Combinação do ADMM com Homogeneização Matemática na Modelagem da Dispersão de Poluentes na Atmosfera

Resumo O método multicamadas de advecção-difusão (ADMM) produz soluções semianalíticas precisas dos problemas de valores de contorno/iniciais para equações de advecção-difusão com coeficientes variáveis que modelam a dispersão de poluentes na atmosfera, e apresenta o menor custo computacional quando...

Full description

Bibliographic Details
Main Authors: Camila Pinto da Costa, Leslie Darien Pérez-Fernández, Karine Rui, Julián Bravo-Castillero
Format: Article
Language:English
Published: Sociedade Brasileira de Meteorologia
Series:Revista Brasileira de Meteorologia
Subjects:
Online Access:http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0102-77862018000200329&lng=en&tlng=en
Description
Summary:Resumo O método multicamadas de advecção-difusão (ADMM) produz soluções semianalíticas precisas dos problemas de valores de contorno/iniciais para equações de advecção-difusão com coeficientes variáveis que modelam a dispersão de poluentes na atmosfera, e apresenta o menor custo computacional quando comparado com outros métodos baseados em transformadas integrais. Contudo, em situações operativas tais como desastres naturais/industriais que resultam na fuga de poluentes na atmosfera, é necessário aferir rapidamente e com exatidão a distribuição da concentração dos poluentes no nível do solo para minimizar o impacto na saúde e na economia. Aqui, para acelerar a disponibilidade de resultados com mínima perda de precisão, o ADMM é combinado com homogeneização matemática, cujo emprego na modelagem de dispersão de poluentes parece ser novidade. A abordagem proposta é comparada com a aplicação direta do ADMM e às observações do experimento de Hanford para avaliar a exatidão das estimativas, assim como sua eficiência computacional, considerando condições atmosféricas estáveis e a influência da velocidade de deposição. Os resultados mostram que a combinação do ADMM com a homogeneização matemática apresenta uma redução significativa no custo computacional com pouca perda de precisão.
ISSN:1982-4351