Aplicación de modelo XGB para predicción de calidad de aire, Bogotá -Colombia

Resumen

El monitoreo y el pronóstico de la calidad de aire es una tarea relevante para la adopción de sistemas de alerta de alerta temprana y medidas de control para reducir o evitar la exposición a aire contaminado y sus efectos en la salud. Metodología: se aplicó el modelo Extreme Gradient Boosting - XGB para la predicción de valores de material particulado PM2.5 y PM10 para la ciudad de Bogotá – Colombia. Se utilizó la información de las concentraciones de los contaminantes provenientes de la Red de Monitoreo de Calidad del Aire de Bogotá para 15 estaciones para el periodo comprendido entre el 1 de enero de 2021 y el 14 de junio de 2023; se realizó el análisis preliminar de los datos y descripción del comportamiento de los contaminantes, posteriormente, se aplicó y validó el modelo XGB. Resultados: se identificaron las concentraciones de valor medio diario para la ciudad de 16.5 $\mu g/m^3$ para PM2.5 y 32.9 $\mu g/m^3$ PM10, las mayores concentraciones se registran en el periodo entre 6:00 a.m. y 10:00 a.m.; en el mes de febrero y en el sur occidente de la ciudad. Se realizó el entrenamiento del modelo utilizando el 80$\%$ de los datos y la validación con 20$\%$ restante identificando que el modelo XGB predice de forma acertada y consistente los valores de las concentraciones de los contaminantes al ser comparado con los datos de prueba, se obtuvo un puntaje de entrenamiento de 0.72 y un error de raíz cuadrada media de 11.73 Conclusiones: el modelo XGB permite la predicción acertada y robusta de las concentraciones de PM2.5 y PM10 con lo cual se puede obtener información complementaria al sistema de pronóstico existente en la ciudad y contribuir al fortalecimiento de las acciones para garantizar la calidad de aire.