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15/09/2010 - Unidad de Calidad del Aire en conjunto con el CETAM de la UTFSM se adjudican importante proyecto FONDEF "Análisis y generación de base de datos de potencial energético y emisiones contaminantes de biocombustibles de interés nacional."
16/07/2010 - Unidad de Calidad del Aire se adjudica proyecto CONAMA Araucanía "Estudio de Martalidad y Morbilidad por Conaminación Atmosférica en Temuco y Padre Las Casas "
04/06/2010 - Unidad de Calidad del Aire se adjudica proyecto CONAMA Araucanía " Implementación de Programa anual de Educación No Formal en el marco de la implementación de medidas del Plan de Descontaminación Atmosférica para las comunas de Temuco y Padre Las Casas." Dicho proyecto está liderado por el Dr. Edelio Taboada y el Ingeniero Sergio Dávila.
26/05/2010 - Unidad de Calidad del Aire, en conjunto con importante consultora nacional, se adjudica proyecto "Análisis comparativo de programas de recambio tecnológico para estufas a leña y evaluación de su implementación en la RM." Dicho proyecto está liderado en la UCA por el Dr. Nicolás Schiappacasse Poyanco.
24/05/2010 - El Dr. Luis Alonso Díaz Robles viajó a Canadá a presentar dos trabajos de Investigación y a participar en la reunión anual del Comité de Química Atmosférica del Consejo Técnico de la Air & Waste Management Association, 2010-2013.
24/05/2010 - El Dr. Luis Alonso Díaz Robles fue invitado al Comité Científico del Primer Congreso de la A&WMA que se realizó en China, Mayo 10-14 de 2010, Xi’an, Shaanxi Province, China.
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Conferencias
- 104 AWMA's Conferencia
- 19th International Conference on Modelling, Monitoring and Management of Air Pollution
- 8th International Conference on Air Quality, Science and Application
Nuestra mision
- En Construcción
PROYECTOS
PROYECTO PRONÓSTICO DE LA CALIDAD DEL AIRE
La Unidad de Calidad del Aire de la UCTemuco desarrolla un Modelo Híbrido ARIMA-Redes Neuronales Artificiales para Pronosticar el Material Particulado en Zonas Urbanas: El Caso de Temuco.
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ABSTRACT
Air quality time series consists of complex linear and non-linear patterns and are difficult to forecast. Box-Jenkins Time Series (ARIMA) and multilinear regression (MLR) models have been applied to air quality forecasting in urban areas, but they have limited accuracy owing to their inability to predict extreme events. Artificial neural networks (ANN) can recognize nonlinear patterns that include extremes. A novel hybrid model combining ARIMA and ANN to improve forecast accuracy for an area with limited air quality and meteorological data was applied to Temuco, Chile, where residential wood burning is a major pollution source during cold winters, using surface meteorological and PM10 measurements. Experimental results indicated that the hybrid model can be an effective tool to improve the PM10 forecasting accuracy obtained by either of the models used separately, and compared with a deterministic MLR. The hybrid model was able to capture 100% and 80% of alert and pre-emergency episodes, respectively. This approach demonstrates the potential to be applied to air quality forecasting in other cities and countries.
INSTITUCIONES PARTICIPANTES
- Universidad Católica de Temuco, Chile.
- Universidad de Tennessee
- Desert Research Institute
PROXIMA ETAPA
La etapa siguiente será la implementación de un modelo numérico del tipo WRF/SMOKE/CMAQ para el pronóstico espacial del material particulado fino, PM2.5, y el ozono troposférico y los efectos en salud en zonas urbanas de Chile.
El sistema será similar a las siguientes herramientas: