Un nuevo modelo de calidad del aire ayudará a los pronosticadores de la calidad del aire a predecir los niveles de ozono en la superficie con hasta 48 horas de anticipación y con menos recursos. según un equipo de meteorólogos.

El método, llamada regresión en mapa autoorganizado (REGiS), pesa y combina modelos estadísticos de calidad del aire combinándolos con patrones meteorológicos predichos para crear pronósticos probabilísticos de ozono. A diferencia de los modelos actuales de transporte de productos químicos, REGiS puede predecir los niveles de ozono con hasta 48 horas de anticipación sin requerir una potencia computacional significativa.

Nikolay Balashov, quien recientemente obtuvo su doctorado en meteorología de Penn State, diseñó este nuevo método explorando la relación entre los contaminantes del aire y las variables meteorológicas.

Debido a que los niveles de ozono son más altos en áreas densamente pobladas, particularmente en la costa oeste de los EE. UU., El modelo ayuda a los pronosticadores de la calidad del aire y a los tomadores de decisiones a alertar a los residentes con anticipación y promueve métodos de mitigación. como el transporte público, en un esfuerzo por evitar condiciones que conduzcan a la formación de niveles de ozono nocivos para la salud.

"Si podemos predecir el nivel de ozono con anticipación, entonces es posible que podamos hacer algo para combatirlo, ", dijo Balashov." El ozono necesita luz solar, pero también necesita otros precursores para formarse en la atmósfera, como los productos químicos que se encuentran en las emisiones de los vehículos. Reducir el uso de vehículos (en los días en que el clima propicia la formación de concentraciones de ozono nocivas para la salud) reducirá el nivel de emisiones que contribuyen a niveles más altos de contaminación por ozono ".

Esta nueva herramienta para los pronosticadores de la calidad del aire permite la evaluación de varios escenarios de contaminación por ozono y ofrece información sobre qué patrones climáticos pueden empeorar los episodios de contaminación por ozono en la superficie. Por ejemplo, temperaturas superficiales más altas, las condiciones secas y las velocidades del viento más ligeras tienden a generar una mayor capa de ozono superficial. Los investigadores publicaron sus resultados en el Journal of Applied Meteorology and Climatology.

El ozono es uno de los seis contaminantes comunes del aire identificados en la Ley de Aire Limpio de la Agencia de Protección Ambiental. Respirar ozono puede desencadenar una variedad de problemas de salud, incluida la EPOC, dolor de pecho y tos, y puede empeorar la bronquitis, enfisema y asma, según la EPA. También puede causar daño pulmonar a largo plazo.

El ozono superficial se designa como contaminante, y la EPA redujo recientemente el umbral promedio máximo diario de 8 horas de 75 a 70 partes por mil millones por volumen. Eso provocó una mayor necesidad de pronósticos probabilísticos y precisos, dijo Balashov.

Los modelos actuales son costosos de ejecutar y, a menudo, no están disponibles en los países en desarrollo porque requieren mediciones precisas. experiencia y poder de cómputo. REGiS aún funcionaría en países que carecen de estos recursos porque se basa en estadísticas y datos históricos del clima y la calidad del aire. El método combina una serie de enfoques estadísticos existentes para superar las debilidades de cada uno, resultando en un todo que es mayor que la suma de sus partes.

"REGiS muestra cómo se pueden utilizar métodos de inteligencia artificial relativamente simples para llevar a cabo pronósticos de fenómenos meteorológicos, como la contaminación del aire, en los pronósticos meteorológicos globales existentes y disponibles gratuitamente, "dijo George Young, profesor de meteorología, Penn State y consejero graduado de Balashov. "El enfoque estadístico adoptado en REGiS (reconocimiento de patrones meteorológicos que guían modelos estadísticos específicos de patrones) puede aportar ventajas tanto de eficiencia como de habilidad en una serie de aplicaciones de predicción".

REGiS se evaluó en el Valle de San Joaquín de California y en el noreste de Colorado, donde Balashov probó su método utilizando métricas estadísticas estándar. El verano pasado, el modelo se utilizó en el área de Filadelfia como una herramienta operativa de pronóstico de la calidad del aire junto con los modelos existentes.

Durante su investigación anterior en Sudáfrica, Balashov se interesó por primera vez en estudiar el ozono y su relación con los fenómenos meteorológicos El Niño y La Niña.

"Me inspiré para estudiar el ozono porque vi cuánta conexión podría haber entre los patrones climáticos y la contaminación del aire, ", dijo Balashov." Me di cuenta de que había una relación realmente fuerte y que podíamos hacer más para explorar esta conexión entre la meteorología y la contaminación del aire, que puede ayudar a hacer predicciones, especialmente en lugares que carecen de modelos sofisticados. Con este método, puede realizar pronósticos de la calidad del aire en lugares como India y China ".