Modelización de la dispersión de contaminantes en entornos urbanos: un enfoque híbrido basado en modelos CFD y aprendizaje automático
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La simulación del flujo atmosférico y la dispersión de contaminantes en entornos urbanos mediante modelos de Dinámica de Fluidos Computacional (CFD) permite obtener representaciones con alta resolución espacial de los procesos físicos relevantes a escala de calle. Numerosos trabajos han demostrado el potencial del CFD para analizar la dispersión de contaminantes en geometrías urbanas idealizadas y reales [1]. Sin embargo, su elevado coste computacional limita su aplicación a dominios que cubren toda la ciudad, a periodos largos de tiempo para el cálculo de concentraciones promedio anuales y en estudios de escenarios múltiples [2]. En este trabajo se plantea un enfoque conceptual que explora la integración de simulaciones CFD de alta resolución con técnicas de machine learning basadas en redes neuronales, con el objetivo de desarrollar modelos subrogados capaces de aproximar el comportamiento de los modelos CFD en ciudades españolas. El enfoque propuesto pone de relieve el potencial de estos modelos para reducir los costes computacionales asociados y facilitar estudios exploratorios y análisis de escenarios en aplicaciones relacionadas con la calidad del aire y la planificación urbana. REFERENCES [1] F. Martín, S. Janssen, V. Rodrigues, J. Sousa, J.L. Santiago, E. Rivas, J. Stocker, R. Jackson, F. Russo, M.G. Villani, G. Tinarelli, D. Barbero, R. San José, J.L. Pérez-Camanyo, G. Sousa Santos, J. Bartzis, I. Sakellaris, Z. Horváth, L. Környei, B. Liszkai, Á. Kovács, X. Jurado, N. Reiminger, P. Thunis and C. Cuvelier, Using dispersion models at microscale to assess long-term air pollution in urban hot spots: A FAIRMODE joint intercomparison exercise for a case study in Antwerp, Science of The Total Environment, Vol. 925, 2024. [2] B. Blocken, Computational Fluid Dynamics for urban physics: Importance, scales, possibilities, limitations and ten tips and tricks, Building and Environment, Vol. 91, 2015.