Abstract:
La contaminación del aire es un problema actual que ya es monitoreado en áreas con alta densidad de población, como las grandes ciudades. En este sentido, los modelos deben ser precisos con el fin de generar mejores evaluaciones de calidad del aire; pero, en consecuencia, son complejos. Hoy en día, la inteligencia artificial basada en métodos heurísticos permite evaluar los parámetros de calidad del aire, proporcionando una solución parcial a este problema. En consecuencia, este documento propone un nuevo modelo de evaluación mediante la inferencia difusa combinada con el análisis de procesos jerárquicos que proporciona un índice de calidad del aire. Cada parámetro ambiental se evalúa de acuerdo a su nivel toxicológico y luego un proceso de razonamiento difuso, evalúa las diferentes situaciones de la calidad del aire. Además a cada parámetro se le asigna un peso de acuerdo a su importancia en el impacto de la contaminación del aire. Por último, el modelo propuesto considera dentro del índice de calidad del aire, a cinco etapas de puntuación: excelente, bueno, regular, malo y peligro usando la base de datos del Sistema de Monitoreo Atmosférico de la Ciudad de México. Los resultados se compararon con los modelos de calidad del aire convencionales en el orden nacional e internacional, mostrando un buen desempeño. Por lo tanto, se trata de una nueva herramienta para el diagnóstico de la calidad del aire en las zonas urbanas en donde se controla cuidadosamente la salud de la población.
