Desarrollan una solución capaz de predecir episodios de contaminación con hasta siete días de antelación en Madrid

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CITET, el Centro de Innovación para la Logística y el Transporte de Mercancías y Clúster (AEI) para la Distribución Sostenible de Mercancías, ha desarrollado junto a la compañía PiperLab el proyecto Predict, que consiste en un modelo capaz de predecir 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.

Este proyecto ofrecerá a los usuarios información en tiempo real y predicciones sobre los niveles de contaminación de la ciudad. Esto permitirá a los operadores logísticos y transportistas adaptar la planificación de su operativa en función de las alertas proporcionadas por Predict ante posibles protocolos de contaminación y adelantarse de esta forma a las consiguientes restricciones al tráfico.

Gestión de datos de diversas fuentes

Esta herramienta no sólo tendrá aplicaciones en el sector profesional sino también en el transporte privado, además de en la Administración Pública y tiene como objetivo predecir niveles de contaminación de forma diaria, actualizándose cada 24 horas, y con dos tipos de alcance: uno de corto plazo, de 48 horas, y uno de largo plazo, que prevé hasta 7 días.

El modelo de predicción se nutre no sólo con los datos procedentes de las estaciones de contaminación instaladas y distribuidas por toda la ciudad, sino que también se mejora a través de datos externos. “Para poder hacer el modelo, hemos incorporado datos como la meteorología, ya que la contaminación aparece especialmente durante procesos de inversión térmica y poca ventilación; datos de tráfico, pues la principal fuente de contaminación por NO2 es el tráfico rodado, y datos de calendarios: festivos, puentes locales o nacionales, etc”, explica Maite Gilarranz, cofundadora de PiperLab.

El proyecto ha sido cofinanciado a través del Ministerio de Economía, Industria y Competitividad a través del instrumento para Agrupaciones Empresariales Innovadoras (AEI´s), y cuenta con la colaboración de la patronal logística UNO y del Centro Español de Logística (CEL).

Fuente de la noticia: https://www.esmartcity.es/2018/04/04/desarrollan-solucion-capaz-predecir-episodios-contaminacion-hasta-siete-dias-antelacion-madrid

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