Una reciente investigación reveló que un modelo utilizado para el pronóstico de emergencias ambientales en la Región Metropolitana no logró anticipar más del 50% de los episodios críticos de contaminación por PM10 entre los años 2020 y 2022. Este hallazgo, desarrollado por un equipo interdisciplinario de Chile y Ecuador, subraya la necesidad de mejorar los sistemas de alerta.
El estudio, que evaluó específicamente el modelo Cassmassi-1, involucró la colaboración de Partículas SpA, la Universidad de Santiago de Chile, la Universidad del Bío-Bío, la Pontificia Universidad Católica de Valparaíso, la Universidad Nacional de Chimborazo y la Universidad de Las Américas (EC), junto con la Université de Lorraine en Francia.
El material particulado PM10, compuesto por diminutas partículas suspendidas en el aire, es conocido por sus efectos adversos en la salud respiratoria, afectando principalmente a niños, adultos mayores y personas con enfermedades preexistentes.
“En 2020 detectó apenas uno de cada tres episodios. En los dos años siguientes, su capacidad de detección mejoró, pero siguió por debajo de la mitad: identificó el 47,4 % en 2021 y el 43,8 % en 2022″, explicó la doctora Andrea Espinoza, investigadora del Departamento de Ingeniería Industrial de la Universidad de Santiago de Chile y coautora del trabajo.
La investigación también examinó las limitaciones de los pronósticos y las condiciones que favorecen la acumulación de contaminantes. La doctora Espinoza enfatizó la importancia de integrar mejor la información meteorológica con las actividades humanas que generan emisiones.
“Si consideramos solo las variables climatológicas, como la temperatura, el viento y la humedad, ¿nos alcanza para hacer el pronóstico? Vimos que no era suficiente. Los modelos que consideraban estas variables y las emisiones generadas por las personas se ajustaban mejor, pero aun así necesitamos que el pronóstico siga mejorando”, añadió la especialista.
Con el apoyo de la Seremi del Medio Ambiente de la Región Metropolitana, el equipo analizó alrededor de 1,2 millones de registros de calidad del aire y meteorología de mayo a agosto entre 2017 y 2022. Sin embargo, la evaluación de los modelos se centró en los años 2020 a 2022 debido a la disponibilidad de datos oficiales.
Otro hallazgo relevante fue que más del 60% de los avisos de episodio emitidos por Cassmassi-1 no coincidieron con episodios observados. Los investigadores aclaran que esto no implica un pronóstico erróneo, ya que las restricciones aplicadas tras la alerta podrían haber reducido la contaminación.
“¿Qué pasa si esa falsa alarma nos está diciendo que la restricción vehicular sí funciona? Todavía tenemos esa duda. Nos falta estudiar cómo se comportan las personas cuando les avisamos que hay preemergencia y cuánto ayudan las medidas a reducir la contaminación”, planteó la doctora Espinoza.
Ante este panorama, el equipo investigador propone mejorar la calidad de la información de las estaciones de monitoreo, reforzar las mediciones atmosféricas en altura y explorar la aplicación de otros modelos de predicción que se adapten mejor a las condiciones específicas de Santiago.
“Lo primero es mejorar los datos, porque tuvimos estaciones que no pudimos utilizar. También podemos desarrollar otros modelos y evaluar cómo avanzar”.
