Según la UPM, la predicción precisa y rápida de las concentraciones de ozono troposférico resulta fundamental para el manejo del sistema público de alerta de contaminación, de ahí el gran interés de este trabajo.

El nuevo método combina el pre-procesamiento del conjunto de datos que se utilizan para anticipar el comportamiento de los fenómenos físicos con técnicas de regresión y de inteligencia artificial, mediante una técnica de votación entre diferentes modelos para mejorar la capacidad predictiva.

Según Bing Gong, autora principal del estudio, “los datos que se obtienen poseen buenas propiedades de sensibilidad y estabilidad, y los resultados mejoran los convencionales entre un 30 y un 80%”.

Este estudio se ha realizado en Hong Kong, pero otros miembros del grupo de investigación analizan situaciones similares en otras ciudades, como Marrakech o Ciudad de México.

El equipo de expertos trabaja ahora en la estimación de los niveles de contaminante a los que cada individuo está expuesto, a partir de los valores de inmisión y la posición geográfica de la persona.

Joaquín Ordieres, responsable del grupo de investigación, explicó que “lo que pretendemos es permitir la incorporación de elementos adicionales, como la consideración de la calidad del aire doméstico o de la oficina. Se entiende que este es el siguiente paso lógico, para poder proporcionar al individuo y al sistema sanitario evidencias de exposición más concluyentes que los valores genéricos de inmisión registrados”.