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Daniela Baena Salazar, estudiante de Maestría en Recursos Hidráulicos junto con varios profesores de la Facultad de Minas desarrolló herramienta de programación que permite pronosticar eventos relacionados con el aumento crítico del material particulado PM2.5

 

Con esta propuesta se podrá predecir con uno o dos días de anterioridad una posible crisis o contingencia ambiental en el aire del Valle de Aburrá, partiendo de información meteorológica  de tres estaciones de la Red  de Monitoreo de Calidad del Aire del Área Metropolitana.

 

Según Daniela Baena Salazar, estudiante de Maestría en Recursos Hidráulicos las redes neuronales tienen 3 etapas o capas: entrada, oculta y de salida que en este caso es la predicción del  material particulado PM2,5. Y que junto a otras variables de calidad atmosférica, llega a niveles muy altos.

 

“La  capa de entrada corresponde a información de variables meteorológicas y de calidad del aire medidas en superficie en las tres estaciones de monitoreo del Área Metropolitana (Itagüí Concejo, Museo de Antioquia y Universidad Nacional el Volador), ejemplo de ellas son es el viento, la temperatura, precipitación y el material particulado PM2,5.”, explicó Baena Salazar.

 

Agregó que luego de ese nivel la información llega a la capa oculta donde se hacen las transformaciones, para al final dar un pronóstico, “en eso se basa la red neuronal, la idea es que se retroalimente día a día, se hicieron pruebas (…) 2013-2015 para la calibración del modelo; pero si hizo su prueba o validación con el primer periodo del 2016; aportando resultados valiosos a lo largo de la contingencia ambiental que se presentó al inicio del año.

 

Basados en software de programación, el modelo en una de las estaciones tuvo la capacidad de predecir 28 de 40 eventos de contaminación con un error de 10% aproximadamente. Este modelo aún se encuentra en la etapa de mejoramiento con la ayuda del UFZ, uno de los centros de investigación más importantes del mundo en el campo de la investigación del medio ambiente.

 

En países como Estados Unidos y China ya se han realizado decenas de investigaciones con este tipo de simulaciones. En Medellín no se había tenido un modelo similar, por eso lo que se pretende es que no solo sea útil en esta ciudad con condiciones topográficas difíciles, sino en metrópolis de Colombia con la misma problemática.

 

Este proyecto es el resultado de la tesis de pregrado de Baena Salazar en convenio con el Área Metropolitana en conjunto con los docentes José Fernando Jiménez, y Carmen Elena Zapata y otros tres estudiantes de pregrado de la U.N. Sede Medellín.