Investigadores del Centro Internacional de Métodos Numéricos en Ingeniería (CIMNE) y la Universidad de Barcelona (UB) han ideado un nuevo método para mejorar la predicción de altos niveles de ozono troposférico, un contaminante de origen fotoquímico que afecta especialmente a la Plana de Vic. En un artículo publicado en 'Atmospheric Pollutin Reserarch', los autores han usado muestras de calidad del aire de Manlleu, Tona y Vic (Osona) para mejorar la capacidad de los modelos computacionales de inteligencia artificial basados en aprendizaje automático para predecir la concentración máxima diaria de ozono troposférico en 8 horas. La metodología mejora los resultados de los modelos existentes y aumenta el acierto predictivo en los rangos más altos de concentración de los contaminantes.
El jefe del grupo de investigación sobre aprendizaje automático en ingeniería civil en CIMNE, y coautor del estudio, el doctor Fernando Salazar, destaca que esta mejora permitirá "predecir los episodios de alta contaminación por ozono troposférico con más exactitud" y "proteger a la población más vulnerable".
El ozono troposférico es un contaminante secundario formado por reacciones fotoquímicas entre óxidos de nitrógeno, provocados por la actividad industrial y el tráfico, compuestos orgánicos volátiles y la radiación solar. Causa efectos como tos, irritaciones y disminución del rendimiento y tiene mayor incidencia entre la población de riesgo como niños, ancianos y enfermos crónicos.
La Plana de Vic es el territorio catalán donde más a menudo se superan las concentraciones de ozono troposférico (O3) dictados por la legislación medioambiental debido a sus características orográficas, climatológicas y de actividad económica. Está situada a 60 km de Barcelona y rodeada de un sistema montañoso y regularmente recibe contaminantes del área metropolitana debido a situaciones climatológicas de ventilación atmosférica deficiente.
Esta investigación se ha desarrollado dentro del proyecto PIKSEL, "Portal para la integración del conocimiento para una gestión sostenible de los ecosistemas y el territorio" financiado por el Departamento de Territorio y Sostenibilidad y el Departamento de Acción Climática de la Generalitat de Catalunya. PIKSEL es una herramienta de gestión y previsión para estudiar fenómenos ambientales, demográficos, económicos y sociales en Cataluña para apoyar la toma de decisiones basada en datos.
El artículo científico, que se publicará en papel en marzo de 2024 y ya está disponible en Internet, es un trabajo conjunto de D.J. Vicente, F. Salazar, S.R. López-Chacón y C. Soriano (Grupo de investigación sobre aprendizaje automático en ingeniería civil en CIMNE) y J. Martin-Vide (Grupo de Climatología del IdRA en el Departamento de Geografía de la Universidad de Barcelona).
