6.4. Conglomerados finales para los patrones de PM10 (otoño)
Número de casos en cada conglomerado
1 24 2 5 3 11 4 51 5 57 6 2
Conglomerado
7 34 Válidos 184 Perdidos 0
Tabla 6.4. Tabla de frecuencias para los patrones de PM10 (otoño)
139
Página 140
Caracterización de patrones meteorológicos a escala regional y local y su relación con los niveles de calidad del aire registrados en la C.A.P.V. Análisis de episodios (rev. 00) 6. Resumen y Conclusiones
O3
Primavera
Los patrones de ozono más adversos (Figura 6.5) son el patrón 9 y, sobre
todo, el patrón 4, que a su vez es el menos frecuente (Tabla 6.5). Los 2 patrones
presentan una preferencia clara de aparición al período vespertino
Patrones O3 (primavera)
0
30
60
90
120
150
180
muskiz
aban
to
seran
tes
mª díaz
mazarr
edo
txurd
inaga
basa
uri
p. eu
ropa
elorri
eta
band
eras
eran
dioge
txo
sang
roniz
algosta
zierbe
na
kastr
exan
aar
raiz
alonso
tegi
arrig
orria
gaar
etallo
diozalla
duran
go
lemoalar
rea
zelai
eta
larra
betzu
montor
ra
mondrag
on
elgoiba
r
herna
ni
atego
rrieta
avda
. tolosa
puio
rente
ríalez
o
jaizk
ibeliru
ntol
osa
beas
ain
azpe
itia
avda
. gas
teiz
3 marz
o
fac. fa
rmac
ia
san m
artín
agura
in
elcieg
o
valde
rejoizk
iz
mundak
a
pago
eta
urkio
la
µg/m
3
patrón 1 patrón 2 patrón 3 patrón 4 patrón 5 patrón 6patrón 7 patrón 8 patrón 9 patrón 10 patrón 11 patrón 12
Figura 6.5. Conglomerados finales para los patrones de O3 (primavera)
Número de casos en cada conglomerado
1 802 2 1024 3 945 4 339 5 597 6 471 7 670 8 576 9 1101 10 377 11 1332
Conglomerado
12 502
140
Página 141
Caracterización de patrones meteorológicos a escala regional y local y su relación con los niveles de calidad del aire registrados en la C.A.P.V. Análisis de episodios (rev. 00) 6. Resumen y Conclusiones
Válidos 8736 Perdidos 0
Tabla 6.5. Tabla de frecuencias para los patrones de O3 (primavera)
El modelo es más complejo. Si éste se limita al primer nivel se tiene que
entre las 13 y las 16 h, con un patrón de radiación 6 ó 11 (413 casos) se tienen
185 casos de patrón 9 de O3 y 109 casos de patrón 4 de O3.
Si se va a un segundo nivel el patrón 4 presenta una respuesta más alta si
además el patrón de temperatura es 10 ó 11, y en un tercer nivel el patrón 4 se
pronostica correctamente cuando además de unos patrones de temperatura
determinados se dan unos patrones de viento en altura concretos.
Entre las 17 y las 18 h si el patrón de radiación es 4 (130 casos) se tienen
59 casos en el patrón 9 de O3 y 32 en el patrón 4, presentando éste una
respuesta más alta si además el patrón de temperatura es 10 ó 11. Si el patrón de
radiación es 6 ó 8 (197 casos) se tienen 70 casos en el patrón 9 y 28 en el 4,
aumentando también la respuesta en el patrón 4 si además la temperatura
presenta un patrón 10 ó 11.
