TGT - Artículos
Julio de 2006

Aplican modelo neuronal para pronosticar niveles del esmog más dañino
(Artículo original aparecido en www.latercera.cl)

... Investigadores del Departamento de Física de la Universidad de Santiago (Usach) crearon un modelo que pronostica el valor promedio de material particulado fino (PM 2,5) que se producirá al día siguiente en una zona dada. El contaminante es considerado más dañino para la salud, pues se aloja en los pulmones y provoca problemas respiratorios.
El sistema fue ideado por Pablo Rodríguez (en el marco de su tesis doctoral) y el académico Patricio Pérez. Considera variables atmosféricas, emisiones de PM 2,5 y datos históricos en una estación determinada.
El proyecto funciona de manera similar al que hoy es usado en la Región Metropolitana para detectar la cantidad material particulado grueso (PM 10) en la capital. Con los datos que genera el modelo actual, hoy se decretan episiodios críticos como alertas o preemergencias ambientales, lo que permite tomar medidas para proteger la salud de la población (restricción vehicular o cese de actividades industriales).
¿Por qué diseñar un sistema distinto al que existe? Rodríguez asegura que el PM 2,5 puede existir en el ambiente sin que haya presencia de PM 10. Por ello, dice, se requiere un monitoreo especial.
Grado de acierto
El académico Patricio Pérez explicó que se crearon tres rangos para medir la presencia del material, algo similar a lo que se hace con el modelo oficial Cassmassi, también administrado por la Usach. Para ello se basaron en la normativa de la Environmental Protection Agency (EPA) de Estados Unidos, que establece un máximo diario de 65 microgramos por metro cúbico. Se consideró que de 0 a 65 la calidad de aire es buena, de 65 a 110 es regular y sobre esta última cifra es mala.
La tasa de acierto total del modelo es de 88%. En los períodos con calidad de aire regular mostró un 82% de certeza y en los días con los más altos índices tuvo un acierto de 50%. En Chile no existe un sistema que prediga la presencia de PM 2,5. Tampoco una norma que fije un límite para este agente, lo que sí sucede en EE.UU. y Canadá Las estadísticas del Centro Nacional del Medio Ambiente de la Universidad de Chile (Cenma) muestran que los días de superación de la norma de la EPA llegan a 38 en la estación de Pudahuel en lo que va de este año.
Sobre una futura norma de este contaminante, la directora de la Comisión Nacional del Medio Ambiente (Conama), Ana Lya Uriarte, sostuvo que “hemos estado recabando información sobre el inventario de emisiones en la región, saber qué sectores aportan y en qué porcentaje. Con esos antecedentes se procederá a la discusión técnica sobre la procedencia en cuanto a normar el PM 2,5”. El Ministerio de Salud y los expertos que auditaron el Plan de Descontaminación de Santiago recomendaron crear una norma para este efecto.


Abstract
Given the evidence that concentrations of the fine fraction of particulate matter in the atmosphere are associated more strongly than concentrations of the coarse fraction with health problems in the population, it seems very likely that in the near future air quality in large cities will be defined more on the basis of PM2.5 concentrations rather than PM10. We have developed a forecasting model for the maximum of the 24 hour moving average of PM2.5. The model is based on the neural network technique. Training is performed with historical data from 4 monitoring stations located in Santiago Chile and with relevant meteorological information in the city. Cross correlations between several candidate variables for input allowed the selection of a reduced number of them which are used in the final model. Results show that the developed model can be used as an operational tool for air quality management.

RESUMEN
1. Introducción
La norma chilena de material particulado debería basarse en la fracción fina del PM10 (es decir el PM2.5) debido a que la fracción fina es la responsable directa de los problemas respiratorios.
Precedentes
- Año 2000: Modelo Neuronal para el PM2.5 en Santiago de los autores Pérez, Trier y Reyes
- Año 2005: Modelo Neuronal para El Paso (USA) y Ciudad Juarez (México) de los autores Ordenes, Vergara, Capuz y Salazar
2. Los datos
Corresponden a los valores horarios generados por cuatro estaciones de monitoreo de la Red Macam II durante el periodo crítico abril-agosto (años 2001-2004).
Objetivo: pronosticar la máxima media móvil de 24 horas del día siguiente, incluyendo datos actualizados hasta las 19 hrs.
Para seleccionar los datos de entrada se estudiaron las correlaciones entre distintas variables con el valor pronosticado.
3. Resultados
El desempeño se cuantificó con el Porcentaje de Error, calculado como:

Para la Red Neuronal se obtuvo: PE = 17%
Para Persistencia se obtuvo: PE = 22%


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