Resumen

BAENA-SALAZAR,, Daniela; JIMENEZ,, José F.; ZAPATA, Carmen E.  y  RAMIREZ-CARDONA, Álvaro. Red neuronal artificial aplicado para el pronóstico de eventos críticos de PM2.5 en el Valle de Aburrá. Dyna rev.fac.nac.minas [online]. 2019, vol.86, n.209, pp.347-356. ISSN 0012-7353.  https://doi.org/10.15446/dyna.v86n209.63228.

Las grandes implicaciones que tiene en la salud humana la exposición a eventos de contaminación atmosférica, puede tener repercusiones en la calidad de vida, economía, y en la calidad de los ecosistemas de una ciudad. Con la posibilidad de prever un evento crítico, se habilita la opción de tomar medidas adecuadas para la mitigación o incluso la prevención dichos impactos. En este documento, se ha desarrollado y se ha probado un modelo de Redes Neuronales Artificiales (RNA) para pronosticar la concentración diaria del material particulado menor a 2.5 micras (PM2.5) en el Valle de Aburrá (Colombia), con un día de anticipación, a partir de información de tres estaciones de la Red de Monitoreo de Calidad del Aire del Área Metropolitana.

Palabras clave : contaminación atmosférica; pronóstico de PM2.5; red neuronal artificial; datos meteorológicos..

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