Verano
El patrón más adverso es el 2, el menos frecuente, seguido del 5 (Figura y
Tabla 6.6)
141
Página 142
Caracterización de patrones meteorológicos a escala regional y local y su relación con los niveles de calidad del aire registrados en la C.A.P.V. Análisis de episodios (rev. 00) 6. Resumen y Conclusiones
Patrones O3 (verano)
0
30
60
90
120
150
180
muskiz
aban
to
seran
tes
mª díaz
mazarr
edo
txurd
inaga
basa
uri
p. eu
ropa
elorri
eta
band
eras
eran
dioge
txo
sang
roniz
algosta
zierbe
na
kastr
exan
aar
raiz
alonso
tegi
arrig
orria
gaar
etallo
diozalla
duran
go
lemoalar
rea
zelai
eta
larra
betzu
montor
ra
mondrag
on
elgoiba
r
herna
ni
atego
rrieta
avda
. tolosa
puio
rente
ríalez
o
jaizk
ibeliru
ntol
osa
beas
ain
azpe
itia
avda
. gas
teiz
3 marz
o
fac. fa
rmac
ia
san m
artín
agura
in
elcieg
o
valde
rejoizk
iz
mundak
a
pago
eta
urkio
la
µg/m
3
patrón 1 patrón 2 patrón 3 patrón 4 patrón 5 patrón 6patrón 7 patrón 8 patrón 9 patrón 10 patrón 11 patrón 12
Figura 6.6. Conglomerados finales para los patrones de O3 (verano)
Número de casos en cada conglomerado
1 1310 2 80 3 300 4 901 5 323 6 487 7 708 8 286 9 1239 10 1384 11 1318
Conglomerado
12 496 Válidos 8832 Perdidos 0
Tabla 6.6. Tabla de frecuencias para los patrones de O3 (verano)
El modelo de árbol para O3 en la época de verano es más sencillo a la hora
de pronosticar los episodios y se queda en un primer nivel donde la temperatura
es la variable influyente.
142
Página 143
Caracterización de patrones meteorológicos a escala regional y local y su relación con los niveles de calidad del aire registrados en la C.A.P.V. Análisis de episodios (rev. 00) 6. Resumen y Conclusiones
Si se limita al período entre las 13 y las 17 h y el patrón de temperatura es
8 (38 casos), la mayor probabilidad de ocurrencia la tiene el patrón 2 de O3 (22
casos). Si el patrón de temperatura es 5 (178 casos) o 6 (121), el patrón 5 de O3
es el más probable (112 casos), sin descartar una frecuencia apreciable de patrón
2 de O3. (32 casos), si los valores de temperatura se agrupan en el patrón 6.
NO2
Invierno
Este período del año es uno de los más adversos en cuanto a niveles
registrados. Entre los patrones resultantes destacan los patrones 12, 2, 9 y 10
(Figura 6.7).
Patrones horarios laborables NO2 (invierno)
0
2040
60
80
100120
140
muskiz
aban
to
seran
tes
nauti
ca
barak
aldo
7 campas
zorro
za
mª díaz
indautx
u
san a
drian
mazarr
edo
basa
uri
txurd
inaga
p. eu
ropa
elorri
eta
band
eras
eran
dioon
diz
sta. a
nage
txo
sang
roniz
algorta
zierbe
na
kastr
exan
aar
raiz
alonso
tegi
arrig
orria
gaar
etallo
diozalla
duran
go
lemoalar
rea
zelai
eta
larra
betzu
montor
ra
mondrag
on
elgoiba
r
herna
ni
atego
rrieta
av. to
losa
rente
ríalez
o
jaizk
ibeliru
npu
iotol
osa
beas
ain
azpe
itia
avda
. gas
teiz
3 marz
o
herrá
n
fac. fa
rmac
ia
betoñ
o
san m
artin
agura
in
lantar
on
elcieg
o
valde
rejoizk
iz
mundak
a
pago
eta
µg/m
3
patron 1 patron 2 patron 3 patron 4 patron 5 patron 6patron 7 patron 8 patron 9 patron 10 patron 11 patron 12
Figura 6.7. Conglomerados finales para los patrones de NO2 (laborables invierno)
143
Página 144
Caracterización de patrones meteorológicos a escala regional y local y su relación con los niveles de calidad del aire registrados en la C.A.P.V. Análisis de episodios (rev. 00) 6. Resumen y Conclusiones
Número de casos en cada conglomerado
1 628 2 222 3 603 4 767 5 545 6 952 7 430 8 458 9 204 10 128 11 775
Conglomerado
12 144 Válidos 5856 Perdidos 0
Tabla 6.7. Tabla de frecuencias para los patrones de NO2 (laborables invierno)
El patrón 12 y el patrón 2 presentan una frecuencia de aparición
sensiblemente mayor a primeras horas de la mañana, entre las 8 y las 10 h
(incluidas) y sobre todo a últimas horas de la tarde, entre las 18 y las 22 h.
