En el proyecto han trabajado más de 20 alumnos y egresados de las ingenierías química y ambiental
Guadalajara, Jalisco.— Un equipo de estudiantes del Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Occidente (ITESO), liderados por el doctor Carlos González Figueredo, desarrolló una aplicación móvil (app) para conocer la calidad del aire en Guadalajara y su zona metropolitana.
Esta app, llamada AireAMG, utiliza como fuentes de información los reportes de las 10 estaciones que la Secretaría de Medio Ambiente y Desarrollo Territorial (Semadet) tiene instaladas en la zona.
En entrevista para la Agencia Informativa Conacyt, el doctor Carlos González Figueredo, coordinador de Ingeniería Química del ITESO, señaló que el principal plus de esta app es que puede dar un pronóstico de cómo estará la calidad del aire en un lugar determinado, hasta para las siguientes 24 horas.
“La Semadet reporta en cada estación la calidad del aire cada hora. Con nuestros modelos, lo que podemos hacer es con el historial de cada estación generar una predicción de cómo van a estar cada uno de los contaminantes durante las siguientes horas”, comentó el también catedrático.
En el proyecto han trabajado más de 20 alumnos y egresados de las ingenierías química y ambiental, quienes han diseñado y desarrollado los modelos para conocer la distribución de contaminantes y el pronóstico de la calidad del aire en un tiempo y ubicación determinado.
¿Cómo funciona?
La app muestra la localización del usuario, mediante tecnología GPS, en un mapa del área metropolitana. Las distintas zonas se ven marcadas en verde cuando la calidad del aire se considera buena, en amarillo cuando esta es regular y en rojo cuando es mala. Esto de acuerdo con el Índice Metropolitano de la Calidad del Aire (Imeca), el cual dispone los límites de contaminación considerados adecuados para la salud.
“En la escala Imeca, de cero a 50 es buena calidad, de 50 a 100 es regular, de 100 a 150 es mala y de 150 en adelante es muy mala calidad. Hay zonas en el área metropolitana que están hasta 20 o 25 por ciento del año en muy mala calidad”, acotó el entrevistado.
En la pantalla principal se presenta la información en tiempo real, además de un pronóstico para las próximas 12 y 24 horas. Estas predicciones son logradas gracias a algoritmos basados en redes neuronales que analizan la información recabada por las estaciones de la Semadet en los últimos años. El modelo entonces “aprende” y es capaz de deducir cómo puede variar la calidad del aire.
Para dar un resultado más preciso, los datos de las diferentes estaciones se triangulan dependiendo del lugar donde se encuentre el usuario.
Fuente: Conacyt
