Este año un nuevo modelo predictivo de calidad del aire fue utilizado durante todo el período de alertas sanitarias ambientales, ayudando a implementar las medidas necesarias para mitigar los episodios críticos. “Se trata de un modelo predictivo desarrollo por la Universidad de Iowa (EE.UU), que permite anticipar los días de mala calidad del aire y, tomar medidas para mitigar estos episodios”, informó el subsecretario del Medio Ambiente, Marcelo Mena.
Gracias a este modelo, agrega la autoridad ambiental, en el país se lograron reducir las horas en emergencia ambiental: “Este instrumento demuestra que un episodio crítico es una mala condición de ventilación, que empeora cuando hay emisiones altas, pero que al mismo tiempo, es posible mitigar y reducir evitando las concentraciones más altas que causan más daño a la salud”, destacó.
La autoridad ambiental fue parte del seminario Descontaminación del Aire de Santiago y de las ciudades del sur de Chile, que realizo la Universidad Católica junto al Ministerio del Medio Ambiente. La actividad contó con la presencia de los coinvestigadores y creadores del modelo de pronóstico Gregory Carmichael, co-director del Centro de Investigación Ambiental Regional y Global de la Universidad de Iowa y de Pablo Saide, PhD. Del Centro de Investigación Atmosférica de la Universidad de Iowa.
“Chile demostró que el modelo ayuda a disminuir el impacto que tiene la contaminación en la gente. Creemos que gran parte de esa reducción fue porque se pudieron anticipar los episodios con varios días, entonces se tomaron medidas de precaución antes de que ocurrieran, de forma de disminuir la contaminación”, indica Pablo Saide. El modelo predictivo chileno, agrega el experto, se está usando en otros lugares, pero con una configuración distinta. “La gran diferencia es que Chile es uno de los pocos países en que el Gobierno puede tomar medidas para reducir la contaminación”, destacó.
Gregory Carmichael, por su parte, explicó que “este pronóstico tiene una configuración que permite captar en un área particular la dependencia o relación de la temperatura respecto de las emisiones contaminantes, lo que hace posible predecir las emisiones de leña en inverno, por ejemplo”.
