La temporada de Diwali en la India debería ser un momento de alegría y felicidad.
Desafortunadamente, también es la “temporada de la contaminación” debido a una combinación de inclemencias del tiempo, lanzamiento de moscas en algunos estados y hogueras para celebrar Diwali, además de las consecuencias medioambientales de la rápida urbanización en la India.
Defenderse contra contaminación del aire Es perenne, pero más severo en esta época del año, lo que lleva a nuevos esfuerzos como torres de humo y lluvia artificial.
Si bien estas tecnologías pueden estar respaldadas por la ciencia, determinar su eficacia mediante prueba y error puede ser una tarea costosa e inútil.
Los últimos avances tecnológicos en los campos. calidad del aire El monitoreo y el modelado se pueden utilizar para evaluar posibles soluciones y realizar un seguimiento de su éxito después de la implementación, si se recurre a la rendición de cuentas.
Tecnología de monitoreo
No se puede gestionar lo que no se mide.
Medir la contaminación del aire nos ayuda a determinar el alcance del problema, pero los métodos tradicionales, como las estaciones permanentes de monitoreo de la calidad del aire ambiente, o CAAQMS, son costosos de poseer y operar (entre 100.000 y 150.000 dólares). Estos métodos requieren refugios con aire acondicionado y pruebas de control de calidad cada una o dos semanas por parte de técnicos capacitados.
Actualmente, India enfrenta un enorme déficit de datos sobre la contaminación del aire que afecta nuestra capacidad no solo para identificar puntos críticos hiperlocales en las ciudades, como los causados por incendios forestales, quema de desechos a cielo abierto o congestión del tráfico, sino también para cuantificar los problemas en las áreas rurales y realizar un seguimiento efectivo del progreso de las políticas de calidad del aire. .
Los sensores de aire cuestan una fracción de un CAAQMS, son portátiles, requieren solo una calibración semestral o anual, no requieren aire acondicionado y pueden proporcionar mediciones indicativas para identificar puntos críticos hiperlocales y tendencias en la calidad del aire.
Los datos validados de los sensores de aire se pueden utilizar para implementar medidas de control a escala de vecindario y proteger a los trabajadores al aire libre, como la policía de tránsito y los vendedores ambulantes, alertándolos sobre momentos en que el uso de equipos de protección como las máscaras N95 puede ser útil.
La exposición directa de los sensores de aire a condiciones variables de temperatura y humedad puede provocar lecturas inexactas, ya que no se encuentran en un recinto ambientalmente controlado.
Por ejemplo, el sensor puede informar incorrectamente altos niveles de partículas (PM) en condiciones húmedas, lo cual es común durante las temporadas de lluvias.
Los algoritmos de aprendizaje automático pueden corregir estos errores para mejorar la calidad de los datos de los sensores de aire.
Sin embargo, los proveedores de datos deben ser transparentes acerca de sus métodos para evitar incluso la apariencia de procesamiento de datos.
La verificación independiente del rendimiento del sensor también mejora la confianza en los datos del sensor, como lo muestra el Centro de evaluación del rendimiento del sensor de calidad del aire (AQ-ESPECIFICACIÓN) programa en California en los Estados Unidos.
Hemos lanzado una iniciativa similar llamada Programa indio de evaluación y capacitación de sensores (Indi-SET), el primer Indi-SET en el Centro de Estudios de Ciencia, Tecnología y Políticas en el centro de TI del sur de Bengaluru.
Modelado de la calidad del aire
La gestión de la calidad del aire depende de saber cuántas emisiones se emiten y dónde, lo que se denomina inventario de emisiones.
Sin embargo, la calidad del aire en la ciudad también se ve afectada por fuentes regionales.
Por ejemplo, la contaminación del aire en Delhi se debe en parte a las emisiones procedentes de la quema de residuos de los estados vecinos de Punjab y Haryana. Además, los contaminantes gaseosos pueden sufrir reacciones químicas en la atmósfera para formar partículas.
Por lo tanto, los principales programas de gestión de la calidad del aire en los Estados Unidos y la Unión Europea se basan en modelos modernos de calidad del aire, llamados modelos de transporte químico (CTM).
El modelado de la calidad del aire es un método que utiliza matemáticas y programas informáticos para predecir las concentraciones de contaminación del aire y evaluar sus efectos. Los resultados de estos modelos se confirman mediante mediciones terrestres y datos satelitales.
CTM combina inventarios de emisiones, datos meteorológicos horarios, como la velocidad y dirección del viento, y la química atmosférica para simular la contaminación del aire en el mundo real.
Sin embargo, el uso de CTM para desarrollar planes de gestión de la calidad del aire no es común en la India, ya que los CTM funcionan durante semanas o meses en grupos informáticos de alto rendimiento para cada escenario, como la línea de base o cada intervención propuesta.
Una nueva clase de “modelos de complejidad reducida” – o RCM – puede superar este obstáculo.
Las soluciones a la contaminación del aire deben tener un impacto sostenible y a largo plazo. Por lo tanto, sus efectos no deben modelarse en una escala horaria como CTM, sino que queremos modelar sus efectos sobre la contaminación del aire promedio anual o estacional.
Los RCM también se pueden ejecutar rápidamente en una simple computadora portátil para evaluar y comparar diferentes intervenciones potenciales en una o dos semanas.
Al modelar los efectos de diversas intervenciones, como la reducción de vehículos en las carreteras y la restricción de las operaciones industriales, antes de implementar estas medidas, los gobiernos pueden identificar e implementar sólo las medidas de control más efectivas para ahorrar dinero.
También evita dificultades innecesarias para los ciudadanos comunes y cargas económicas innecesarias para la industria. Al igual que con la validación de datos de sensores de aire, el rendimiento del RCM debe compararse con el de los CTM convencionales.
El camino hacia un aire más limpio en Estados Unidos y la Unión Europea ha llevado décadas, en parte debido a la dependencia del monitoreo y modelado tradicional de la calidad del aire.
Sin embargo, los avances tecnológicos en sensores de aire y RCM permiten a la India y otros países del Sur Global aprovechar la toma de decisiones basada en datos y avanzar más rápido hacia un aire más limpio para todos.
Esta historia se publica con permiso. Fundación Thomson ReutersDivisión benéfica de Thomson Reuters, que cubre noticias humanitarias, cambio climático, sostenibilidad, derechos de las mujeres, trata y derechos de propiedad. visita https://www.context.news/.
