15/05/2026
📢 Seminario de Matemática y sus Aplicaciones
El Departamento de Matemática invita cordialmente a la comunidad académica a participar en la conferencia:
🌫️ Fusión espacio-temporal de reanálisis y datos in situ para exceder umbrales censurados de PM2.5
👩🏫 Expositora: Daniela Castro-Camilo, Ph.D
🏛️ Universidad de Glasgow
📅 Jueves 21 de mayo de 2026
⏰ 11:00
💻 Modalidad virtual. ZOOM. ID de reunión: 845 4738 0313
🔎 En esta charla se presentará los modelos de fusión de datos se utilizan ampliamente en calidad del aire para combinar mediciones in situ con productos cuadriculados a gran escala. Sin embargo, los enfoques estándar tienden a suavizar los extremos, lo que puede sesgar las evaluaciones de episodios de alta contaminación. En esta charla, presentaré un marco bayesiano de fusión de datos basado en la teoría de valores extremos. El modelo utiliza una formulación de Pareto generalizada de Dirac–delta para capturar conjuntamente tanto las excesiones como las no excedencias, preservando al mismo tiempo cuándo ocurren estos eventos. Aplicamos el modelo a la contaminación por PM2.5 en el Gran Londres, combinando datos in situ de la red AURN con el reanálisis de la composición atmosférica de CAMS. Nuestro enfoque aborda las diferencias en la resolución espacial y temporal y tiene en cuenta plenamente la incertidumbre. Encontramos que supera solo los datos de referencia gaussianos y de reanálisis para predecir superaciones, al tiempo que revela patrones espaciales más precisos, incluyendo concentraciones elevadas cerca de zonas costeras que de otro modo pasarían desapercibidas.
🌍 Una excelente oportunidad para conocer aplicaciones modernas de estadística, modelación ambiental y ciencia de datos en problemas reales de calidad del aire.
¡Les esperamos!
AsoiMat EPN