Pronóstico de la contaminación atmosférica

La predicción de la contaminación atmosférica consiste en la aplicación de la ciencia y la tecnología para predecir la composición de la contaminación del aire en la atmósfera en un lugar y momento determinados. La predicción algorítmica de las concentraciones de contaminantes se puede traducir en un índice de calidad del aire , similar a las mediciones reales.

Los países y las ciudades reciben pronósticos de organizaciones gubernamentales estatales y locales, así como de empresas privadas como Airly, AirVisual, Aerostate, Ambee, BreezoMeter, PlumeLabs y DRAXIS, que proporcionan pronósticos de contaminación atmosférica.

La contaminación atmosférica es uno de los mayores problemas del mundo, ya que provoca problemas respiratorios, enfermedades pulmonares y cardiovasculares, además de contribuir a problemas de salud mental y agravar afecciones preexistentes. También puede perjudicar la salud del planeta. Por lo tanto, reducir la contaminación atmosférica y concienciar a la población sobre estos problemas resulta fundamental.

Gracias a un método preciso de pronóstico de la contaminación atmosférica, resulta más fácil gestionar y mitigar los riesgos asociados, garantizando un nivel seguro de concentración de contaminantes en la región. Además, ayuda a evaluar los riesgos para el medio ambiente y el clima derivados de una mala calidad del aire. Un pronóstico preciso también facilita la planificación de las actividades cotidianas, permitiendo evitar zonas de alto riesgo e implementar medidas eficaces de control de la contaminación.

Al igual que con la predicción meteorológica , la predicción de la contaminación atmosférica implica la idea central de tomar una instantánea actual de la atmósfera y utilizar la simulación por computadora para predecir lo que sucederá a continuación. Un algoritmo típico utiliza los siguientes componentes: ^{[ 1 ]}

• Un insumo de la calidad del aire actual, monitoreada por estaciones locales y teledetección. ^{[ 1 ]}
• Una entrada del pronóstico del tiempo durante el período de predicción, para predecir el movimiento de cualquier contaminante. ^{[ 2 ]}
• Un modelo de emisión de contaminantes. Este puede incluir tráfico, industria y polen. Los ciclos de emisión de contaminantes varían de diarios a semanales (para los desplazamientos humanos) y anuales (para el polen y la quema de carbón). También se consideran fuentes no periódicas, como los incendios forestales , cuando se conocen. ^{[ 1 ]}
  • La predicción del polen no solo es importante para predecir la concentración de PM, sino también para las alergias. Existen diversas maneras de hacerlo, algunas de las cuales tienen en cuenta el pronóstico meteorológico. ^{[ 3 ]}
  • Estudios recientes han incorporado técnicas de aprendizaje automático como redes neuronales, regresiones y bosques aleatorios para lograr una alta precisión en esta parte. ^{[ 4 ]}
• Un dato sobre el terreno local.
• Comprender cómo actúan los contaminantes dadas ciertas condiciones climáticas y del terreno. Esta es la función que desempeñan los modelos de transporte químico y los modelos de dispersión atmosférica . La concentración de contaminantes en la atmósfera está determinada por su transporte , o velocidad media de movimiento a través de la atmósfera, su difusión , transformación química y deposición en el suelo . ^{[ 5 ]}

La resolución temporal de la previsión suele ser diaria u horaria, y la resolución espacial puede variar desde una resolución de bloque hasta una resolución de decenas de kilómetros.

La mayoría de los pronósticos de calidad del aire abarcan de dos a cinco días. ^{[ 1 ]}

Los métodos avanzados de predicción de la calidad del aire combinan datos históricos con datos generados mediante sensores terrestres y observaciones satelitales para proporcionar información, análisis y pronósticos sobre la contaminación atmosférica, desde el nivel global hasta el nivel de calle. También tienen en cuenta factores locales como el tráfico, los patrones climáticos regionales o las emisiones atmosféricas.

Las condiciones meteorológicas, como las inversiones térmicas, pueden impedir que el aire de la superficie ascienda, atrapando contaminantes cerca de la superficie, ^{[ 6 ]} lo que hace que los pronósticos precisos de tales eventos sean cruciales para la modelización de la calidad del aire.

Los modelos de calidad del aire urbano requieren una malla computacional muy fina, lo que exige el uso de modelos meteorológicos de mesoescala de alta resolución; a pesar de esto, la calidad de la guía meteorológica numérica es la principal incertidumbre en los pronósticos de calidad del aire. ^{[ 2 ]}

Conociendo la previsión de la calidad del aire, se puede decidir cómo actuar; por ejemplo, debido a los efectos de la contaminación atmosférica en la salud , se puede preparar con antelación y elegir el mejor momento para realizar una actividad al aire libre.

• Decidir si aplicarse una pomada para el cuidado de la piel. ^{[ 7 ]}
• Encuentra la ruta más limpia para conducir, caminar o andar en bicicleta. ^{[ 8 ]}
• Decidir si dejar las ventanas abiertas o cerradas. ^{[ 9 ]}
• Los gobiernos pueden utilizar pronósticos de calidad del aire para implementar medidas efectivas de control de la contaminación. ^{[ 10 ]}

• Predicción numérica del tiempo