En las grandes ciudades del mundo lacontaminación del aire supone un importante problema de salud pública, y los científicos llevan años trabajando en desarrollar sistemas para predecir el nivel de polución que habrá en las urbes cada día. Ahora, un equipo de científicos de la Universidad de Castilla la Mancha ha desarrollado, usando técnicas de geoestadística, un modelo que permite predecir los niveles de contaminación por óxido de nitrógeno en un lugar y tiempo determinado.
En las ciudades existen estaciones de seguimiento de polución, que miden las concentraciones de distintos agentes contaminantes del aire. Como no se pueden colocar estaciones en todos los lugares, es necesario deducir, a partir de los datos existentes, como van a variar los niveles de polución en el espacio y en el tiempo. Por ejemplo, a nivel espacial la contaminación depende de otros factores como las corrientes de aire y el diseño de la ciudad, por lo que el nivel es diferente de unas zonas de la ciudad a otras. A nivel temporal sucede lo mismo: la contaminación no es igual en las horas punta, o en verano.
En las ciudades existen estaciones de seguimiento de polución, que miden las concentraciones de distintos agentes contaminantes del aire. Como no se pueden colocar estaciones en todos los lugares, es necesario deducir, a partir de los datos existentes, como van a variar los niveles de polución en el espacio y en el tiempo. Por ejemplo, a nivel espacial la contaminación depende de otros factores como las corrientes de aire y el diseño de la ciudad, por lo que el nivel es diferente de unas zonas de la ciudad a otras. A nivel temporal sucede lo mismo: la contaminación no es igual en las horas punta, o en verano.
Los investigadores, que publican su trabajo en la revista Computers, Environment and Urban Systems, han utilizado el krigging, una técnica de geoestadística que se aplica para temas muy variados como la predicción de la evolución del precio de la vivienda o el análisis de la influencia de la sequía sobre un ecosistema, para desarrollar un modelo predictivo en la Comunidad de Madrid. En esta región existen 27 estaciones de seguimiento de la polución, lo que la convierte en una de las ciudades del mundo con mayor ratio de estaciones de seguimiento por habitante y kilómetro cuadrado. Debido a ello, se dispone de una enorme base de datos que ha medido, entre 2001 y 2010, cada hora de contaminación en los distintos municipios de Madrid.
Los investigadores han representado todos estos datos mediante funciones y han modelizado las relaciones temporales de las mismas. “Nuestro sistema posibilita que predigamos, por ejemplo, la contaminación que habrá mañana a las 8 horas en la glorieta de Cuatro Caminos de Madrid”, ha explicado a SINC José María Montero, uno de los autores del trabajo.
Los investigadores han representado todos estos datos mediante funciones y han modelizado las relaciones temporales de las mismas. “Nuestro sistema posibilita que predigamos, por ejemplo, la contaminación que habrá mañana a las 8 horas en la glorieta de Cuatro Caminos de Madrid”, ha explicado a SINC José María Montero, uno de los autores del trabajo.
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