Implementación del algoritmo Map-Matching para medir la calidad del aire.

Alguna vez se han preguntado. ¿Qué tan puro es el aire que respiramos? ¿Qué micropartículas están presentes y que tan perjudiciales son para nuestra salud?

Una de las características que definen a la Universidad Andrés Bello es su compromiso con la comunidad. Es gracias a esta iniciativa que hoy podemos presentarles una nueva metodología para medir la calidad del aire.

Actualmente se utilizan estaciones de montero estáticas para medir los índices de contaminación, lo cual por las corrientes del aire y su carácter volátil resulta obsoleto. Entonces se optó por la opción de hacer una estación de monitoreo móvil este tipo de análisis de contaminación requirió un GPS en el auto y un extractor de aire con un sensor asociado que mide la concentración de micropartículas, PM2.5 y las partículas ultrafinas (Smog), las cuales son nocivas para la salud y que se encuentran presentes en las comunas de Temuco y Padre las Casas en la Región de La Araucanía. Comunas en las cuales la concentración es tal, que se puede percibir a simple vista una capa de contaminación en el cielo.

El gran problema que tiene utilizar un GPS es que estos aparatos tienen un margen de error entre los 20 a 30 metros. Las variables que afectan son por ejemplo las variaciones repetitivas en la velocidad, refracciones de la señal producto de edificios o incluso el clima puede afectar en la comunicación entre el satélite y el aparato lo que produce ambigüedades espaciales.

Es aquí donde el algoritmo Map-Matching toma protagonismo ya que este automatiza el proceso de resolver las ambigüedades espaciales utilizando tecnología GIS, ajustando los puntos del GPS a su correspondiente red vial, lo que nos permite saber con exactitud los índices de contaminación, ver que sectores se ven mas expuestos que otros y poner en contraste con la afluencia de personas a centros de salud primaria por enfermedades tales como asma, neumonía, cancer pulmonar, etc.

Luis Delgado.


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