Metrópoli

El Conacyt pronosticará calidad del aire con 24 horas de anticipación

Mediante estos datos e información será posible generar modelos que permitan predecir la calidad atmosférica de las siguientes horas, con un rango importante de certidumbre.

Mediante estos datos e información será posible generar modelos que permitan predecir la calidad atmosférica de las siguientes horas, con un rango importante de certidumbre.

El Conacyt pronosticará calidad del aire con 24 horas de anticipación

El Conacyt pronosticará calidad del aire con 24 horas de anticipación

La Crónica de Hoy / La Crónica de Hoy

El Gobierno de la Ciudad de México y el Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología (CONACyT) firmaron un convenio con el que se podrá pronosticar con 24 horas de anticipación el comportamiento de los principales contaminantes del aire de la Metrópoli. Mediante estos datos e información será posible generar modelos que permitan predecir la calidad atmosférica  de las siguientes horas, con un rango importante de certidumbre.

También podrá aplicarse en la optimización de servicios urbanos, gestión de riesgos y protección civil, acceso al agua y explotación de datos de la Ventanilla Única de Construcción (VUC) para la planeación urbana.

Claudia Sheinbaum, Jefa de Gobierno explicó que “se trata de poner los datos que genera la Ciudad de México al servicio de la investigación científica y por medio de esta, ayudar a mejorar las políticas públicas que se hacen en el Gobierno de la Ciudad”.

A partir de este convenio, se podrá predecir el comportamiento del ozono y las partículas suspendidas PM10 y PM2.5. La mandataria capitalina señaló que todos los días la ciudad genera una importante cantidad de datos en diversos ámbitos —lo que se conoce como Big Data—, por lo que al estudiar y aprovechar esa información, se podrán identificar y comprender las distintas problemáticas, así como diseñar soluciones a partir de la evidencia que aportan.

Por su parte la directora general del CONACyT, María Elena Álvarez-Buylla Roces, comentó que el trabajo conjunto permitirá desarrollar herramientas de cómputo inteligente para pronosticar los niveles de contaminantes señalados. Explicó que también se exploran métodos de vanguardia en ciencia de datos, como el Machine Learning, capaz de analizar en 10 minutos todas las variables meteorológicas y datos de contaminantes medidos en diferentes escalas de tiempo del Sistema de Monitoreo Atmosférico de la Ciudad de México.

“Esta colaboración que hoy formalizamos y anunciamos públicamente en torno a la construcción de este trabajo conjunto, busca desarrollar y mejorar los modelos de pronóstico, aportar herramientas complementarias y experimentar con métodos novedosos que serán útiles para otros problemas sociales y ambientales de interés público”, apuntó.

La colaboración tendrá continuidad a través de la transferencia tecnológica y vinculación con expertos.