Big Data aplicado a la información de la red móvil para estimar los niveles de emisiones en las ciudades

Big Data aplicado a la información de la red móvil para estimar los niveles de emisiones en las ciudades

Que los datos son el ‘nuevo petróleo’ del S.XXI es algo que investigadores, empresas e incluso administraciones públicas han dicho en los últimos años, destacando el potencial de su tratamiento mediante análisis Big Data para obtener información generadora de nuevos modelos de negocio y de argumentos fundados para la toma de decisiones, tanto en el mundo empresarial como en el ámbito de las políticas públicas.

Se ha llevado a cabo un estudio en la ciudad alemana de Núremberg a partir de los datos obtenidos de la red móvil y aplicando análisis Big Data.

Un nuevo estudio llevado a cabo en la ciudad alemana de Núremberg otorga un nuevo valor al uso de los datos, en este caso con fines medioambientales. Los pilotos desarrollados aprovechan los datos obtenidos de la red móvil para estimar los niveles de emisiones de carbono y la contaminación del aire en las ciudades, a partir del análisis de los patrones de movilidad de los ciudadanos que utilizan sus dispositivos móviles.

El estudio ha analizado los patrones de comportamiento de los residentes en Núrember a la hora de moverse por la ciudad en las distintas modalidades de transportes. Metro de la ciudad.

De esta forma, las personas que circulan por la ciudad en cada una de las posibles modalidades de transporte se convierten en ‘sensores’ que facilitan información de gran utilidad. Esta metodología permitió a los científicos calcular la concentración de contaminantes atmosféricos en las zonas urbanas con un 77% de precisión. Los conductores del estudio esperan seguir avanzando en este enfoque que, en su opinión, “podría reducir sustancialmente el costo de implementar el Acuerdo de París”.

Antecedentes

El estudio llevado a cabo en Núremberg sigue los pasos dados por otro programa piloto previo desarrollado también en Alemania, concretamente en la ciudad de Stuttgart. El Instituto Fraunhofer de Ingeniería Industrial IAO, en cooperación con Telefónica NEXT y Teralytics, investigó cómo los datos de la red móvil pueden ayudar a la planificación del transporte. Actualmente la planificación se basa, en gran medida, en el registro manual en forma de encuestas, que se realizan cada cierto tiempo y resultan lentas y costosas.

En cualquiera de los transportes de la ciudad, a través de la red móvil, Telefónica NEXT sigue los movimientos de los clientes que utilizan la red móvil.

Este consorcio llevó a cabo su análisis con los datos anónimos y agregados de redes móviles, que proporcionan información detallada sobre el comportamiento de los residentes en Stuttgart a la hora de moverse por la ciudad. A diferente de los datos obtenidos en encuestas, estos ofrecen información en tiempo real y están disponibles en todo momento, facilitando, además, información completa sobre quienes no utilizan las ofertas de movilidad de la ciudad, lo que también ofrece información interesante.

Estudio previo realizado en Stuttgar para utilizar los datos de la red móvil en la mejora de la planificación del transporte en la ciudad.

Tomando como referencia este estudio, y otros similares, de nuevo Telefónica NEXT y Teralytics, en esta ocasión junto a la empresa especializada en soluciones de sostenibilidad South Pole Group, pusieron en marcha esta metodología aplicada al conocimiento de los niveles de emisión de gases de efecto invernadero, con el fin de encontrar una solución escalable y rentable que pueda ayudar a entender y combatir estas emisiones en las ciudades de todo el mundo.

Desarrollo del estudio

Los datos de la red móvil son generados en Alemania por más de 44 millones de clientes. Cada vez que uno de ellos utiliza su teléfono móvil para llamar o usar Internet, se establece una comunicación con alguna de las estaciones base de Telefónica en Alemania, que permite la conexión, y que recibe estos datos que, a continuación, son anonimizados.

Esquema de cómo se obtienen los datos a partir del uso del teléfono móvil de los clientes de la red móvil de Telefónica y mediante técnicas Big Data pasan a ser información con la que estimar los niveles de contaminación.

Teralytics analizó estos datos agregados y anónimos. Los refinó para obtener patrones de movilidad humana para entender cómo se utilizan los diferentes modos de transporte de Núremberg, por ejemplo trenes o automóviles. Al combinar esta información con datos sobre las emisiones de los diferentes modos de transporte, el consorcio pudo estimar la contaminación atmosférica y las emisiones de GEI en la ciudad.

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

Comparativa entre los resultados obtenidos en la investigación con datos de la red móvil y los resultados obtenidos a partir de las estaciones de medición.

Según Georg Polzer, CEO de Teralytics, estos hallazgos “mostraron que estos datos pueden usarse para dar a los urbanistas una visión de cómo la movilidad humana contribuye a la contaminación”, y agregó cómo se convierten en “una parte vital para diseñar e implementar eficientemente estrategias de aire limpio y bajo carbono”. Además, el coste de analizar e interpretar los datos, según los investigadores, es menor que el de la producción y mantenimiento de las estaciones de medición.

Usando un proceso de análisis basado en tres etapas, los datos fueron transformados en flujos de movimiento, identificando más de 1,2 millones de rutas de transporte durante el período de tiempo analizado. Posteriormente, South Pole Group utilizó un modelo atmosférico para estimar los niveles de contaminación del aire causados ​​por el uso de los diferentes modos de transporte, teniendo en cuenta los datos meteorológicos y la información sobre los niveles de emisión de los respectivos transportistas facilitada por Ministerio de Medioambiente de Alemania.

Histórico de flujo de tráfico de datos dentro y en los alrededores de Núremberg.

En la tercera etapa, se examinó la precisión del método comparando los hallazgos con los datos existentes de las estaciones de medición de la contaminación atmosférica. Se encontró que los valores medidos en estas estaciones se correspondían con los valores calculados por Teralytics en un 77%.

Futuro del uso de Big Data de redes móviles para la investigación

Los resultados del piloto de Núremberg han permitido al consorcio seguir desarrollando esta metodología, ya que han obtenido apoyo financiero del Climate KIC’s Low Carbon City Lab (LoCaL), iniciativa formada por empresas, académicos, ciudades y ONGs para estudios de impacto ambiental y social. Además, el pasado mes de mayo, el proyecto fue reconocido con el ‘German Awards for Excellence’ 2017.

La investigación ha obtenido apoyos para continuar mejorando el método de análisis Big Data aplicado a los datos de la red móvil obtenidos de los teléfonos móviles.

Con este respaldo, los investigadores quieren ampliar y mejorar su metodología, estudiando rutas cortas y añadiendo otros factores locales causantes de emisiones, como aeropuertos o eventos a gran escala, así como otros factores que también influyen, como los atascos de tráfico. De esta forma esperan poder hacer estimaciones más precisas sobre los niveles de contaminación atmosférica en una ciudad.

“El objetivo es desarrollar un producto que las ciudades alemanas, los estados alemanes y el gobierno federal alemán puedan utilizar para afrontar mejor los retos de la contaminación de las emisiones «, explicó Florian Marquart, Director General de Telefónica NEXT para Advanced Data Analytics, una solución que, para Maximilian Groth, responsable de Desarrollo de Negocios y Asociaciones en Teralytics, pueda “apoyar a los urbanistas en su labor de hacer nuestro aire más limpio y lograr los objetivos del Acuerdo de París con el menor coste posible”.

 
 
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