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Estudio: Modelado de la contaminación ambiental en la ciudad de Santander (España)

Hemos publicado un nuevo estudio titulado “Modelado de la contaminación ambiental en la ciudad de Santander (España)“, realizado en el contexto del proyecto Ciudad2020. En este nuevo documento -de forma análoga a lo que hicimos en nuestro estudio sobre contaminación acústica-, nos hemos centrado presentar el análisis completo de aplicación real en el modelado de la contaminación ambiental en la ciudad de Santander (España), que ya había sido descrito de forma resumida en nuestro whitepaper sobre técnicas de modelado predictivo de contaminación en la ciudad sostenible.

Uno de los objetivos de Ciudad2020 en cuanto a contaminación es establecer una red amplia de sensores de bajo coste en la ciudad (frente al modelo actual, de pocas estaciones de medida muy caras y muy precisas). Sin embargo, actualmente, la red de sensores de bajo coste mencionada no está aún desplegada en ninguna ciudad, y para comprobar la validez de este modelo se necesitan datos de distintos contaminantes relacionados con un núcleo urbano.

cimaLos datos utilizados en este estudio son los datos históricos proporcionados por el Centro de Investigación del Medio Ambiente (CIMA). El CIMA es un organismo autónomo del Gobierno de Cantabria dependiente de la Consejería de Medio Ambiente, creado por ley en 1991,y centra su actividad en la realización de análisis físico-químicos sobre el estado del medio ambiente y gestión de la sostenibilidad, a través de la Información Ambiental, de la Participación, de la Educación y del Voluntariado Ambiental.

El conjunto de datos está formado por medidas cuarto-horarias (es decir, 1 medida cada 15 minutos) registradas en las 4 estaciones automáticas de medición de la Red de Control y Vigilancia de la Calidad del Aire de Cantabria que están establecidas en el entorno de la ciudad de Santander (Santander Centro, Tetuán, Cros y Guarnizo), entre el 1/1/2011 al 31/1/2013, de valores asociados a los siguientes contaminantes: PM10 (partículas en suspensión de tamaño inferior a 10 micras), SO2 (dióxido de azufre),NO y NO2 (óxidos de nitrógeno), CO (monóxido de carbono), O3 (ozono), BEN (benceno), TOL (tolueno) y XIL (xileno). Además, aquellas estaciones que disponen de torre meteorológica miden los siguientes parámetros meteorológicos: DD (dirección del viento), VV (velocidad del viento), TMP (temperatura), HR (humedad relativa), PRB (presión atmosférica), RS (radiación solar) y LL (nivel de precipitación).

estaciones-cantabria

Según se describe en el documento, el primer paso de cualquier estudio de modelado consiste en el análisis de los datos, realizado variable a variable y en cada estación de medida. En necesario al menos un estudio de los estadísticos básicos por estación (media y desviación típica, mediana, moda), la distribución de valores (histograma) tanto en global como a nivel mensual y la distribución horaria. Además se analiza la media móvil, estadístico aplicable al análisis de tendencias caracterizado por suavizar las fluctuaciones que se producen en mediciones instantáneas y capturar las tendencias existentes en un determinado período.

El siguiente paso es analizar cómo las variables dependen de las demás, con vistas a seleccionar aquel conjunto de variables que más rige el comportamiento de la variable de salida. Para ello se ha empleado el análisis de correlación, que es una herramienta estadística que permite medir y describir el grado o intensidad de asociación entre dos variables. En concreto se ha utilizado el coeficiente de correlación de Pearson, índice que mide la relación lineal entre dos variables aleatorias X e Y cuantitativas.

Se ha realizado un análisis de dependencias en el mismo instante de tiempo, en instantes de tiempo pasado, con valores diferenciados (diferencia del nivel de concentración registrado para un contaminante en un determinado instante de tiempo y el registrado 30 minutos antes: para intentar detectar tendencias a lo largo del tiempo con independencia de los valores absolutos) y con el valor de la media móvil de dicho contaminante considerando diferentes intervalos de tiempo.

El siguiente paso es evaluar una serie de algoritmos de modelado con aprendizaje supervisado (predicción, clasificación) o no supervisado (agrupamiento) para extraer conclusiones sobre el comportamiento de las variables de contaminación. El análisis de predicción se ha centrado en en Santander Centro, con horizontes de predicción a 1 hora, a 2 horas, a 4 horas, a 8 horas y a 24 horas. Se han entrenado y evaluado modelos de predicción para cada una de las variables de contaminación en todos esos horizontes. En cada caso (combinación variable-horizonte de predicción) se han entrenado diferentes algoritmos de aprendizaje automático: M5P, IBk, Multilayer Perceptron, regresión lineal, Regression by Discretization, RepTree, Bagging con RepTree, etc. La evaluación se realiza comparando el error medio absoluto (Mean Absolute Error) de los distintos métodos de predicción.

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Por ejemplo, al estudiar la predicción a 8 horas, se ve que la hora del día comienza a cobrar importancia, debido a que los ciudadanos se comportan de forma cíclica y probablemente lo que ocurre a las 7 de la mañana (por ejemplo, se sale a trabajar) tenga relación con lo que ocurra a las 3 de la tarde (siguiendo con el ejemplo, se vuelve de trabajar).

El último paso del proceso de minería de datos según la metodología CRISP-DM sería la puesta en producción en un sistema de gestión medioambiental para la obtención de predicciones en tiempo real sobre los diferentes valores de contaminantes. Esta puesta en producción debe considerar lógicamente los resultados y conclusiones obtenidos en el proceso de análisis y modelado, en la hora de diseñar el despliegue y priorizar las posibles inversiones necesarias.

Lo más importante a destacar es que el estudio ilustra y detalla los pasos a seguir en un proyecto de modelado de la contaminación ambiental empleando minería de datos, aunque lógicamente el análisis y las conclusiones concretas sólo son válidas, en general, para la ciudad de Santander. Puede acceder al estudio completo, más información y demostradores, en nuestro sitio web: http://www.daedalus.es/ciudad2020/. O si tiene alguna pregunta o comentario, no dude en contactar con nosotros, que estaremos encantados de atenderle.

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