Carretera

Citet lanza una herramienta que predice la contaminación para que el transporte se anticipe a las restricciones

Hasta 16 de las 24 estaciones de Madrid superan la media anual permitida de niveles de NO2./ PiperLab

El Centro de Innovación para la Logística y el Transporte de Mercancías (Citet) ha desarrollado junto a PiperLab el proyecto Predict, un modelo de previsión de los episodios de contaminación que “permitirá a las empresas de transporte y a los operadores logísticos tener información relevante y de primera mano sobre la calidad del aire en la ciudad de Madrid”.

El proyecto, que cuenta con el apoyo de UNO y del Centro Español de Logística (CEL), Citet y PiperLab -empresa dedicada al análisis de datos y al Big Data- ofrecerá a los usuarios “información en tiempo real y predicciones sobre los niveles de contaminación”, de modo que los operadores y transportistas tendrán la capacidad de “adaptar la planificación de su operativa en función de las alertas proporcionadas por el sistema ante posibles protocolos de contaminación y adelantarse de esta forma a las consiguientes restricciones al tráfico”.

Según explican desde Citet, la nueva herramienta alertará tanto a los transportistas como a los ciudadanos en general “con hasta siete días de antelación de la probabilidad de restricción de acceso a la ciudad por episodios de alta contaminación, permitiendo a las empresas reorganizar las rutas de transporte”. De este modo, Predict contribuirá a “a dar una alternativa a la prestación del servicio que, a priori, a diferencia de los ciudadanos con el transporte público, el sector profesional no tiene”.

El proyecto ofrece pronósticos a 24 y 48 horas, así como a una semana vista. Tal y como explican desde UNO, “esta antelación en la predicción de los episodios de contaminación y, por tanto, de las restricciones al tráfico que puedan activar los Ayuntamientos es vital para que las empresas de logística y transporte puedan reorganizar su actividad ante la activación de un protocolo por contaminación”.

El modelo de predicción se nutre tanto de datos procedentes de las estaciones de contaminación instaladas y distribuidas por toda la ciudad, como de datos externos, entre los que se encuentran los relativos a las condiciones meteorológicas, a las condiciones de tráfico y a los calendarios.

Esta circunstancia es especialmente relevante, toda vez que la contaminación aparece especialmente durante procesos de inversión térmica y poca ventilación, su principal fuente es el tráfico rodado y es más elevada los días laborables. “El acierto en el modelo va a ser muy relevante dentro del formato 'semáforos' en el que está planteado”, explica Maite Gilarranz, cofundadora de PiperLab.

Predict será presentado oficialmente en la Feria OpenExpo Europe 2018, el mayor evento de open source y software libre de Europa, que se celebrará del 6 al 7 de junio en La Nave, Madrid.

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