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Simplificando la Predicción de la Calidad del Aire: Regresión Logística para Predecir Material Particulado en Chile

Autores: Vélez-Pereira, Andrés M.; Núñez-Magaña, Nicole; Barreau, Danay; Bremer, Karim; O"Connor, David J.

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2025

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Acceso abierto

Artículo científico


Categoría

Ciencias Naturales y Subdisciplinas

Subcategoría

Astronomía

Palabras clave

Quema de madera
Material particulado
Contaminación
Regresión logística
Estándares de calidad del aire
Emisiones

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 11

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
La quema de madera residencial generalizada en el sur de Chile, combinada con condiciones climáticas frías, causa episodios severos de contaminación por material particulado (PM y PM). En este estudio, utilizamos regresión logística para predecir los excedentes diarios de niveles de partículas finas (PM) y gruesas (PM) en múltiples sitios urbanos, evaluando el rendimiento del modelo bajo diferentes estándares de calidad del aire. Los resultados mostraron un claro gradiente latitudinal en la contaminación del aire, con comunidades más al sur experimentando niveles de PM significativamente más altos y excedentes de umbral más frecuentes, probablemente debido a un mayor uso per cápita de leña y temperaturas más frías. Los modelos logísticos lograron su mejor precisión predictiva bajo los estándares de calidad del aire europeos más estrictos (puntuaciones F1 de hasta ~0.72 para PM y ~0.59 para PM), mientras que los umbrales nacionales de Chile (NCh) subestimaron significativamente los eventos de contaminación. Además, el consumo anual de energía de madera per cápita en el extremo sur fue varias veces mayor que en el centro de Chile, contribuyendo a emisiones desproporcionadamente altas. Estos hallazgos destacan la necesidad de adoptar estándares de calidad del aire más protectores y reducir las emisiones de leña para mejorar los sistemas de alerta temprana y disminuir la exposición a partículas en el sur de Chile.

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