Planificación urbana sostenible basada en modelado atmosférico y de movilidad. Maximizar el porcentaje de éxito de las zonas de bajas emisiones, minimizando el impacto sobre los ciudadanos.
El gemelo digital ambiental de la ciudad que permitirá realizar estudios de planificación urbana sobre el impacto medioambiental de restricciones sobre movilidad, además de consultar en tiempo real de datos de dispositivos de calidad del aire y una previsión basada en modelos físico matemáticos.
El gemelo digital predictivo está fundamentado sobre 4 componentes modulares e interconectadas:
1. Modelo multimodal de movilidad. Este submódulo se encarga de reproducir el comportamiento de la circulación de vehículos en un área seleccionada de estudio y de la simulación de nuevos escenarios no contemplados en la configuración actual de la red vial.
Este componente recibirá como inputs los siguientes conjuntos de datos siempre que estén disponibles:
- Datos geográficos relativos a la posición de las vías y señales circulatorias, obtenidos de fuentes municipales y de fuentes externas de código abierto como la base de datos de OpenStreetMaps.
- Intensidad del tráfico en puntos de medida estratégicos; matrices origen-destino del movimiento de vehículos, disgregadas por tipo de vehículo y marco temporal, diferenciando también entre transporte público y vehículos privados; y la adición de reglas y restricciones personalizadas sobre la circulación.
2. Modelo de simulación de movilidad y emisiones. Este modelo de cálculo de emisiones vehiculares de contaminantes es responsable de construir el enlace entre los datos de densidad e intensidad del tráfico y los modelos de propagación de contaminantes descritos en los siguientes apartados. La principal función de este submódulo es extraer la emisión neta de los contaminantes principales (NO, NO2, CO, O3, PM10, PM2,5) en un intervalo de tiempo para cada vía de la red.
Para ello, se emplea la metodología COPERT promovida por la Agencia Medioambiental Europea para el cálculo de inventarios de emisiones. Esta directiva considera los factores de emisión de cada categoría de vehículos (vehículo de pasajeros comercial, ligero, pesado y motocicletas y ciclomotores) y tipo de combustible (gasolina, gasoil, híbrido y eléctrico), así como en los años de fabricación de los vehículos, si están en fase de calentamiento del motor o en circulación con el motor a la temperatura de funcionamiento estándar.
3. Modelo de predicción y análisis meteorológico. Encargado de simular el comportamiento de las principales variables termodinámicas que influyen en la propagación de contaminantes, véase temperatura, humedad, radiación, velocidad y dirección del viento entre otras. Este componente de la herramienta es fundamental para simular la interacción y el movimiento de los contaminantes emitidos en el sistema estudiado.
4. Modelos de dispersión de contaminantes. Este componente cohesiona todos los apartados anteriores, proporcionando una descripción detallada de la concentración de cada contaminante estudiado en el espacio y el tiempo. Se contempla el uso de distintos modelos dependiendo del caso de uso:
- Modelos de simulación en mesoescala para estudiar dominios grandes en los que se precisa una resolución de varios kilómetros cuadrados; y
- Modelos de tipo street canyon, para el estudio de áreas específicas de ciudades, donde la disposición de edificios es fundamental a la hora de entender el comportamiento de los contaminantes.
Conocer el impacto de determinadas restricciones sobre movilidad antes de aplicarlas, incrementando la probabilidad de éxito de la zona de bajas emisiones. Conocer las zonas más afectadas por la contaminación de forma que se pueda establecer el área idónea para la zona de bajas emisiones.
Indicador: Concentración de gases y partículas. Islas de temperatura en la ciudad. Niveles de ruido. Detección de atascos y accidentes. Superación de umbrales saludables.
