Modelos de predicción de smog fotoquímico en el ambiente. Revisión sistemática, 2022

• Autores: Alva Rivera, Santos Einever, Trigoso Yalta, Edwin
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2018
• Institución: Universidad Cesar Vallejo
• Repositorio: UCV-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.ucv.edu.pe:20.500.12692/21142
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12692/21142
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Smog fotoquímico; Smog; Contaminación; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.07.00

La investigación tuvo el siguiente objetivo general: Evaluar los modelos de predicción de smog fotoquímico en el ambiente en la actualidad. La metodología correspondio a una investigacion de tipo básica, con un diseño no experimental, de recolección de 80 artículos científicos. Los resultados señalaron que la composición química del smog fotoquímico, esta basada en componentes químicos primarios como secundarios, los cuales se relacionaron a los factores metetreologicos como la presión atmosférica, la temperatura, la velocidad y dirección del viento; así como, la prevalencia en cuanto a la radiación UV y la humedad relativa, asociados mediante modelos como WRF-CAMx, EGARCH, Modelo (DBN-BP), CMAQ. En conclusión, el modelo WRF-CAMx es un modelo de predicción numérica que usa datos de clima que usa dominios que van desde pocos metros hasta miles de kilómetros en cuanto tamaño; mientras que los modelos EGARCH y (DBN-BP) muestran buen rendimiento para la medición de la neblina incluso en altas concentraciones de contaminación. Sistemas de modelado CMAQ y CAMx, este último mide la calidad del aire con un alcance desde un barrio e incluso un continente y trabaja con datos meteorológicos que pueden ser recolectados por otros modelos para la predicción del clima.