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Expertos de la Usach proponen ajustes al mecanismo predictivo de contaminación del aire
Publicado por: Valentina González La información es de: Comunicado de Prensa
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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 est√° entre las cinco ciudades m√°s contaminadas de Latinoam√©rica, con un promedio anual de entre 21 y 23 microgramos de Material Particulado, seg√ļn 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.

‚ÄúEsto tiene como ventaja que permitir√° saber m√°s en detalle cu√°ndo estar√° peor o mejor la contaminaci√≥n, lo que permitir√≠a enfocar de una manera m√°s eficiente las medidas para mejorar la condici√≥n ambiental,‚ÄĚ, explica el Dr. Patricio P√©rez, coordinador del Centro Meteorol√≥gico.

Modelo Neuronal Artificial

Seg√ļn explica un estudio publicado por los investigadores en la prestigiosa revista ambiental ‚ÄúAtmospheric Environment‚ÄĚ, las concentraciones atmosf√©ricas de part√≠culas finas son medidas desde 1989 en una red de estaciones de control situadas en el √°rea metropolitana de Santiago, donde las concentraciones de material particulado 2.5 muestran valores promedio ubicados sobre los l√≠mites recomendados por organizaciones internacionales de salud.

Seg√ļn explica P√©rez, el modelo inicial creado en la U. de Santiago, mide las concentraciones de material particulado pronosticando c√≥mo estar√° la calidad del aire al d√≠a siguiente, que se calcula convencionalmente tomando un promedio de las √ļltimas 24 horas, tomando en consideraci√≥n todas las estaciones.

El prototipo es conocido p√ļblicamente como Modelo Neuronal Usach y se basa en una t√©cnica que intenta reproducir el procesamiento de informaci√≥n que realiza el cerebro cuando recibe cierta informaci√≥n, la que despu√©s es procesada para entregar una respuesta √≥ptima, en este caso, a trav√©s de sistemas inform√°ticos.

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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