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Objetivo Evaluar la eficiencia predictiva de modelos estadísticos paramétricos y no paramétricos para predecir episodios críticos de contaminación por material particulado PM10 del día siguiente, que superen en Santiago de Chile la norma de calidad diaria. Una predicción adecuada de tales episodios permite a la autoridad decretar medidas restrictivas que aminoren la gravedad del episodio, y consecuentemente proteger la salud de la comunidad.
Método Se trabajó con las concentraciones de material particulado PM10 registradas en una estación asociada a la red de monitorización de la calidad del aire MACAM-2, considerando 152 observaciones diarias de 14 variables, y con información meteorológica registrada durante los años 2001 a 2004. Se ajustaron modelos estadísticos paramétricos Gamma usando el paquete estadístico STATA v11, y no paramétricos usando una demo del software estadístico MARS v 2.0 distribuida por Salford-Systems.
Resultados Ambos métodos de modelación presentan una alta correlación entre los valores observados y los predichos. Los modelos Gamma presentan mejores aciertos que MARS para las concentraciones de PM10 con valores <240µg/m3 para el año 2001, y los modelos MARS presentan mejores aciertos para aquellas que exceden los 240µg/m3 de PM10 para todos los años.
Conclusiones Los modelos MARS son más eficientes para predecir episodios graves de alta contaminación por PM10 y posibilitan a la autoridad sanitaria adoptar restricciones preventivas que aminoren su efecto sobre la salud de la población. Esto se explicaría porque MARS corrige las variaciones de la serie a lo largo del tiempo, ajustando mejor la curva asociada a la concentración de PM10.