El patrón 10 se ha asociado a una situación frecuente en el año 2002 pero
que prácticamente desaparece a partir de ahí. En al año 2006 no se da ningún
caso. El patrón 9 destaca sobre todo por unos valores más altos en las estaciones
de Vitoria respecto a lo registrado en el resto de la Red. Es mas frecuente a
primeras horas de la mañana.
El análisis se ha centrado por tanto en la búsqueda de relaciones con las
variables meteorológicas para el patrón 9 entre las 8 y las 10 de la mañana y para
los patrones 2 y 12 entre las 18 y las 22 h.
8-10 h. Si en el modelo de árbol se detiene en el primer nivel y se impone
la condición de que el patrón del viento en superficie sea 12 (113 casos), el
número de casos correctamente pronosticados en el patrón 9 sería 32 (de un total
de 74). Los patrones de viento en superficie más adversos están asociados a
144
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Caracterización de patrones meteorológicos a escala regional y local y su relación con los niveles de calidad del aire registrados en la C.A.P.V. Análisis de episodios (rev. 00) 6. Resumen y Conclusiones
situaciones de desacoplamiento de la capa atmosférica más baja de las
condiciones de viento en altura. La variable viento en altura entra en un segundo
nivel del modelo de árbol.
18-22 h. Al igual que por la mañana en el primer nivel del árbol si se da la
existencia del patrón de viento en superficie 2 ó 12 (445 casos) a pesar de que el
patrón 5 de NO2 es el más abundante (147 casos), le siguen el patrón 12 con 71
casos (de un total de 90) y el patrón 2 con 55 (de un total de 98). En un segundo
nivel del modelo de árbol se encuentra, para el período de últimas horas de la
tarde, la temperatura, aquellos patrones con valores más altos de temperatura
son los que se relacionan con los patrones de NO2 más adversos.
Primavera
Si destacamos los 4 patrones más adversos clasificados para los valores
horarios de NO2 registrados los días laborables, éstos serían los patrones 7, 10, 2
y 3 (Figura 6.8). A pesar de ser los patrones más adversos son los menos
frecuentes (Tabla 6.8).
145
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Caracterización de patrones meteorológicos a escala regional y local y su relación con los niveles de calidad del aire registrados en la C.A.P.V. Análisis de episodios (rev. 00) 6. Resumen y Conclusiones
Patrones horarios laborables NO2 (primavera)
020406080
100120140
muskiz
aban
to
seran
tes
nauti
ca
barak
aldo
7 campas
zorro
za
mª díaz
indautx
u
san a
drian
mazarr
edo
basa
uri
txurd
inaga
p. eu
ropa
elorri
eta
band
eras
eran
dioon
diz
sta. a
nage
txo
sang
roniz
algorta
zierbe
na
kastr
exan
aar
raiz
alonso
tegi
arrig
orria
gaar
etallo
diozalla
duran
go
lemoalar
rea
zelai
eta
larra
betzu
montor
ra
mondrag
on
elgoiba
r
herna
ni
atego
rrieta
av. to
losa
rente
ríalez
o
jaizk
ibeliru
npu
iotol
osa
beas
ain
azpe
itia
avda
. gas
teiz
3 marz
o
herrá
n
fac. fa
rmac
ia
betoñ
o
san m
artin
agura
in
lantar
on
elcieg
o
valde
rejoizk
iz
mundak
a
pago
eta
µg/m
3
patrón 1 patrón 2 patrón 3 patrón 4 patrón 5 patrón 6patrón 7 patrón 8 patrón 9 patrón 10 patrón 11 patrón 12
Figura 6.8. Conglomerados finales para los patrones de NO2 (laborables primavera)
Número de casos en cada conglomerado
1 622 2 326 3 235 4 849 5 553 6 1193 7 134 8 372 9 441 10 234 11 633
Conglomerado
12 432 Válidos 6024 Perdidos 0
Tabla 6.8. Tabla de frecuencias para los patrones de NO2 (laborables primavera)
El patrón 7 es el que presenta unos niveles más altos y generalizados en
las 3 capitales y es el menos frecuente de todos, disminuyendo además su
frecuencia con los años. Es a primeras horas de la mañana cuando muestra una
frecuencia de aparición más elevada, sobre todo entre las 7 y las 9-10 h.
