Un nuevo modelo predictivo de calidad del aire que podría detectar con al menos treinta horas de anticipación episodios críticos en la Región Metropolitana, especialmente durante el período otoño-invierno, fue presentado por la Asociación Chilena de Municipalidades (ACHM) y de la Universidad de Chile.

La propuesta fue dada a conocer este miércoles por el vicepresidente de la ACHM y alcalde de Maipú, Christian Vittori, y el director del Centro de Ciencias Ambientales de esa casa de estudios superiores, Raúl Morales, quienes sostuvieron que este nuevo sistema está planteado como un complemento para mejorar el actual sistema de alerta de emergencias ambientales, particularmente en la zona poniente del gran Santiago, donde año a año se producen los episodios más críticos.

“Esta propuesta nos permite tener un sistema de predicción que alerta en 30 horas que el que hace el modelo actual”, aseguró el directivo de la asociación de municipios.

El también alcalde de Maipú afirmó además que el actual sistema predictivo que utiliza la autoridad regional metropolitana es tardío y hace que los habitantes de las comunas más afectadas respiren el peor aire cuando las alertas aún no han sido decretadas debidamente.

“El modelo actual que ocupa la Intendencia hace que el 80 por ciento de las veces se decreten mal las preemergencias, lo que significa que el aire que respiramos en estas comunas, sobre todo en la tarde o en la noches, es el peor aire. Es decir, una vez que son decretadas estas preemergencias o las alertas, el aire ya es bueno. Es decir, respiramos el peor aire cuando se está desarrollando la preemergencia real, y cuando ésta recién se logra decretar, el aire ya es bueno”, sostuvo Vittori.

Por su parte, el académico de la Universidad de Chile, explicó que este nuevo modelo que han entregado a las autoridades está concebido en forma exclusiva para determinar con precisión y de forma anticipada los episodios de mala calidad del aire en el sector poniente de la Región Metropolitana, y no se restringe sólo al sistema estadístico en el que se basa el actual modelo de predicción existente.

“El modelo que nosotros estamos proponiendo es un modelo exclusivamente para la problemática del sector poniente, y es un modelo que no tiene el modelo estadístico de Cassmassi, sino que está basado en una visión de datos que nosotros llamamos semi empíricos. Es decir, toma datos específicos, y con eso datos, nosotros los correlacionamos con lo que ocurre en la parte baja de la ciudad y podemos predecir con bastante antelación los fenómenos de contaminación que van a ocurrir allí”, aseguró.

“Queremos poner a disposición de las autoridades una matriz de modelos de pronóstico, dada la complejidad de la ciudad de Santiago, producto de su geografía, un modelo especifico, ya sabemos que nos es capaz de resolver la temática predictiva. El modelo oficial de Cassmassi, sabemos las fallas que tiene y lo poco acertado que es particularmente cuando pasamos a alas alertas y a las emergencias”, explicó Morales.

“El parámetro de 24 horas es un parámetro que no sigue el comportamiento efectivo de lo que la ciudad experimenta. Vale decir, que el promedio de 24 horas hacia atrás siempre determina que cuando se viene a estimar el pronóstico, el fenómeno ha ocurrido en las horas anteriores, y eso hace que a posteriori se estén tomando las medidas de prevención, cuando la población ha sido expuesta”, agregó.

En cuanto al situación de contaminación ambiental que afecta a otras ciudades del país, como el caso de Temuco, el académico Raúl Morales explicó que conforme a los estudios que han realizado desde hace varios años, un modelo como el que se está proponiendo para Santiago es replicable, pero siempre es necesario considerar las características específicas de cada zona.

“Se hace necesario (aplicar modelos predictivos) de acuerdo a las características geográficas y meteorológicas, y de cómo se distribuyen las emisiones. Hemos tenido la oportunidad en el pasado de hacer estudios en Temuco y hemos podido ver que son zonas de alta contaminación, principalmente por partículas finas, y eso hace que de acuerdo a las condiciones geográficas allí también debieran estar implementados estos modelos de pronósticos. Sin embargo, el número de estaciones que hay en las distintas ciudades hacia el sur son pocas”, afirmó.

En ese sentido, Morales recordó que para la aplicación de modelos predictivos hay que considerar las características geográficas de las ciudades del país y su densidad poblacional, sobre todo por los costos sanitarios que los episodios ambientales traen para los habitantes.

“A veces ignoramos el problema de lo que significa la calidad del aire, pero la cantidad de enfermedades respiratorias, el costo médico, el costo de farmacias que viene asociado a un gran segmento de la población particularmente a niños y adultos mayores”, afirmó.