Experto insistió que modelo neuronal es "más eficiente" para medir calidad del aire

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Autor: Cooperativa.cl

Patricio Pérez sostuvo que el sistema "pronostica mejor la concentración de contaminantes".

Autoridades utilizan modelo predictivo para decretar alertas ambientales.

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Ante la alerta ambiental decretada para este sábado, el coordinador del Centro Meteorológico Ambiental de la Usach, Patricio Pérez, insistió que el modelo predictivo, usado por autoridades, no logra adelantarse a este tipo de episodios, a diferencia del neuronal cuando las condiciones meteorológicas cambian bruscamente durante la madrugada.

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Intendencia extendió la alerta ambiental para este sábado. (Foto: Archivo)

De esta manera, Pérez afirmó que "nuestro modelo utiliza un algoritmo matemático más eficiente y toma en cuenta de una manera más eficiente las variables que afectan la contaminación en el momento de tomar la decisión de detectar o no un episodio crítico".

Asimismo, aseguró que el modelo neuronal de pronósticos, "previó las dos alertas ambientales ocurridas los días 11 y 26 de mayo, y que no fueron decretadas oportunamente por la Intendencia Metropolitana".

El experto sostuvo que "este modelo detecta más episodios que el otro y pronostica mejor la concentración de contaminantes y que no se use es un problema de la rigidez de la gestión, porque hay una serie de maneras de funcionar que ha impuesto la autoridad".

Pérez aseguró que durante toda esta semana las condiciones del aire estuvieron en niveles que son peligrosos para la población y propuso que la autoridad decrete medidas restrictivas para emisiones provenientes de chimeneas o leña que abarquen más de un día.

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