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¿Qué es la monitorización embarcada de la calidad del aire?

Publicado en 9 julio, 2019

Envira,

Monitorización embarcada es el nombre con el que se conoce a la monitorización de la calidad del aire en movimiento. Numerosas ciudades apuestan cada vez más por proyectos pilotos de monitorización embarcada para la medición de variables ambientales. El objetivo es recopilar información valiosa para la ciudadanía y mejorar el bienestar de los habitantes. Así que el presente artículo tratará de explicar en qué consiste este tipo de monitorización, qué beneficios implica para la ciudad y a qué retos se enfrenta, describiendo de igual forma algunas de las iniciativas puestas en marcha.

¿En qué consiste la monitorización de la calidad del aire en movimiento?

La monitorización embarcada usa los vehículos como soporte para la instalación de sensores. ¿Por qué se emplean estos medios de transporte? La respuesta es que, a través de sus rutas prefijadas o sus desplazamientos habituales, los autobuses urbanos o los camiones de recogida de residuos cubren extensas áreas de la ciudad con un reducido coste, pudiendo de esta forma:

  • Recopilar información a lo largo de diversas franjas horarias.
  • Recoger datos durante diferentes días y meses.
  • Llegar a zonas en las que la información sobre calidad del aire es deficiente o inexistente.

El resultado que se persigue al desplegar este tipo de redes de monitorización es obtener una imagen más completa de cómo es la calidad del aire en la ciudad, pudiendo emplear los datos recogidos, por ejemplo, para el análisis de patrones, la generación de modelos de predicción o la detección de puntos calientes de contaminación.

Beneficios de la monitorización embarcada

El epígrafe anterior hace patentes algunas de las principales ventajas que atesora el uso de las redes de sensores vehiculares (VSN) y que se sintetizan en la posibilidad de supervisar la calidad del aire con una mayor cobertura espacio-tiempo y a un menor coste, en comparación con otras formas de medición como los satélites o los sensores estacionarios (Anjomshoaa et al., 2018).

O’Keeffe, Anjomshoaa, Strogatz, Santi & Ratti (2019) señalan de igual forma que la información detallada que proporcionan estos sistemas a los equipos gestores de las ciudades, usando taxis como soporte, por ejemplo, puede ayudar a conocer el “pulso” de una ciudad no solo en aspectos relacionados con la calidad del aire, sino también con la congestión del tráfico o, como aluden algunos artículos, con el estado de las infraestructuras viarias (1).

Retos de la monitorización embarcada

No obstante, también existen algunos desafíos a los que las VSN tienen que hacer frente.

Uno de ellos es, por ejemplo, la fiabilidad de las mediciones, siendo necesario comprender el contexto en el que están tomadas para interpretar los resultados de forma correcta. El ruido, el sistema de suspensión del vehículo o la aceleración pueden influir en la calidad del aire. Por tanto, resulta recomendable establecer procedimientos de validación tales como el análisis previo de los datos y el cotejo de la información con otras fuentes (Anjomshoaa et al., 2018).

En relación a la influencia que puede ejercer el propio vehículo de soporte, comentar que en ocasiones también pueden registrarse lecturas erróneas que pueden estar causadas por las emisiones del propio transporte. Es al menos la explicación que sugieren Kaivonen & Ngai (2019) con respecto a los picos puntuales en las mediciones de CO que registraron en el marco del proyecto GreenIoT. Las mediciones de calidad del aire que se obtienen también pueden variar, de igual forma, dependiendo de la orientación del sensor en relación con el movimiento, desaconsejándose la colocación del sensor de forma transversal a la marcha del vehículo (Devarakonda et al., 2013).

Anjomshoaa et al. (2018) apuntan igualmente a la transferencia de datos y el consumo energético como problemas a solventar, si bien las cada vez más amplias posibilidades de conexión que existen, especialmente con la entrada en funcionamiento del 5G, pueden ofrecer una pronta solución a estas cuestiones.

