Cómo el Big Data puede ayudar a salvar nuestro planeta

Cómo el Big Data puede ayudar a salvar nuestro planeta

La empresa de análisis de datos y spin-off de ETH Zurich Teralytics, Telefónica NEXT y proveedor de soluciones de sostenibilidad South Pole Group realizaron un estudio en Nuremberg, Alemania, que revela el análisis de datos de redes móviles como una forma de Estimar las emisiones de CO2 y NOX en las zonas urbanas a un costo muy más bajo que las alternativas del mercado.

Para ello, Teralytics analizó datos agregados y anónimos, que se generan cuando los dispositivos móviles se comunican con las celdas de comunicación móvil de Telefónica mientras los usuarios realizan llamadas, envían textos o navegan por Internet. Teralytics pudo refinar estos datos brutos en patrones de movilidad humana para comprender cómo se frecuentan los diferentes modos de transporte, por ejemplo los trenes o los automóviles. Al combinar esta información con datos sobre las emisiones de los diferentes modos de transporte, las tres entidades pudieron estimar la contaminación del aire y las emisiones de GEI en la ciudad.

Como cada forma de transporte produce una cantidad única de emisiones de CO2 y NOX, entender los patrones de movilidad urbana es vital para entender la fuente de emisiones. El estudio de Nuremberg utilizó esta información para estimar con un 77% de precisión la concentración de contaminantes atmosféricos en la ciudad.

Estos hallazgos alientan la exploración adicional de cómo la BIG DATA se pueden utilizar para entender y resolver en última instancia los asuntos ambientales tales como contaminación del aire en ciudades a través del mundo. Esto es particularmente interesante en cuanto al menor costo de analizar e interpretar los datos en comparación con el costo de producción y mantenimiento de estaciones de medición. El nuevo enfoque podría permitir así un análisis continuo a escala nacional.

Utilizando un proceso de tres niveles, Primero, los datos fueron anonimizados y transformados a flujos de movimiento por los científicos de datos en Teralytics, ellos identificaron más de 1,2 millones de rutas de transporte durante el período de tiempo analizado.

El experto en soluciones de sostenibilidad Polo Sur utilizó entonces un modelo atmosférico para estimar los niveles de contaminación causados ​​por el uso de los diferentes modos de transporte. Teniendo en cuenta los datos meteorológicos e información sobre los niveles de emisión de los respectivos portadores de tráfico del BMUB. En la tercera etapa, se examinó la exactitud del método comparando los hallazgos con los datos existentes de las estaciones de medición de la contaminación del aire. Se encontró que los valores medidos en estas estaciones correlacionaron hasta el 77 por ciento con los de los cálculos de Teralytics

Los resultados de este estudio piloto en Nuremberg constituyen una base sólida para seguir desarrollando la metodología. Después de su éxito, el consorcio pudo obtener el apoyo financiero del Laboratorio de Bajo Carbono de la CCI (LoCaL), una iniciativa que reúne a ciudades, empresas, académicos y ONGs para lograr un alto impacto medioambiental y social.

Con este respaldo, la asociación de investigación ampliará y mejorará la metodología, centrándose en las rutas de viaje cortas y teniendo en cuenta los factores locales de emisión como aeropuertos, eventos a gran escala y tipos de vehículos en carretera (es decir, coches eléctricos y SUV). Además, se tendrá en cuenta la influencia de factores como los trancones de tráfico y las luces rojas para poder hacer estimaciones aún más precisas de los niveles de contaminación atmosférica en una ciudad.

Esta investigación sigue estudios exitosos sobre el uso de datos de redes móviles, incluyendo un análisis inteligente de datos para el transporte en Stuttgart por Teralytics, Telefónica Alemania y Fraunhofer IAO.