Contribuir a una mejor gestión de la contaminación local, como en el caso de Quintero y Puchuncaví, y enfrentar el desafío global de reducción de las emisiones de efecto invernadero, son parte de los objetivos de esta iniciativa financiada por la Unión Europea, en la que participan científicos de la Universidad Técnica Federico Santa María y la Universidad de Chile.
Según cifras del Ministerio del Medio Ambiente, en Chile más de 4 mil personas mueren al año por enfermedades asociadas a la contaminación ambiental. Por esta razón, contar con modelos predictivos que permitan mejorar la calidad del aire e implementar medidas de mitigación para proteger la salud de las personas, es fundamental. Así lo indica el Dr. Mauricio Osses, investigador del Centro Científico Tecnológico de Valparaíso y académico de la Universidad Técnica Federico Santa María que, en representación de esta casa de estudios, lidera el proyecto Predicción de la Contaminación del Aire en América Latina y el Caribe (PAPILA, por sus siglas en inglés).
El objetivo de esta iniciativa (en la cual participan 9 organizaciones de Europa y 9 de América Latina), apunta al establecimiento de una red colaborativa para el desarrollo e implementación de una plataforma de análisis y pronóstico de los niveles de contaminación atmosférica en las principales ciudades latinoamericanas, evaluando su impacto en la salud y la economía de la población.
Sobre el proyecto
Desde 2018, los científicos nacionales e internacionales miembros de este conglomerado trabajan en la creación de un modelo predictivo a través del levantamiento de un complejo sistema de datos, que comprende las últimas tres décadas (desde 1990 a 2020). Este sistema pretende entregar información exhaustiva (en tiempo real y para las próximas semanas) sobre los distintos agentes contaminantes que se emiten a la atmósfera como el material particulado (MP), monóxido de carbono (CO), dióxido de azufre (SO2), óxido de nitrógeno (NOx), metano y amoniaco – entre otros -, provenientes de distintos sectores productivos (transporte, industrial, residencial), variables meteorológicas (vientos, temperatura) y parámetros fotoquímicos (radiación solar).
“Las estaciones de monitoreo que existen actualmente para predecir la calidad del aire son insuficientes, porque no indican de dónde proviene la contaminación que están midiendo. Con esta plataforma, que esperamos se transforme en una herramienta informativa de utilidad para la toma de decisiones gubernamentales y el impulso de políticas públicas, se podrán obtener mapas de alta resolución espaciales y temporales, para la visualización de todo el abanico de emisiones en las distintas ciudades del país. Además, permitirá modelar el cambio climático y evaluar localmente si las medidas de mitigación y reducción de gases de efecto invernadero (GEI) están siendo efectivas”, afirma el investigador.
Datos y política pública
Según el Dr. Osses, la información generada por las investigaciones de PAPILA, que se publican en las principales revistas académicas en la materia y sirven de insumo a la comunidad científica, al mismo tiempo presentan “una relación fuerte con la generación de políticas públicas”.
“A los ministerios les corresponde, en base a las normas que existen hoy, determinar si el día de mañana a Santiago o Valparaíso debe aplicarse una restricción de cierre de empresas, de circulación de vehículos o de uso de leña. Entonces este método predictivo puede contribuir a evaluar qué probabilidad existe de superación de la norma en los próximos días, lo que permitiría tomar medidas con anticipación y evitar esas superaciones”, explica el académico, agregando que “esto puede aplicarse en ciudades complejas como capitales, o también en localidades pequeñas, pero de alta peligrosidad, como lo que ocurre hoy en Quintero y Puchuncaví. Podríamos estimar qué sucedería si la Fundición Ventanas desaparece, por ejemplo. Esa emisión tú la retiras y predices cuál sería el impacto”.
En esta misma línea, aunque no es uno de los objetivos directos de esta etapa del proyecto, el Dr. Osses asegura que es posible utilizar los datos obtenidos para evaluar impactos en la salud de las personas, calculando el número de muertes o enfermedades que podrían evitarse gestionando mejor las fuentes de emisiones altamente contaminantes.
