Red Neuronal Artificial aplicado para el pronóstico de eventos críticos de PM2.5 en el Valle de Aburra.

Abstract

Las grandes implicaciones que tiene en la salud humana la exposición a eventos de contaminación atmosférica, puede tener repercusiones en la calidad de vida, economía, y en la calidad de los ecosistemas de una ciudad. Con la posibilidad de prever un evento crítico, se habilita la opción de tomar medidas adecuadas para la mitigación o incluso la prevención dichos impactos. En este documento, se ha desarrollado y se ha probado un modelo de Redes Neuronales Artificiales (RNA) para pronosticar la concentración diaria del material particulado menor a 2.5 micras (PM2.5) en el Valle de Aburrá (Colombia), con un día de anticipación. Esto, a partir de información de tres estaciones de la Red de Monitoreo de Calidad del Aire del Área Metropolitana.

Keywords

• Contaminación atmosférica
• Pronóstico de PM2.5
• Red Neuronal Artificial
• Datos Meteorológicos