Un método novedoso que combina inteligencia artificial con tecnologías satelitales de teledetección ha producido la cobertura más detallada de la contaminación del aire en Gran Bretaña hasta la fecha.

Destacado por una nueva investigación dirigida por la Escuela de Higiene y Medicina Tropical de Londres (LSHTM) y publicada en Sensores remotos , la metodología proporciona estimaciones precisas de las concentraciones de contaminación del aire en Gran Bretaña. El modelo ofrece un impresionante nivel de detalles, con medidas proporcionadas a nivel diario y en una cuadrícula de 1x1km en toda Gran Bretaña.

Los resultados indican que el sureste de Inglaterra es la región más contaminada, e identifican puntos calientes en áreas urbanas e industriales. En todo alentador, los hallazgos también muestran una disminución general de la contaminación del aire en Gran Bretaña durante la última década.

Los investigadores dicen que este enfoque novedoso podría revolucionar la evaluación de la exposición a la contaminación del aire y nuestra comprensión de los riesgos para la salud relacionados. vinculando mapas de exposición de todo el país y bases de datos de salud.

En la actualidad, los científicos confían en monitores terrestres para medir la contaminación del aire, sin embargo, estos están escasamente ubicados, concentrado principalmente en áreas urbanas, y no siempre están tomando medidas de forma continua. Esto significa que no existen registros de contaminación del aire a nivel nacional lo suficientemente precisos como para ser utilizados en análisis epidemiológicos para evaluar los riesgos para la salud.

En este estudio, Los investigadores aplicaron una metodología innovadora que utiliza inteligencia artificial y datos basados ​​en satélites para estimar la exposición humana diaria a partículas finas de contaminación del aire entre 2008 y 2018.

El equipo combinó lecturas de monitores terrestres existentes con datos de instrumentos satelitales de observación de la tierra, que proporciona información sobre los patrones climáticos, aerosoles suspendidos en la atmósfera, uso del suelo y cobertura vegetal. También incorporaron datos de otras fuentes, incluida la densidad de población, densidad de carreteras y ubicación de aeropuertos.

Usando sofisticados algoritmos de aprendizaje automático, combinaron los conjuntos de datos para producir estimaciones de la concentración a nivel del suelo de materia particulada fina (menos de 2,5 micrones de tamaño, PM2.5), uno de los contaminantes del aire más peligrosos. Dividieron Gran Bretaña en celdas de cuadrícula y obtuvieron series de contaminación diaria en el período 2008-18.

Dra. Rochelle Schneider, primer autor que dirigió el análisis, dijo:"Esta investigación utiliza el poder de la inteligencia artificial para avanzar en el modelado ambiental y abordar los desafíos de salud pública. Este impresionante conjunto de datos de contaminación del aire representa registros de PM2.5 para 4, 018 días en un dominio espacial de 234, 429 celdas de cuadrícula. Esto proporciona un notable total de 950 millones de puntos de datos que cuantifican de manera integral el nivel de contaminación del aire en toda Gran Bretaña en un período de once años ".

Los resultados del estudio se validaron de forma cruzada comparando las estimaciones producidas por el modelo con las mediciones tomadas de monitores terrestres particulares. y se encontró que estaban estrechamente alineados.

El equipo ahora tiene la intención de combinar los datos con los registros de salud locales. Esta información vinculada se utilizará en análisis epidemiológicos de vanguardia para revelar una imagen muy detallada de la asociación entre la contaminación del aire y los resultados de salud en Gran Bretaña.

Profesor Antonio Gasparrini, Profesor de Bioestadística y Epidemiología en LSHTM y autor principal del estudio, dijo:"Este estudio demuestra cómo las técnicas de vanguardia basadas en la inteligencia artificial y las tecnologías satelitales pueden beneficiar la investigación de salud pública. El resultado revela los patrones cambiantes de la contaminación del aire en Gran Bretaña y en el tiempo con extraordinarios detalles. Ahora esperamos utilizar esta información para comprender mejor cómo la contaminación está afectando la salud de la nación, para que podamos tomar medidas para minimizar el riesgo. La gran cantidad de datos producidos proporcionará una herramienta vital para los investigadores de salud pública que investigan los efectos de la contaminación del aire ".

La Organización Mundial de la Salud estima que hay siete millones de muertes por año en todo el mundo debido a la contaminación del aire. que causa enfermedad pulmonar, cáncer de pulmón, enfermedades del corazón y accidentes cerebrovasculares.

Dr. Vincent-Henri Peuch, Director del Servicio de Monitoreo de la Atmósfera de Copernicus (CAMS) en el Centro Europeo de Pronósticos Meteorológicos a Medio Plazo (ECMWF), dijo:"Este método innovador ha combinado las fortalezas de diferentes fuentes de datos para brindar estimaciones precisas y completas de la exposición a la contaminación del aire, incluidos los sensores terrestres, datos satelitales, y reanálisis de modelos desarrollados por ECMWF como parte del programa Copernicus de la UE. El Dr. Schneider y sus coautores demuestran de manera convincente su desempeño en Gran Bretaña, allanando el camino para muchos estudios futuros sobre los efectos de la contaminación del aire en la salud ".

Dr. Pierre-Philippe Mathieu, Jefe de Phi-lab Explore Office en la Agencia Espacial Europea (ESA), dijo:"Es emocionante ver que los datos de los satélites de observación de la Tierra se utilizan en la investigación de salud pública para avanzar en nuestra comprensión de la intrincada relación entre la salud y la calidad del aire, mejorar vidas en Gran Bretaña, Europa y el resto del mundo."

El estudio está limitado por el hecho de que el método no pudo recuperar de manera confiable los niveles de contaminación del aire de años antes de 2008, dado el número limitado de monitores PM2.5 disponibles. Además, el rendimiento del modelo puede ser menor en áreas remotas caracterizadas por una cobertura limitada de la red de monitoreo terrestre. El equipo de LSHTM planea extender este modelo y reconstruir datos de alta resolución de otros contaminantes del aire.