Finalizado el proyecto 'Clean Air' para predecir episodios de alta contaminación

Esta 'app' permite predecir con hasta una semana de antelación las posibles restricciones de acceso a la ciudad ante la activación de protocolos de calidad del aire por alta contaminación.

26/06/2019 a las 23:26 h

calidad del aire y contaminacion Ya existe una API funcionando en Madrid, Barcelona, Valencia, Bilbao, Zaragoza y Sevilla.

El consorcio coordinado por el Centro de Innovación para la Logística y el Transporte de Mercancías, Citet, en el que participan UNO, el Centro Español de Logística, Piper Lab y Seur, ha finalizado el proyecto 'Clean Air App' para el lanzamiento de una nueva aplicación que permite anticiparse a los episodios de alta contaminacióny mejorar la gestión de rutas urbanas para el transporte de mercancías.

Esta 'app', en la que el consorcio trabaja desde septiembre de 2018, permite predecir con hasta una semana de antelación las posibles restricciones de acceso a la ciudad ante la activación de protocolos de calidad del aire por alta contaminación.

De esta manera, las empresas logísticas y de transporte pueden realizar una mejor planificación de su operativa diaria para la entrega en áreas urbanas. El modelo Predict, basado en la incorporación de variables como la meteorología mejorada, ha permitido replicar el proyecto 'Clean Air' en Barcelona, Valencia, Bilbao, Zaragoza y Sevilla, tras probarlo en Madrid.

Actualmente, ya existe una API funcionando en las seis ciudades elegidas y dando predicciones diarias, a 48 horas vista y con un plazo de una semana, que pueden utilizar todos los operadores de última milla.

La iniciativa resulta crucial por su vinculación con los protocolos de calidad del aire en grandes ciudades y el cumplimiento de las exigencias relacionadas con el Plan Horizonte 2020 para la implementación de medidas que favorezcan una significativa reducción de emisiones.

Además, en situaciones sin protocolo medioambiental, la solución también permite a las empresas logísticas y de transporte a mejorar su planificación de rutas y su operativa diaria. La continuidad del modelo de previsión está garantizada, no solamente para responder a los retos de la movilidad de las grandes ciudades, sino también a la complejidad del tráfico.

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