Modelos para la validación del empleo de sensores de bajo costo en la medición de la calidad del aire

Abstract

Las naciones han invertido en estaciones de mediciones del aire para diseñar políticas medioambientales basados en los datos. Sin embargo, al ser tan onerosas, en la mayoría de los casos se cuentan con pocas estaciones, inclusive en las grandes ciudades. Por esta razón, se están realizando estudios sobre la efectividad de las mediciones realizadas por sensores de bajo costo (LCS, Low Cost Sensors). En esta investigación, que hace parte del Proyecto PROMESA (PROcedencia del Material particulado y su Efecto en la SAlud de los niños) que se desarrolló en las ciudades de Bogotá y Medellín, se evaluaron diferentes modelos de aprendizaje automático para mejorar la calidad de las mediciones entregadas por los LCS que se tienen estas ciudades. El ajuste de los LCS se realizó tomando como referencia las mediciones de las variables meteorológicas entregadas por estaciones oficiales pertenecientes de la red de calidad del aire presente en estas ciudades.