Citet crea un programa para prever episodios de contaminación aplicable a la logística

por El Vigía

El Centro de Innovación para la Logística y el Transporte por Carretera (Citet) y PiperLab han desarrollado el proyecto Predict, que consiste en un modelo de previsión 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. Esta iniciativa cuenta con la colaboración de la patronal logística UNO y del Centro Español de Logística (CEL).

Este proyecto ofrecerá a los usuarios información en tiempo real y predicciones sobre los niveles de contaminación con el fin de adaptar la planificación de los operadores según las alertas proporcionadas por Predict ante episodios de contaminación y adelantarse a las consiguientes restricciones al tráfico, 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 siete días.

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, tal y como explica la patronal logística UNO, para que las empresas de logística y transporte puedan reorganizar su actividad ante la activación de un protocolo por contaminación, y desarrollar así una logística mucho más sostenible y competitiva. Esta herramienta no sólo tendrá aplicaciones en el sector profesional sino también en el transporte privado y en la administración pública.

La herramienta alerta con hasta siete días de antelación de la probabilidad de restricciones por episodios de alta contaminación, permitiendo a las empresas reorganizar las rutas de transporte. Según Citet, Predict ofrece una alternativa a la prestación de un servicio que, a diferencia de los ciudadanos con el transporte público, el sector profesional no tiene.

«El acierto en el modelo va a ser muy relevante dentro del formato semáforos en el que está planteado», explica Maite Gilarranz, co‐fundadora de PiperLab. «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», detalla.

Según CEL, en un momento en el que los porcentajes de contaminación son tan relevantes para la sostenibilidad de las ciudades, un modelo de predicción como este implica una mejor ordenación del tráfico adaptando la
distribución a la dinámica de los consumidores sin perder de vista la repercusión en la calidad del aire.
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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