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Caracterización de patrones meteorológicos a escala regional y local y su relación con los niveles de calidad del aire registrados en la C.A.P.V. Análisis de episodios (rev. 00) 6. Resumen y Conclusiones
El patrón 10, con niveles algo más bajos y cuya frecuencia de aparición ha
sido más importante en el año 2002 que en el resto y por horas es más frecuente
entre las 6 y las 10 h del día.
El patrón 3, que presenta valores altos en estaciones orientadas al tráfico
de Bilbao: Indautxu, San Adrián, Siete Campas se produce sobre todo entre las
17 y las 21 h y el patrón 2, más frecuente en el último año y a primeras horas de
la mañana.
Los modelos de árbol calculados son bastante complejos para esta época.
6-10 h.
El patrón 10 predomina cuando el patrón de viento en superficie es 1 (139
casos), con una ganancia de 65 casos de un total de 170.
El patrón 7, muy adverso desde el punto de vista de los niveles de
concentración registrados, tiene una mayor ganancia, 61 casos de 114 casos,
cuando el patrón de viento en superficie es 8 (357 casos).
El patrón 2 tiene una frecuencia de 227 casos si juntamos viento en
superficie 6 (285 casos), viento en superficie 9 (67 casos) y viento en superficie 8.
En un segundo nivel los patrones 7 y 10 tienen que ver con los niveles de
radiación registrados y el patrón 2 tiene que ver más con la variable temperatura.
17-21 h.
Si se queda en un primer nivel: viento en superficie 6 (175 casos) y viento
en superficie 11 (190 casos) el nº de casos del patrón 3 es 38 y 46
respectivamente de un total de 114 casos para este período.
En un tercer nivel del árbol, si al patrón de viento en superficie 11 se le
añade un patrón de temperatura 1, 2, 12 ó 8 y un patrón de viento registrado a
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Caracterización de patrones meteorológicos a escala regional y local y su relación con los niveles de calidad del aire registrados en la C.A.P.V. Análisis de episodios (rev. 00) 6. Resumen y Conclusiones
1500 m con el perfilador RADAR 10 ó 3 (17casos) el patrón 3 presenta una
respuesta muy alta: 13 casos.
Verano
Si destacamos los patrones más adversos clasificados para los valores
horarios de NO2 registrados los días laborables, éstos serían los patrones 8, 7, y 3
(Figura 6.9).
El patrón 8 es más frecuente a primeras horas de la mañana y hacia la
tarde noche. El patrón 7 presenta muy pocos casos, sobre todo en el año 2003. El
patrón 3 es más frecuente a primeras horas del día (Tabla 6.9). En el año 2006 la
frecuencia de estos 3 patrones ha sido muy baja: 2 casos en el patrón 7, 6 en el 8
y 17 en el 3.
