Tendencias del polen en el aire de Alnus durante los últimos 26 años para mejorar los métodos de pronóstico basados ​​en el aprendizaje automático

El aliso negro (Alnus glutinosa (L.) Gaertn.) es una especie arbórea muy extendida por Europa que pertenece a los bosques mixtos de frondosas. En entornos urbanos, el árbol suele localizarse a lo largo de cursos de agua, como es el caso de la ciudad de Ourense. Este taxón pertenece a la familia de las betuláceas, por lo que tiene un alto potencial alergénico en personas sensibles.

Debido a la alta capacidad alergénica de este tipo polínico y al aumento de la temperatura global producido del Cambio Climático, que induce una mayor alergenicidad, el presente estudio propone la implementación de un modelo de Machine Learning (ML) capaz de predecir con precisión los periodos de alto riesgo de alergias en personas sensibles. El estudio se llevó a cabo en la ciudad de Ourense durante 28 años y los datos de polen se recogieron mediante el modelo de trampa Hirst Lanzoni VPPS-2000. Durante el mismo periodo se obtuvieron datos meteorológicos de la estación meteorológica de METEOGALICIA en Ourense.

Se observó que el polen aéreo de Alnus estuvo presente en el área de estudio durante los meses de invierno, principalmente en enero y febrero. Se encontraron tendencias estadísticamente significativas para el final de la estación polínica principal con una tendencia de retraso de 0,68 días por año, y un aumento de la integral polínica anual de 112 granos de polen por año y aproximadamente 12 granos de polen/m3 por año durante el pico polínico. Se realizó una prueba de correlación de Spearman para seleccionar las variables del modelo ML. El mejor modelo ML fue Random Forest, que fue capaz de detectar aquellos días con etiquetas medias y altas.

Título Original:

"Alnus Airborne Pollen Trends during the Last 26 Years for Improving Machine Learning-Based Forecasting Methods"

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