Boletín de la Sociedad Geológica Mexicana Volumen 73, núm. 1, A031020, 2021 http://dx.doi.org/10.18268/BSGM2021v73n1a031020

Modelo de red neuronal para el pronóstico de la contaminación en polvos urbanos de principales vialidades de Bogotá, Colombia

Neuronal network model to predict pollution by urban dust from major passageways in Bogotá, Colombia

Rubén Cejudo¹, Germán Bayona², Avto Goguitchaichvili^1,*, Miguel Cervantes³, Francisco Bautista¹, Fabiola Mendiola⁴

¹Laboratorio Universitario de Geofísica Ambiental, Instituto de Geofísica, Universidad Nacional Autónoma de México, Antigua Carretera a Pátzcuaro 8701, Ex Hacienda de San José de la Huerta, 58190 Morelia, Michoacán, México.

²Corporación Geológica ARES, Calle 26 N. 69C-03 Torre C Of. 904 Bogotá D.C., Colombia.

³Escuela Nacional de Estudio Superiores, Unidad Morelia, Antigua Carretera a Pátzcuaro 8701, Ex Hacienda de San José de la Huerta, 58190 Morelia, Michoacán, México.

⁴Instituto de Geofísica, Universidad Nacional Autónoma de México, Antigua Carretera a Pátzcuaro 8701, Ex Hacienda de San José de la Huerta, 58190 Morelia, Michoacán, México.

* Autor para correspondencia: (R. Cejudo) This email address is being protected from spambots. You need JavaScript enabled to view it.

Cómo citar este artículo:

Cejudo, R., Bayona, G., Goguitchaichvili, A., Cervantes, M., Bautista, F., Mendiola, F., 2021, Modelo de red neuronal para el pronóstico de la contaminación en polvos urbanos de principales vialidades de Bogotá, Colombia: Boletín de la Sociedad Geológica Mexicana, 73 (1), A031020. http://dx.doi.org/10.18268/BSGM2021v73n1a031020

RESUMEN

El uso de redes neuronales artificiales (RNA) permite usar un número limitado de variables para predecir el comportamiento de algún fenómeno con muy buenos resultados. En este trabajo, se usó un modelo de RNA para identificar sitios con altas concentraciones de metales pesados a partir de parámetros magnéticos. El estudio se hizo en muestras de polvo urbano provenientes de la red vial de la Ciudad de Bogotá, Colombia. Los resultados de este estudio documentan una extensa distribución de material magnético y metales pesados (Cr, Cu, Ni, Pb, V y Zn) en los polvos urbanos, y se detectó que existen varios sitios, en las vialidades, que mostraron concentraciones altas de metales pesados con valores de índice de contaminación de carga mayores a 3. Varios modelos de redes neuronales fueron probados, encontrando que la arquitectura: 3, 2 neuronas permite pronosticar de forma confiable los sitios contaminados a través de parámetros magnéticos (el error cuadrático medio fue 3.14 y el coeficiente de correlación entre los valores reales y los valores estimados fue de 0.60).

Palabras clave: Redes neuronales, contaminación, polvo urbano, monitoreo.