Pronóstico de las PM2.5 y PM10 que incluye el impacto de las políticas de gestión ambiental en Bogotá

Abstract

Este trabajo está orientado al diseño de un software que a través de un modelo predictivo brinde pronósticos de la concentración de las partículas PM2.5 y PM10 en Bogotá y que permita visualizar la variación que generaría el aplicar una o varias políticas de control (día sin carro, cierre de industrias y pico y placa). Desarrollado a través de la metodología CRIPS-DM y usando data histórica desde al año 2015, se utilizaron los modelos de aprendizaje automático Extreme Gradient Boosting y Light Gradient Boosting con hiperparámetros óptimos para cada estación de monitoreo activa. Alcanzando una ventana predictiva de 72 horas desde el último registro, lo cual amplía en 24 horas la del modelo actual.