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Expertos de la Usach proponen ajustes al mecanismo predictivo de contaminación del aire

David Cortes Serey | Agencia Uno
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El Centro Meteorológico y Ambiental de la Universidad de Santiago propuso ajustes al mecanismo predictivo de la contaminación del aire.

Considerando que Santiago está entre las cinco ciudades más contaminadas de Latinoamérica, con un promedio anual de entre 21 y 23 microgramos de Material Particulado, según datos de la ONG estadounidense Health Effects.

El Estado tiene un modelo que permite actualmente tomar los valores de los posibles niveles de contaminación desde un promedio de 24 horas. Se proponen modificaciones para detallar los niveles que podrían ocurrir durante cada hora del día siguiente.

Esto tiene como ventaja que permitirá saber más en detalle cuándo estará peor o mejor la contaminación, lo que permitiría enfocar de una manera más eficiente las medidas para mejorar la condición ambiental,”, explica el Dr. Patricio Pérez, coordinador del Centro Meteorológico.

Modelo Neuronal Artificial

Según explica un estudio publicado por los investigadores en la prestigiosa revista ambiental “Atmospheric Environment”, las concentraciones atmosféricas de partículas finas son medidas desde 1989 en una red de estaciones de control situadas en el área metropolitana de Santiago, donde las concentraciones de material particulado 2.5 muestran valores promedio ubicados sobre los límites recomendados por organizaciones internacionales de salud.

Según explica Pérez, el modelo inicial creado en la U. de Santiago, mide las concentraciones de material particulado pronosticando cómo estará la calidad del aire al día siguiente, que se calcula convencionalmente tomando un promedio de las últimas 24 horas, tomando en consideración todas las estaciones.

El prototipo es conocido públicamente como Modelo Neuronal Usach y se basa en una técnica que intenta reproducir el procesamiento de información que realiza el cerebro cuando recibe cierta información, la que después es procesada para entregar una respuesta óptima, en este caso, a través de sistemas informáticos.

En la publicación científica, el artículo explica que a pesar de la alta tasa de detección de los modelos que prevén la calidad del aire con un promedio de 24 horas, pronosticar los promedios por hora es más conveniente para la eficiencia de las medidas de control y/o restricción a tomar por las autoridades.

En tanto, actualmente no existen muchos modelos de predicción estadística que estimen las concentraciones de PM2,5 con más de 1 hora de anticipación. Sin embargo, en este estudio, los investigadores indican que el modelo es más preciso, al incluir distintos factores, entre ellos, parámetros asociados a ventilación y concentraciones de contaminación durante la noche.

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