Monitorizar dióxido de nitrógeno en atmósfera predice eficacia confinamiento

Barcelona, 12 ago (EFE).- Monitorizar los niveles de dióxido de nitrógeno (NO2) en la atmósfera permite predecir si el confinamiento será eficaz para frenar epidemias como la covid-19, según una investigación en la que han participado científicos del CSIC.

Investigadores de una veintena de centros de todo el mundo han desarrollado un modelo basado en técnicas de aprendizaje automático que, a partir de datos satelitales de contaminación por dióxido de nitrógeno, es capaz de predecir cómo se aceleran los contagios cuando se levantan las medidas de confinamiento.

Por lo tanto, ha señalado el CSIC en un comunicado, la información permite optimizar el tiempo y la intensidad de la implementación de intervenciones no farmacéuticas, y mejorar la efectividad de control de la covid-19 y, en general, de las pandemias.

“El modelo mejora significativamente las predicciones hasta ahora usadas por la OMS y otras organizaciones gubernamentales y no gubernamentales”, ha indicado el investigador del CSIC y del CREAF Josep Peñuelas, que ha participado en el desarrollo de este sistema.

Según el trabajo, publicado en la revista PNAS, en el invierno 2020-2021, cerca de un millón de casos diarios de covid-19 se podrían haber evitado si se hubieran optimizado los tiempos y los niveles de restricción del confinamiento.

Los científicos han aplicado técnicas de aprendizaje automático que permiten seguir cómo se reduce la actividad económica monitorizando en tiempo casi real los niveles de NO2 en la atmósfera.

Para entrenar el modelo, se han introducido y comparado los niveles de NO2 observados por los satélites en las semanas de confinamiento tras el brote de covid en 2020, con los de las mismas áreas en los años 2016-2019.

Esos datos, ajustados para tener en cuenta distintas variables geográficas, se han correlacionado con los números de contagios en cada una de esas áreas en las semanas de confinamiento y las posteriores, en las que se levantaron las medidas.

El modelo resultante puede predecir la desaceleración en los contagios en 211 áreas geográficas a partir de las observaciones de NO2 y los 10 indicadores ambientales y socioeconómicos más determinantes.

En ese sentido, el modelo también permite ver otros posibles resultados en función de las medidas implementadas, han explicado los investigadores.

“Sabíamos que medidas no farmacológicas como el confinamiento son efectivas para contener las epidemias como la de la covid-19, pero aún nos faltaba una evaluación cuantitativa de la efectividad y el momento adecuado de aplicación de estas intervenciones en diferentes regiones del mundo”, ha concluido el científico del CREAF y participante en la investigación Jordi Sardans.