Contaminación: cambio de modelo predictivo
Por Patricio Herman*
Un sistema de gestión de calidad de aire considera medidas de largo y corto plazo. Las primeras buscan reestablecer la calidad ambiental y las segundas evitar la exposición de las personas a niveles críticos para su salud.
Entre las primeras, en el caso de Santiago, se cuentan por ejemplo, el plan de transporte urbano y el crecimiento «hacia adentro», conducentes a evitar el exceso de buses en operación y los prolongados desplazamientos vehiculares que provocan mayores emisiones tóxicas.
Entre las segundas, se encuentran las medidas de emergencia que adopta la autoridad cuando las concentraciones de los contaminantes llegan a niveles críticos, y su objetivo es encuadrarse en los niveles tolerables. En Santiago la situación atmosférica se mide con el Modelo de Cassmassi.
El modelo de Josseph Cassmassi
Este modelo considera 8 estaciones de monitoreo en forma aislada y en muchas ocasiones se ha observado que durante la ocurrencia de episodios críticos, las estaciones interactúan entre sí. La prevalencia del punto de vista reduccionista (en desmedro del sistémico) ha inducido la ocurrencia de innumerables errores que la opinión pública ha conocido. En un seminario realizado recientemente por la Conama, al cual la prensa no tuvo acceso, se manifestó que:
– Este modelo es inefectivo para predecir niveles críticos de contaminación. Para el período comprendido entre el 20 de marzo de 2003 al 10 de agosto de 2003 sólo ha acertado 8 veces en la predicción de situaciones críticas (alerta y preemergencia), con 30 falsas alarmas y 12 episodios subestimados.
– Debido al cambio climático global, cada año es más difícil realizar pronósticos confiables. Sin embargo este modelo no se ha adaptado para estas nuevas situaciones (es decir, mantiene sus parámetros estables, a pesar de que las condiciones en estudio cambian).
Norma primaria de PM10
El Decreto Supremo N° 59/1998 establece la norma primaria de calidad del aire para material particulado grueso (PM10) en 150 microgramos/m3 normal, como concentración promediada en 24 horas. Así, sólo se centra la atención en los valores medios y NO en las variaciones hora por hora. Esto significa que los peaks de contaminación, dentro de cada día, quedan ocultos en el promedio de 24 horas. Por ejemplo, si entre las 5 y las 6 de la tarde de un día determinado se llegó a concentraciones superiores a 500 microgramos, y el resto del día las concentraciones fueron sólo de 100 microgramos, el promedio de 24 horas va a estar cerca de 133 microgramos, es decir, bajo la norma de 150 microgramos/m3.
Además, es conveniente tener en cuenta que:
– Estudios de la Organización Mundial de la Salud (OMS) indican que el nivel peligroso de PM10 es por sobre los 66 microgramos/m3.
– El promedio de PM10 en Chile es de aproximadamente 110 microgramos/m3, lo que es casi el doble de lo aconsejado por la OMS (¿?).
– La Norma Chilena TEORICA es de 150 microgramos/m3. Decimos teórica, porque cuando se alcanza 150 microgramos/m3 NO SE HACE NADA y se define la situación como Regular. Las medidas recién se toman al alcanzar los 195 microgramos/m3, nivel a partir del cual se declara ALERTA, esto es, 3 veces lo aconsejado por la OMS (¿?).
Condiciones que debe cumplir el modelo predictivo
La norma establece que el sistema de pronóstico debe entregar una confiabilidad superior al 65% por estación monitora, como promedio global. De esta manera, lo que ha sucedido es que aún con los magros resultados del modelo de Cassmassi para predecir episodios críticos, se estima que cumple con una fiabilidad superior al 65%. Sin embargo, lo lógico también sería ponderar la capacidad del modelo para acertar a los episodios críticos, pues es claro que no es difícil acertar cuando las condiciones se presentan buenas a regulares. Para comprender esto exponemos el siguiente ejemplo para el período comprendido entre el 20 de marzo de 2003 al 10 de agosto de 2003, en donde se han presentado 143 casos, desglosados de la siguiente manera:
| Nivel | Total Observado | Porcentaje de acierto observado del modelo de Cassmassi |
| Bueno a Regular | 116 | 80% |
| Alerta | 23 | 30% |
| Preemergencia | 4 | 25% |
| Emergencia | 0 | 0 |
| GLOBAL | 143 | 71% |
Se observa que el modelo de Cassmassi cumple con un promedio de predicción de 71%, que se basa prácticamente en la predicción de los niveles bueno a regular, mostrando bajos porcentajes de aciertos en niveles críticos, que son los importantes (30% en alerta y 25% en preemergencia).
Sistema neuronal alternativo
Este modelo es más efectivo para la predicción de episodios críticos, ya que se basa en complejos algoritmos matemáticos que consideran las interacciones globales entre las estaciones de monitoreo. Para el mismo período señalado anteriormente, los valores del modelo neuronal son los siguientes, de acuerdo a las cifras entregadas por una universidad pública a la Conama durante el aludido seminario:
| Nivel | Total Observado | Porcentaje de acierto observado modelo neuronal |
| Bueno a Regular | 116 | 96% |
| Alerta | 23 | 52% |
| Preemergencia | 4 | 50% |
| Emergencia | 0 | 0 |
| GLOBAL | 143 | 88% |
Luego, este modelo es más efectivo que el modelo utilizado oficialmente. Por otra parte, el mismo tiene la capacidad de predecir no sólo las variaciones promediadas en 24 horas, sino que también las horarias, lo que lo convierte en un modelo de gran potencial para la administración de medidas más acotadas. Por ejemplo, con este modelo se podría predecir el peak de contaminación horaria para el día siguiente, con todos los beneficios implícitos. Además, es más económico que el actual, pues se basa en la utilización de información estrictamente necesaria: se sabe que el exceso de información genera distorsiones en la predicción.
Conclusión
Hoy en día existe un amplio margen de discrecionalidad cuando se tiene que decretar un episodio crítico. Priman las conveniencias políticas y se temen las recriminaciones del sector productivo, teniéndose en cuenta que el decidor es un funcionario de gobierno que se desenvuelve en la contingencia. Por tal razón, el cambio de modelo tiene que venir para asegurarnos mejores mediciones.
La norma del DS 59/1998 hay que actualizarla, estableciendo la obligatoriedad de informar las variaciones horarias y que se tomen medidas cuando el modelo predictivo señale un riesgo de concentraciones críticas durante más de 2 horas seguidas en el día. Por otra parte, debe modificarse la referencia a la fiabilidad del modelo predictivo, estableciéndose niveles de confiabilidad por cada uno de los niveles y no una media global.
Consideramos, además, que es imperioso que la ciudadanía tenga información de las concentraciones hora por hora, permitiendo su acceso a las tablas que publica el Sesma en su página web. Medir por medir carece de sentido, ya que así se gastan inútilmente los escasos recursos que tiene el Estado. Debemos usar las herramientas adecuadas para implementar las acciones preventivas necesarias ante la mala calidad del aire que padecemos.
Recordemos que el bien superior es la salud de la población y esto lo saben muy bien los especialistas del Centro Nacional del Medio Ambiente (Cenma), profesionales de primer nivel, que hacen los mejores esfuerzos para cumplir con las tareas asignadas.
A la luz de lo reseñado, estamos seguros que las autoridades superiores de la Conama revisarán este asunto para revertir la situación que afecta a los aporreados habitantes de esta inficionada región.
(*) Director de la Agrupación «Defendamos la Ciudad».
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