UrVAMM, Opensense y Google/Aclima, tres ejemplos de medición de la calidad del aire en movimiento

Como se comentaba en la introducción, cada vez más ciudades son escenario para el desarrollo de iniciativas vinculadas a la monitorización embarcada, implementando soluciones como las que ofrece ENVIRA IoT a través de los sensores Nanoenvi UrVAMM y la plataforma IoT ENVIRA DS.

UrVAMM

El proyecto UrVAMM, que emplea como soporte vehículos municipales (autobuses, servicios de recogida de residuos, etc.) permite la monitorización embarcada de la calidad del aire a partir de las emisiones que se registran en la propia vía, soslayando el efecto atenuante que tiene la distancia o la vegetación. La iniciativa se ha probado con éxito en Valencia, Madrid, Gijón y Oslo, recopilando información complementaria a la ofrecida por las respectivas redes de vigilancia de calidad del aire.

Opensense

El proyecto Opensense (2), por ejemplo, comenzó en 2012 a equipar con sensores varios tranvías que circulan por Zurich (Suiza). Durante aproximadamente dos años, recopilaron de forma constante datos sobre la calidad del aire en la ciudad con el objetivo de obtener un mapa detallado con una resolución de 100 metros de las concentraciones de ozono, monóxido de carbono y partículas.

Aclima

Otra iniciativa similar que ha despertado un notable interés es la colaboración establecida entre la empresa norteamericana Aclima, especializada en la creación de mapas hiperlocales de calidad del aire, y Google.

Durante las pruebas piloto, centradas en Oakland (California), 2 de los vehículos que Google emplea para proporcionar su servicio Street View fueron equipados con sensores de calidad del aire, que durante un año recorrieron diversas zonas de la ciudad recopilando datos. El resultado del tratamiento de la información fue, al igual que en el caso del proyecto Opensense, la generación de un mapa de detalle con una resolución de 30 metros. A finales de 2018, Aclima y Google decidieron ampliar la experiencia, acuerdo que supondrá equipar con sensores 50 vehículos de Google Street View para recopilar información sobre concentración de contaminantes (3).

La medición de la calidad del aire en movimiento o monitorización embarcada es, en resumen, una económica forma de ampliar las redes de supervisión de contaminación del aire. Aunque es necesario tener en cuenta algunos aspectos que pueden desvirtuar sus resultados y corregirlos, el uso de vehículos como soporte para sensores proporciona una enorme cantidad de datos que puede ser empleados para generar mapas de detalle o modelos, tal y como han demostrado las experiencias de algunas de olas ciudades nombradas a lo largo del artículo.

Referencias:

– (1) Richardson, J. (2018). AI could better manage pothole repair & prevention (Research). CleanTechnica. https://cleantechnica.com/2018/08/14/ai-could-better-manage-pothole-repair-prevention-research/
– (2) ETHZürich. (2014). Sensors take the tram. https://www.ethz.ch/en/news-and-events/eth-news/news/2014/01/sensor-faehrt-tram.html
– (3) Aclima. (2018). Aclima & Google scale air quality mapping to more places around the world. https://aclima.io/press/aclima-google-scale-air-quality-mapping-to-more-places-around-the-world/
– Anjomshoaa, A., Duarte, F., Rennings, D., Matarazzo, T., deSouza, P., & Ratti, C. (2018). City Scanner: building and scheduling a mobile sensing platform for smart city services. IEEE Internet Of Things Journal, 5(6), 4567-4579. doi: http://doi.org/c7r6
– Devarakonda, S., Sevusu, P., Liu, H., Liu, R., Iftode, L., & Nath, B. (2013). Real-time air quality monitoring through mobile sensing in metropolitan areas. Proceedings Of The 2Nd ACM SIGKDD International Workshop On Urban Computing – Urbcomp ’13. doi: http://doi.org/c7r5
– Kaivonen, S., & Ngai, E. (2019). Real-time air pollution monitoring with sensors on city bus. Digital Communications And Networks. doi: http://doi.org/c7r3
– O’Keeffe, K., Anjomshoaa, A., Strogatz, S., Santi, P., & Ratti, C. (2019). Quantifying the sensing power of vehicle fleets. Proceedings Of The National Academy Of Sciences, 116(26), 12752-12757. doi: http://doi.org/c7r2

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