Patrones horarios laborables NO2 (verano)
020406080
100120140
muskiz
aban
to
seran
tes
nauti
ca
barak
aldo
7 campas
zorro
za
mª díaz
indautx
u
san a
drian
mazarr
edo
basa
uri
txurd
inaga
p. eu
ropa
elorri
eta
band
eras
eran
dioon
diz
sta. a
nage
txo
sang
roniz
algorta
zierbe
na
kastr
exan
aar
raiz
alonso
tegi
arrig
orria
gaar
etallo
dio
amur
rioza
lla
duran
go
lemoalar
rea
zelai
eta
larra
betzu
montor
ra
mondrag
on
elgoiba
r
herna
ni
atego
rrieta
av. to
losa
rente
ríalez
o
jaizk
ibeliru
npu
io
tolos
a
beas
ain
azpe
itia
avda
. gas
teiz
3 marz
o
herrá
n
fac. fa
rmac
ia
betoñ
o
san m
artin
agura
in
lantar
on
elcieg
o
valde
rejoizk
iz
mundak
a
pago
eta
µg/m
3
patrón 1 patrón 2 patrón 3 patrón 4 patrón 5 patrón 6patrón 7 patrón 8 patrón 9 patrón 10 patrón 11 patrón 12
Figura 6.9. Conglomerados finales para los patrones de NO2 (laborables verano)
Número de casos en cada conglomerado
1 1160 Conglomerado 2 511
148
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Caracterización de patrones meteorológicos a escala regional y local y su relación con los niveles de calidad del aire registrados en la C.A.P.V. Análisis de episodios (rev. 00) 6. Resumen y Conclusiones
3 125 4 271 5 722 6 563 7 35 8 103 9 1038 10 784 11 102 12 778
Válidos 6192 Perdidos 0
Tabla 6.9. Tabla de frecuencias para los patrones de NO2 (laborables verano)
6-11 h.
En un primer nivel, cuando se tiene un viento en superficie con patrón 5
(110 casos) o patrón 9 (252), el patrón 3 de NO2 presenta una frecuencia de
aparición apreciable (43 casos). También con viento en superficie 8 (340 casos)
se tienen 48 casos de patrón 3 de NO2. Si al patrón de viento en superficie 9 se la
añade en un segundo nivel un patrón 12 de temperatura se tiene la respuesta
más alta en el patrón 8 de NO2.
19-21 h.
Al igual que en la mañana si el patrón de viento en superficie es 9 y el
patrón de temperatura es, en este caso, 12 ó 9, el patrón 8 de NO2 presenta la
mayor respuesta.
El patrón de viento en superficie 9 es un patrón de viento casi en calma. El
patrón de viento en superficie 5 se corresponde con viento de componente SSE
muy flojo y canalizado. El patrón de viento en superficie 8 se corresponde con un
viento muy flojo asociado a circulaciones locales de origen térmico y gravitacional.
En un segundo nivel se tiene la variable de temperatura con una mayor
influencia.
149
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Caracterización de patrones meteorológicos a escala regional y local y su relación con los niveles de calidad del aire registrados en la C.A.P.V. Análisis de episodios (rev. 00) 6. Resumen y Conclusiones
Otoño
Si destacamos los patrones más adversos clasificados para los valores
horarios de NO2 registrados los días laborables, éstos serían los patrones 3, 4, 8 y
10 (Figura 6.10). No se han tenido en cuenta los patrones 1 y 9 ya que éstos
parecen haberse producido en una época concreta (año 2002 y 2003
respectivamente debido a causas puntuales). El patrón 1 ha desaparecido en el
año 2006 y el patrón 9 presenta únicamente 7 casos.
El patrón 3, es un patrón muy poco frecuente, caracterizado por unos
valores altos sobre todo en Gasteiz a lo largo de todo el periodo diurno. El patrón
4 aparece con mayor frecuencia entre las 8 y las 10 h y entre las 17 y las 21 h y
los valores más altos se registran en la zona del bajo Nervión. A continuación los
patrones 8 y 10, con valores más bajos, se registran a primeras horas de la
mañana, de las 7 h en adelante y por la tarde-noche.
