Introducción

La contaminación del aire ocurre cuando el aire circundante contiene gases, polvo, humos u olor en cantidades lo suficientemente altas como para ser dañinos. Es decir, cantidades que pueden ser perjudiciales para la salud de los humanos y los animales o lo suficiente como para causar daños a las plantas y materiales.

La contaminación a menudo se mide como un Índice de calidad del aire (AQI) Calificación y es utilizado por varias agencias gubernamentales para comunicar el alcance del aire en un área. A medida que aumenta el AQI, el porcentaje de la población probablemente experimentar efectos adversos para la salud también aumenta.

La conciencia de las personas sobre la contaminación del aire está aumentando rápidamente y, como tal, también lo es la demanda de pronósticos precisos de calidad del aire (Saadi et al. 2005).

Sin embargo, pronosticar la contaminación, como el clima, es difícil de predecir. Hay una gran cantidad de variables a tener en cuenta, algunas de las cuales son bastante "impredecibles", como intervención gubernamental y desastres naturales, los cuales pueden tener un tremendo impacto en AQI (Dye, 2003).

No obstante, los pronósticos precisos de calidad del aire se están convirtiendo en herramientas cada vez más importantes que pueden proporcionar importantes beneficios sociales y económicos, el más grande de los cuales es la planificación (Saadi et al. 2005). Los pronósticos permiten a las personas tomar medidas de precaución para evitar o limitar la exposición a niveles no saludables de contaminantes en el aire (Dye, 2003). Los gobiernos también pueden utilizar el pronóstico temprano para establecer procedimientos desde el principio, lo que podría ayudar a reducir la gravedad de los niveles de contaminación local (Saadi et al.2005).

Factores que influyen en los niveles de contaminación

La contaminación muestra fuertes correlaciones con las condiciones climáticas locales y las emisiones cercanas, sin embargo, está aumentando bien documentado que el transporte de contaminación a largo plazo es otro factor de influencia significativo en las lecturas locales de AQI (Narsto, 2003). La predicción de la calidad del aire, por lo tanto, no solo implica las dificultades del pronóstico del clima, sino que también requiere conocimiento de las concentraciones de contaminantes y las emisiones de ubicaciones circundantes y distantes, teniendo en cuenta el movimiento y las posibles transformaciones (Saadi et al. 2005).

Al observar la variedad de factores que pueden influir en el pronóstico de AQI, entiende que el pronóstico puede ser subjetivo y objetivo. Para garantizar las predicciones de pronóstico más precisas que necesitamos para hacer crecer la base de datos, cuanto mayor sea la base de datos, mayor será el potencial de predicciones precisas. Para mejorar los programas de pronóstico de precisión, también utilizan datos continuos en tiempo real, que luego se utiliza para desarrollar métodos de pronóstico, monitorear las condiciones actuales y evaluar el rendimiento de pronóstico y enmendar los pronósticos en consecuencia (Ballagas et al. 2003)

Técnicas de forecitación de calidad del aire

Pronóstico meteorológico

El pronóstico meteorológico, o el pronóstico del tiempo, es la piedra angular de todas las técnicas que se describen a continuación. El paso uno a un pronóstico preciso de calidad del aire es obtener o crear un excelente pronóstico meteorológico. Los pronósticos meteorológicos hacen uso de la ciencia y la tecnología para hacer predicciones. Como regla general, cuanto mayor sea la combinación de métodos utilizados en una predicción, más preciso será el pronóstico

El pronóstico es una técnica subjetiva y objetiva que contiene una gran variedad de técnicas, que van desde lo simple a lo complejo. Los pronósticos generalmente varían de un período de uno a tres días, cuanto más se pronteve, el pronóstico generalmente menos preciso será. Por simplicidad, los métodos se clasifican en tres categorías principales: (EPA de EE. UU., 1999):

1. Climatología:

   La climatología se basa en la suposición de que el pasado es un indicador relativamente bueno para el futuro. Este método se basa en la relación entre las condiciones meteorológicas específicas y los niveles de contaminación y, por lo tanto, puede ser muy unidimensional. Este método a menudo se extiende para incluir patrones climáticos: patrones climáticos que coinciden con los patrones de contaminación.

   La climatología como método de pronóstico a menudo se ve como una herramienta para complementar otros métodos de pronóstico. Esto se debe en gran medida a las limitaciones del método, que incluyen dificultades para predecir cambios abruptos en los patrones de emisión y requerir una gran cantidad de datos para poder establecer tendencias realistas.

