BARCELONA, 25 (EUROPA PRESS)

Investigadores del Barcelona Supercomputing Center - Centro Nacional de Supercomputación (BSC-CNS) han creado en un estudio un método que estima la concentración de dióxido de nitrógeno (NO2) a escala de calle en Barcelona a través de inteligencia artificial (IA) para "mejorar la gestión de la calidad del aire" en zonas urbanas.

La revista 'Geoscientific Model Development' ha publicado los resultado del trabajo que busca mejorar dicha gestión a través de mapas horarios de concentraciones de NO2 a nivel de calle, así como "una cuantificación de su incertidumbre asociada", informa el BSC en un comunicado este martes.

El nuevo método combina los resultados de CALIOPE-Urban, un modelo que prevé la contaminación del aire con resoluciones a distintas alturas y en cualquier punto de la ciudad, con una base de datos urbanos que incluye observaciones de las estaciones oficiales de calidad del aire, campañas de sensores de bajo coste, información de la densidad de edificios y variables meteorológicas, entre otros.

Con este método buscan predecir la probabilidad de exceder los límites legales de contaminación atmosférica así como identificar las áreas de la ciudad donde es necesario mejorar el sistema de monitorización actual, ayudando a optimizar las estrategias para reducir la polución atmosférica.

El estudio determina que el distrito de Barcelona con peor calidad del aire es el Eixample, donde el 95% de su área tiene más del 50% de probabilidad de superar el límite legal de la media anual de 40 microgramos/metro cúbico de NO2 marcado por la Comisión Europea.

Los investigadores han resaltado que, con su nuevo método, la administración podrá diseñar y gestionar políticas que mejoren la calidad del aire en ámbitos urbanos, lo que es "especialmente importante porque la contaminación atmosférica es el principal factor de riesgo ambiental para la salud humana".