PRONÓSTICO PRELIMINAR DE MATERIAL PARTICULADO CON REDES NEURONALES Y MEDICIONES DE BAJO COSTO

A. SCAGLIOTTI; G. A. JORGE; J. URQUIZA; S. E. PULIAFITO; M. F. TAMES

Congreso; Congreso Argentino de Meteorología (CONGREMET); 2022

El deterioro de la calidad del aire es uno de los mayoresproblemas ambientales en el mundo. Uno de los principalesindicadores al respecto son los aerosoles suspendidos en laatmósfera, que cercanos a la superficie suelen sercaracterizados como concentraciones de materialparticulado. Sin embargo, los equipos requeridos para sumonitoreo son extremadamente costosos y las medicionesson generalmente dispersas o inexistentes en muchasregiones del mundo.En los últimos tiempos ha aumentado la disponibilidad tantode sensores de bajo costo para mediciones ambientalescomo de placas de desarrollo, lo que ofrece una alternativainteresante a los equipos de alto coste. Estas medicionespueden ser potenciadas a partir del modelado con RedesNeuronales Artificiales.Este trabajo presenta el desarrollo de un pronóstico dematerial particulado con un modelo de Red Neuronal a partirde mediciones de bajo costo y datos de capa límiteatmosférica, en el centro-norte del conurbano bonaerense.