2. Métodos estadísticos:

   La asociación entre la calidad del aire y los parámetros meteorológicos específicos se puede cuantificar utilizando una variedad de técnicas estadísticas. Los tres métodos más utilizados son los siguientes:

   1. Árbol de clasificación y regresión (carro) - Este método estadístico fue diseñado para clasificar los datos en grupos diferentes. Utilizando el software especializado, identifica variables (meteorológica o calidad del aire) que están fuertemente correlacionadas con los niveles de contaminación ambiental. Luego, estos datos se utilizan para crear un árbol de decisión que pronostica concentraciones basadas en variables predictivas (condiciones climáticas) y su nivel de correlación con las concentraciones de contaminantes.
   2. Análisis de regresión - El análisis de regresión estima las relaciones entre variables. Al analizar conjuntos de datos históricos, podemos determinar las asociaciones entre los niveles de contaminación y las variables de datos meteorológicos. Esto da como resultado una ecuación de regresión lineal multivariada que puede usarse para pronosticar los niveles futuros de contaminación.
   3. Redes neuronales artificiales - Los datos históricos se pueden analizar de una manera más compleja. Las redes neuronales artificiales calculan la asociación entre los datos históricos y los factores atmosféricos a través de la aplicación de técnicas de aprendizaje adaptativo y reconocimiento de patrones. Este método utiliza algoritmos basados ​​en computadora que están diseñados para simular el cerebro humano en términos de reconocimiento de patrones. Haciendo uso de datos no lineales complicados, identifique las tendencias "imprevisibles" en los datos. Este es de manera dependiente el método más adecuado para pronosticar la contaminación debido a su enfoque multidimensional
      
      Una desventaja de los métodos estadísticos anteriores es que asumen la estabilidad en términos de los procesos que afectan la calidad del aire. Por lo tanto, cualquier cambio drástico a las emisiones o el clima (a corto o largo plazo) disminuirá severamente la precisión de estas técnicas. Sin embargo, hay métodos más complejos que intentan tener en cuenta estos déficits: los modelos tridimensionales.
3. Modelos tridimensionales (3-D)

   Este es un enfoque determinista para la predicción de la calidad del aire; Crea modelos 3-D que buscan representar matemáticamente todos los procesos importantes que tienen un impacto en los niveles de contaminación ambiental. El modelo simula la emisión, el transporte y la transformación de la contaminación del aire al hacer uso de varios modelos subconsulares dentro del centro del modelo. Ejemplos de submodelos son:

   1. Modelos de emisión -Estos modelos simulan la distribución espacial de las emisiones y las emisiones dependientes del tiempo de contaminantes de fuentes naturales y antropogénicas.
   2. Modelos meteorológicos - Estos modelos pronostican todas las condiciones meteorológicas que determinan el transporte, la deposición, la mezcla, la química y la emisión de contaminantes. Luego, el modelo predice los niveles ambientales de contaminación mediante la creación de un modelo de trayectoria, haciendo uso del modelo meteorológico 3 -D y los datos de emisiones recopilados previamente.
   3. Modelos químicos - Los modelos químicos analizan la transformación de la contaminación primaria (emitida) en la contaminación secundaria, incluida su composición y morfología. Utilizando leyes químicas fundamentales, propiedades espectroscópicas (rayos UV) y relaciones termodinámicas, el modelo determina una composición final y morfología de los contaminantes.

Las clasificaciones de los modelos tridimensionales se basan en los métodos utilizados para simular la distribución de las concentraciones de contaminación. Se clasifican como lagrangianos o eulerianos:

1. Modelos lagrangianos Haga uso de datos de campo meteorológico para mostrar el transporte y la dispersión de contaminantes como bolsillos de aire individuales con el tiempo. Esto da como resultado una red computacionalmente eficiente. Sin embargo, un problema con este método es que la contaminación del aire a menudo implica una química no lineal, lo que dificulta la caracterización de la interacción de una gran cantidad de fuentes individuales.
2. Modelos eulerianos Utilice las cuadrículas fijas, tanto vertical como horizontalmente. Todas las ecuaciones químicas se resuelven simultáneamente en las redes, incluido el intercambio de contaminantes entre las células. Se utilizan diferentes cuadrículas dependiendo de las condiciones y requisitos. Las rejillas del curso generalmente se usan en las zonas rurales (regiones homogéneas) y las rejillas más finas se utilizarán en las zonas urbanas (heterogéneas). Estos modelos pueden producir campos de concentración tridimensionales para varios contaminantes, pero requieren una potencia y experiencia computacionales significativas.

Exactitud

Para garantizar que el pronóstico sea lo más preciso posible, debemos asegurarnos de que el sistema de pronóstico de calidad del aire contenga una disposición de componentes compatibles. Estos incluirán valores/técnicas predictoras y redes observadas que son capaces de proporcionar mediciones en tiempo real de la condición atmosférica. Estas medidas se utilizan para crear los modelos y evaluar la calidad del pronóstico.

Conclusión

Los pronósticos de calidad del aire son predicciones y, por naturaleza, inexactos, al igual que los pronósticos meteorológicos. Aunque con frecuencia pueden ser precisos, a veces se producirán variaciones debido a la naturaleza impredecible de la contaminación del aire. Dos eventos particularmente impredecibles incluyen desastres naturales y cambios abruptos en las emisiones (fábricas que reducen la emisión debido a ciertos eventos, como el aire limpio sancionado por el gobierno).

Las técnicas de pronóstico están mejorando rápidamente y continuarán siendo más precisas en el futuro. Los gobiernos y el público comprenden la necesidad de pronósticos de calidad del aire no solo para monitorear su propia salud y seguridad, sino también de que los gobiernos apliquen técnicas de gestión adaptativa para tratar de reducir la contaminación del aire. Aumentar la conciencia pública sobre la contaminación del aire es de importancia clave y los pronósticos AQI son una forma de crear conciencia al proporcionar información.