Clustering approach applied on an artificial neural network model to predict PM10 in mega cities of México

A cluster-based artificial neural network model called CLASO (Classification-Assemblage-Association) has been proposed to predict the maximum of the 24-h moving average of PM10 concentration on the next day in the three largest metropolitan areas of Mexico. The model is a self-organised, real-time learning neural network, which builds its topology via a process of pattern classification by using an historical database. This process is based on a supervised clustering technique, assigning a class to each centroid of the hidden layer, employing the Euclidean distance as a hierarchical criterion. A set of ARIMA models was compared with CLASO model in the forecast performance of the 24-h average PM10 concentration on the next day. In general, CLASO model produced more accurate predictions of the maximum of the 24-h moving average of PM10 concentration than the ARIMA models, although the latter showed a minor tendency to underpredict the results. The CLASO model solely requires to be built a historical database of the air quality parameter, an initial radius of classification and the learning factor. CLASO has demonstrated acceptable predictions of 24-h average PM10 concentration by using exclusively regressive PM10 concentrations. The forecasting capabilities of the model were found to be satisfactory compared to the classical models, demonstrating its potential application to the other major pollutants used in the Mexican air quality index

Red neuronal auto-organizada con aprendizaje en tiempo real para la predicción de la calidad del aire en base a PM10 en Villahermosa Tabasco, México

Se diseño un modelo de red neuronal artificial para la predicción al día siguiente del máximo diario de PM10, (material particulado de menos de 10 micrometros de diámetro), el cual se construye de manera dinámica mediante la formación de clusters para la clasificación de patrones y evoluciona a través de los datos que recibe automáticamente y en tiempo real. Se generó una matriz de distancias a partir de los patrones de entrada para seleccionar el radio óptimo de clasificación. El modelo fue validado mediante la aplicación de datos históricos de variables meteorológicas y de PM10 registrados en Villahermosa, Tabasco, México de 2007 a 2009. Los experimentos realizados permitieron identificar las variables relevantes del modelo y se contemplaron datos normalizados y no-normalizados. Los mejores resultados del modelo se obtuvieron usando promedios móviles y valores máximos y mínimos de PM10 no normalizados como variables de entrada así como radios cercanos al valor mínimo calculado en la matriz de distancias.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativ

Comportamiento de contaminantes debido a actividades cotidianas en el hogar

Las personas por ocio, trabajo, comodidad o por resguardarse de las condiciones climáticas del exterior, pasa más del 80% de su tiempo en espacios interiores, realizando actividades cotidianas que pueden afectar su salud y de lo cual no están conscientes. En este sentido, nuestra investigación tuvo como propósito, evaluar algunas de las actividades cotidianas que alteran la calidad del aire interior para desarrollar una herramienta digital que concientice a la población sobre esta problemática. Se analizaron monitoreos de diferentes actividades cotidianas y se obtuvo que cocinar, barrer y sanitizar elevan significativamente las concentraciones de contaminantes en el aire y a pesar de que dependen de muchos factores, fueron evidentes los patrones de comportamiento entre las actividades y la calidad del aire interior. Se desarrollo una aplicación móvil interactiva para mostrar el comportamiento de la calidad del aire en interiores mediante la relación que existe entre las fuentes y las categorías de calidad del aire. Los monitoreos mostraron que las concentraciones se incrementan en los primeros minutos al activar la fuente, alcanzando valores máximos de hasta 6 veces la concentración de fondo de PM2.5 en cocción, 4 veces la concentración defondo de PM10 cuando se barre, y con tiempos de retorno promedio de 54 y 30 min respectivamente, mientras que el formaldehído excede los límites aceptados por agencias ambientales internacionales. Considerando lo anterior se programó una app interactiva que simula los efectos de las actividades en 3 entornos: cocina para cocción, sala para limpieza y baño para sanitizar. La App simula los efectosde las actividades, en cada etapa, mediante una nube para CO2 y formaldehído y burbujas suspendidas que cambian de color de acuerdo con los niveles de calidad del aire para material particulado. De igual forma se visualiza una gráfica que muestra el comportamiento de los contaminantes durante el periodo de retorno, un ícono que indica la calidad del aire en el entorno y un temporizador que muestra el tiempo de retorno respectivo. Por último, se muestran un apartado que permite verlos riesgos a la salud y recomendaciones de protección

ESTUDIO DE TENDENCIA DE LA PM10 Y SU IMPACTO A LA SALUD EN TRES ZONAS METROPOLITANAS DE MÉXICO DURANTE 2005-2009

Estudios realizados demuestran que la exposición a partículas de diámetro menor a 10 µm (PM10) tiene una asociación significativa con los índices de mortalidad y morbilidad. El presente estudio analiza la tendencia de la contaminación por PM10 en las tres principales zonas metropolitanas del país correspondiente al periodo 2005-2009 a través de los criterios establecidos en la NOM-025-SSA1-1999 y de los criterios del Instituto Nacional de Ecología y Cambio Climático (INECC, 2011) y determinan aquellas zonas donde a pesar de presentar una calidad del aire buena, las variaciones en las concentraciones de PM10 pueden afectar la calidad de vida de esa población. De acuerdo a las tendencias en la calidad del aire, la ciudad de Monterrey es la que presenta las condiciones más desfavorables; mientras que en Guadalajara se observaron zonas donde la calidad del aire se considera como buena pero presenta una cantidad significativa de días con incrementos superiores a 10 µg/m3 que puede ser perjudicial para la población susceptible

Mobile App for Air Quality Guadalajara, Mexico.

AireAMG is a mobile app for air quality forecasting in the Guadalajara Metropolitan Area in Mexico. This app uses real-time air quality measurements of five criteria pollutants, along with meteorological data, to forecast air pollution concentration. A novel scheme of Artificial Neural Networks (ARN) coupled to Kalman filters is used to generate air quality predictions for up to 24 hours for each of the monitoring stations locations. We used these predictions to generate ozone and particulate matter dispersion maps, by interpolating with the Inverse Distance Weighted (IDW) method. AireAMG updates these forecasts and dispersion maps every hour, and is available for Android and iOS systems

VALORACIÓN MÉDICA PARA FAVORECER LA FORMACIÓN INTEGRAL DEL ALUMNO DE NUEVO INGRESO

El seguimiento al estado de salud de 338 estudiantes de nuevo ingreso, de la generación agosto-diciembre 2008, permitió detectar factores de riesgo en la salud que limitaban un desarrollo académico de calidad. Este documento presenta los resultados de los exámenes médicos aplicados a los estudiantes de nuevo ingreso considerando cinco parámetros: glucosa, colesterol, triglicéridos, hemoglobina e índice de masa corporal, así como el ritmo de avance académico y los factores de riesgo de no egresar. La detección de los jóvenes con factores predisponentes a padecer enfermedades crónico-degenerativas y su seguimiento médico se relacionó con los parámetros académicos para identificar a los estudiantes que requerían apoyo. El 75.5% de los tutorados se encontraron en buen estado de salud, seis presentaron anemia, de los cuales cinco tenían problemas de rezago escolar