Predecir la contaminación, un problema vital para las ciudades
Investigadores de la UPM desarrollan un sistema que analiza en tiempo real la contaminación atmosférica, y genera un índice de contingencia ambiental que permitirá a las administraciones tomar medidas correctoras.
La contaminación atmosférica es uno de los graves problemas ambientales de la sociedad. Además, del deterioro que provoca en el medio ambiente, también es causa de enfermedades respiratorias y cardiovasculares.
Mientras que los modelos de previsión del tiempo son algo cotidiano, no sucede lo mismo con la contaminación atmosférica, debido a los diferentes factores que intervienen en ella. Es por esto que los modelos matemáticos y la tecnología afrontan el reto de realizar la previsión de la contaminación atmosférica.
La calidad del aire de un territorio depende de su situación geográfica, de las fuentes de emisión de contaminación ubicadas en él y de la climatología y la orografía que condicionan los procesos de dispersión y transporte. Los efectos ambientales en el aire de Salamanca son graves y se han hecho esfuerzos por medir las concentraciones de los contaminantes más importantes para tratar de mitigar este problema.
Para desarrollar su investigación, el equipo de científicos ha instalado una red de supervisión de la calidad del aire con tres estaciones de toma de datos donde se miden, en tiempo real y mediante sensores, las concentraciones de los contaminantes más importantes, además de las variables meteorológicas. En el desarrollo del sistema se contempla dos contaminantes: el dióxido de azufre (SO2) y las partículas de tamaño menor a 10 micras (PM10), contaminantes que han registrado niveles más altos en la zona.
A continuación, los investigadores han aplicado técnicas de fusión de datos, de reconocimiento de patrones y unos decisores inteligentes, los cuales se encargan de relacionar las variables meteorológicas con los contaminantes. Por otro lado, las optimizaciones del sistema garantizan un máximo de probabilidades de detección, controlando la probabilidad de las falsas alarmas.
UNIVERSIDAD POLITÉCNICA DE MADRID