Patrones horarios laborables de NO2 (otoño)
020406080
100120140
muskiz
aban
to
seran
tes
nauti
ca
barak
aldo
7 campas
zorro
za
mª díaz
indautx
u
san a
drian
mazarr
edo
basa
uri
txurd
inaga
p. eu
ropa
elorri
eta
band
eras
eran
dioon
diz
sta. a
nage
txo
sang
roniz
algorta
zierbe
na
kastr
exan
aar
raiz
alonso
tegi
arrig
orria
gaar
etallo
dio
amur
rioza
lla
duran
go
lemoalar
rea
zelai
eta
larra
betzu
montor
ra
mondrag
on
elgoiba
r
herna
ni
atego
rrieta
av. to
losa
rente
ríalez
o
jaizk
ibeliru
npu
iotol
osa
beas
ain
azpe
itia
avda
. gas
teiz
3 marz
o
herrá
n
fac. fa
rmac
ia
betoñ
o
san m
artin
agura
in
lantar
on
elcieg
o
valde
rejoizk
iz
mundak
a
pago
eta
µg/m
3
patrón 1 patrón 2 patrón 3 patrón 4 patrón 5 patrón 6patrón 7 patrón 8 patrón 9 patrón 10 patrón 11 patrón 12
Figura 6.10. Conglomerados finales para los patrones de NO2 (laborables otoño)
150
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Caracterización de patrones meteorológicos a escala regional y local y su relación con los niveles de calidad del aire registrados en la C.A.P.V. Análisis de episodios (rev. 00) 6. Resumen y Conclusiones
Número de casos en cada conglomerado
1 136 2 640 3 57 4 202 5 1075 6 878 7 627 8 526 9 36 10 341 11 695
Conglomerado
12 787 Válidos 6000 Perdidos 0
Tabla 6.10. Tabla de frecuencias para los patrones de NO2 (laborables otoño)
7-11 h.
Con patrón de viento en superficie 9 ó 11 (267 casos) el patrón 8 es el más
frecuente (85 casos) y además el patrón 4 presenta la mayor ganancia (24 casos).
Con viento en superficie 5 (223 casos) el patrón 8 es también el que tiene
mayor probabilidad de ocurrencia (80 casos).
Con patrón de viento en superficie 3 (299 casos) el patrón 10 presenta 79
casos y además se encuentran todos los casos del patrón 3 (8 casos).
17-21 h.
También en este período el patrón 3 de viento en superficie (246 casos)
favorece la aparición de los patrones 3 y 10 de NO2, dependiendo del patrón de
temperatura 7 ó 12 para el 3 y 9 ó 5 para el 10.
El patrón 4 de NO2 también puede darse con ciertos patrones de
temperatura y con viento en superficie 3 pero también con viento en superficie 5
151
Página 152
Caracterización de patrones meteorológicos a escala regional y local y su relación con los niveles de calidad del aire registrados en la C.A.P.V. Análisis de episodios (rev. 00) 6. Resumen y Conclusiones
en el que predomina el patrón 8 de NO2. Con patrón de viento en superficie 9 y 11
también tiene una mayor frecuencia de aparición el patrón 8 de NO2.
En general los resultados obtenidos son satisfactorios.
La clasificación en patrones y su representación gráfica nos da una idea de
la situación general en cuanto a los niveles de contaminación registrados, su
frecuencia, preferencia estacional y temporal y su distribución espacial en la
CAPV.
Los modelos de clasificación han resultado útiles a la hora de seleccionar
las variables meteorológicas que influyen en mayor medida en la ocurrencia de
valores altos de concentración para cada contaminante y puede ser eficaz a la
hora de efectuar un control secundario de las emisiones y la prevención de en el
cumplimiento de los límites establecidos.
Los modelos de clasificación han resultado ser mejores para la variable
PM10, con un error en la estimación menor en invierno y otoño cuando, por otro
lado, los niveles son mayores y/o más frecuentes.
Para PM10 los modelos se quedan por lo general en un primer nivel
dependiendo de la variable contraste térmico, salvo en verano que la variable más
influyente es la procedencia de la masa aérea. Además en otoño también entra en
un segundo nivel la velocidad de viento media diaria. Contrastes térmicos
elevados, procedencia africana de la masa de aire y velocidades de viento bajas
son las condiciones más adversas para los patrones de esas variables.
