Modelo de dispersión de compuestos orgánicos volátiles primarios en tiempo real mediante sensores de bajo costo

Abstract

La contaminación es una problemática a nivel mundial, solo en Chile 12.000 decesos son producto de este problema. Esta situación se agudiza en ambientes con múltiples fuentes de emisión, ya que los sistemas de monitoreo presentan una baja cobertura espacial y actualización cada una hora de los niveles de contaminación. En consecuencia, estos sistemas no permiten reconocer situaciones de riesgo en tiempo real, generando situaciones como los más de 1500 casos de intoxicación ocurridos el 2018 en Quintero y Puchuncaví. Motivado por lo anterior, el proyecto de memoria desarrolla un modelo de dispersión en tiempo real, mediante el uso de sensores de bajo costo. Ya que estos dispositivos han permitido aumentar la cobertura espacial y temporal del seguimiento ambiental; además, los modelos de dispersión permiten aumentar el conocimiento de la distribución espacial de los contaminantes. Aplicando la metodología de interpolación de los vecinos naturales se desarrolla un algoritmo de rápida ejecución, que estima los niveles de concentración en un área definida, a partir de valores medidos en ubicaciones establecidas. Si bien el caso de estudio se centra en los compuestos orgánicos volátiles, se plantea una metodología aplicable a cualquier contaminante. Su ejecución permite actualizar los niveles de contaminación cada 2 minutos, por lo que puede ser utilizado como un sistema de alerta temprana de calidad del aire, al identificar rápidamente zonas con mayores niveles de contaminación. En consecuencia, el modelo tiene un potencial uso como sistema de alerta temprana de calidad del aire. El desempeño del modelo se analiza mediante el mecanismo de validación cruzada KFold y Leave-One-Out, utilizando información validada de MP2,5 de la red del SINCA. Se obtienen porcentajes de error entre las concentraciones estimadas y observadas del 30 y 40 % en las temporadas de invierno y verano respectivamente. Además, las estimaciones logran representar adecuadamente el ciclo diario de contaminantes, presentando un índice de correlación promedio entre las estimaciones y los valores observados de 0,8 en la temporada de verano y de 0,86 en la temporada de invierno. La principal conclusión corresponde a que la complejidad del ambiente condiciona el número de equipos de monitoreo que aseguren estimaciones confiables. Al ser un método basado en interpolaciones su calidad depende significativamente de la ubicación de los equipos de monitoreo, especialmente su posición respecto a las zonas de máxima y mínima concentración en el plano. Las mejoras sugeridas tienen relación con la influencia del viento en el cálculo de los coeficientes de correlación, además del potencial acople de sensores móviles a la red de monitoreo, que permitirían responder a cambios dinámicos en el ambiente, al ubicarse en las zonas de máxima y mínima concentración.