Pronóstico de tendencia de PM10 mediante redes neuronales artificiales y eventos de bajas costeras / Daniel Antonio Díaz Bacho.

Meteorólogo.

Las Bajas Térmicas Costeras son centros de baja presión no asociados al frente polar que se originan en la zona centro-norte de Chile. Generan condiciones muy estables a medida que avanzan hacia al sur, siendo la principal causante de episodios de contaminación en la ciudad de Santiago de Chile, dando cuenta del 60% de los eventos totales. Como una forma de mitigar los efectos en la población, diversos modelos de pronóstico se han realizado, entre los que se encuentran las Redes Neuronales Artificiales (RNA), una buena herramientas de pronóstico para el ámbito de la Meteorología (Hansen, 1997). Usando la información existente sobre las bajas costeras, en este trabajo se crea una red neuronal, del tipo “backpropagation” y de aprendizaje supervisado, que pronostica valores de PM10 (Material Particulado Respirable con diámetros menores a 10 μm.), cada tres horas y en un intervalo total de 24 horas en Santiago de Chile asociados a dicho fenómeno meteorológico, a partir de variables meteorológicas de estaciones dentro de la cuenca. Los resultados obtenidos, muestran que la RNA pronostica mejor la tendencia, entregando resultados aceptables, que los valores puntuales de PM10, a pesar de los problemas en las series utilizadas (vacíos extensos y datos mal medidos). Además se realizó el pronóstico para todo el año, mostrando mejores resultado para la época de otoñoinvierno y para aquellas bajas que presentaran mejor definición.