152
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Caracterización de patrones meteorológicos a escala regional y local y su relación con los niveles de calidad del aire registrados en la C.A.P.V. Análisis de episodios (rev. 00) 6. Resumen y Conclusiones
Los modelos para O3 y NO2 son más complejos y aunque en algunos casos
son muy certeros en la definición de las condiciones meteorológicas con las que
se producen valores altos de contaminación, en otros casos no asocian los
valores altos medidos con unas únicas condiciones meteorológicas.
El modelo para O3 en la época de primavera y para los patrones más
adversos es más complejo (mayor profundidad) que en verano. Así como en
verano la variable más influyente es la temperatura en primavera la clasificación
comienza con la variable radiación, continúa con temperatura y puede llegar a
incluir el viento en altura. Valores de temperatura altos es una de las causas
principales de concentraciones de ozono elevadas.
En un primer nivel del árbol para los modelos de NO2 el viento en superficie
es la variable con mayor influencia y después la variable temperatura es la que
sigue dividiendo el árbol. Los patrones cuyas velocidades de viento son más bajas
son los que están relacionados con los niveles de concentración mayores. En
primavera los modelos presentan una mayor profundidad y por tanto son más las
variables meteorológicas implicadas en los nodos donde predominan los patrones
más adversos, incluyendo además de la temperatura, radiación e incluso viento
en altura.
La decisión de en qué nivel del árbol nos quedamos está en mantener un
equilibrio entre el nivel de complejidad del modelo, el porcentaje de acierto, el
porcentaje de equivocación y las consecuencias de esta equivocación.
De los resultados obtenidos en este primer ejercicio de relacionar
objetivamente las variables meteorológicas con los niveles de concentración
registrados se desprenden también algunas conclusiones sobre la metodología
empleada. Entre lo más destacable se puede citar que la elección de 12 patrones
es elevada para el caso de la variable radiación, pues comparando con el resto de
las variables, casi la mitad de los casos se agrupan en un único patrón (el
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Página 154
Caracterización de patrones meteorológicos a escala regional y local y su relación con los niveles de calidad del aire registrados en la C.A.P.V. Análisis de episodios (rev. 00) 6. Resumen y Conclusiones
nocturno). En el caso de PM10 y NO2, los patrones pueden variar más a lo largo
de los años e incluso algunos de ellos están más relacionados con causas
puntuales en el tiempo. Los patrones se deben ir actualizando con el tiempo y
además es conveniente no agrupar muchos años, tal vez 2 ó 3 años serían
suficientes. En el caso de O3 los patrones se mantienen más invariables, aunque
con frecuencias diferentes de un año a otro, en este caso 4 ó 5 años sería el
mínimo a agrupar.
El método empleado para clasificar y establecer las relaciones causa-
efecto implica una segregación del período anual en las 4 estaciones
meteorológicas conocidas. Este hecho favorece mucho la operatividad del
método, ya que no hay que esperar todo un año para actualizar y utilizar las
reglas resultantes en la gestión diaria de la calidad del aire. Así, al comienzo de
cada trimestre será necesario actualizar los patrones tanto meteorológicos como
de contaminación con los datos del trimestre anterior y volver a calcular el modelo
de árbol.
La estrategia de utilización se basará en la clasificación diaria de los
patrones de las variables meteorológicas y de contaminación registrados en las
horas previas, estudiar sus características, y en base a los valores previstos
(fundamentalmente viento en superficie, temperatura y radiación) decidir con las
reglas disponibles, resultantes del modelo de árbol actualizado hasta el año
anterior, si en el día en curso y posteriores se puede llegar a alcanzar niveles de
contaminación altos.
Además se puede establecer una serie de prioridades como puede ser
centrar los esfuerzos de vigilancia y control en las medidas de PM10 y NO2 en
invierno y otoño, y en las medidas de O3 en primavera y verano.
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