El BSC impulsa una eina capaç de predir i gestionar la qualitat de l’aire

CALIOPE-Urban pronostica la concentració de diòxid de nitrogen (NO2) a cada carrer i combina models meteorològics amb dades urbanes i mètodes d’IA

Categories:

Redacció

Amb les dades obtingudes es podrà ajudar a dissenyar polítiques efectives de protecció de la salut pública, de mobilitat i de planificació urbanística
Amb les dades obtingudes es podrà ajudar a dissenyar polítiques efectives de protecció de la salut pública, de mobilitat i de planificació urbanística | Benjamin Voros (Unsplash)

El Barcelona Supercomputing Center - Centro Nacional de Supercomputación (BSC-CNS), conjuntament amb el Departament de Territori, Habitatge i Transició Ecològica de la Generalitat de Catalunya, ha desenvolupat una eina que permet predir i gestionar la qualitat de l’aire. Batejada com a CALIOPE-Urban, pronostica la concentració de diòxid de nitrogen (NO2) a cada carrer de Barcelona, amb una resolució de fins a 20 metres i amb 24 o 48 hores d’antelació. Aquest model suposa una nova fase del sistema de CALIOPE de previsions de qualitat de l’aire per a la península Ibèrica, Catalunya i la capital catalana.

El sistema fa servir la potència del superordinador MareNostrum 5 per combinar models meteorològics, d’emissions i de dispersió de contaminants amb dades urbanes i mètodes d’intel·ligència artificial (IA). Els resultats són simulacions d’alta precisió i permeten identificar punts crítics de contaminació i avaluar l’efectivitat de mesures com la zona de baixes emissions (ZBE) o les restriccions de trànsit. Ara per ara, s’aplica a Barcelona, l’Hospitalet de Llobregat i Badalona i es treballa per replicar-ho en un futur a altres ciutats i àrees metropolitanes.

Les dades obtingudes estan disponibles en obert al portal CALIOPE i permetran, tant a les administracions com als equips investigadors i a la ciutadania, accedir a les prediccions horàries de més concentració d’NO2, un dels principals contaminants de l’aire i provinent del trànsit rodat. D’aquesta manera, la informació generada serà essencial per dissenyar polítiques efectives de protecció de la salut pública, de mobilitat i de planificació urbanística. Per exemple, amb aquest pronòstic, també es podran identificar episodis de contaminació, modelitzar escenaris de futur de qualitat de l’aire i valorar l’eficàcia de mesures de reducció.