Predicción de la calidad del aire en la ciudad de La Paz mediante el enfoque del aprendizaje automático

Abstract

La presencia de contaminantes en el aire tiene un efecto nocivo directo en la salud de las personas y provoca cambios negativos en el medio ambiente. Las áreas urbanas son las más afectadas como resultado de las actividades antropogénicas, como el parque automotor, procesos industriales y quema de bosques, entre otros. Dada la importancia de la problemática, en la ciudad de La Paz se han instalado varios puntos de monitoreo de la calidad del aire, lo que ha permitido visibilizar la frecuente alza del material particulado PM10, superando los límites máximos permisibles establecidos por la Norma Boliviana 62011 y la Organización Mundial de la Salud. El PM10 está formado por pequeñas partículas sólidas o líquidas dispersas en la atmósfera; la exposición a este contaminante en periodos cortos y prolongados produce serias afecciones a la salud. Por lo tanto, el pronóstico de la calidad del aire desempeña un papel importante a la hora de prevenir a las personas sobre los niveles de contaminación alta. En el presente trabajo se desarrolló un modelo predictivo basado en el enfoque del aprendizaje automático, tomando como datos de entrada información histórica meteorológica y de contaminación, registrados en el Servicio Nacional de Meteorología e Hidrología (SENAMHI) y la red de monitoreo de calidad del aire (Red MoniCA), respectivamente. El modelo predice los niveles de concentración de contaminación del material particulado PM10 en la ciudad de Nuestra Señora de La Paz.