Zona de Bajas
Emisiones

¿Por qué son importantes las ZBE para las ciudades inteligentes?

La rápida urbanización y el aumento del tráfico producen niveles alarmantes de contaminación del aire. Las ciudades se enfrentan al desafío de reducir las emisiones de gases contaminantes y fomentar una movilidad sostenible. Las zonas de bajas emisiones (ZBE) son la solución efectiva para mejorar la calidad del aire, proteger la salud pública y promover un estilo de vida más ecológico en entornos urbanos.

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¿Qué solución ofrecemos en Libelium y cómo puede beneficiar a una Smart City?

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Recogida de datos

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Implementación del modelo

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Realización de las simulaciones

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Propuesta de ZBE

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Validación

Implementar una ZBE puede ser un proceso costoso y complejo. Tu objetivo es asegurarte de que la ZBE tenga un impacto positivo en la calidad del aire y en la calidad de vida de los ciudadanos. La solución Sustainability Impact Assesment (SIA) de LIbelium permite a las ciudades predecir el impacto de la ZBE en la calidad del aire global (no solo en la zona de aplicación) gracias a los modelos de dispersión de la contaminación. Puedes ver el impacto en la calidad del aire en toda la ciudad y tomar decisiones informadas antes de invertir recursos en la implementación de la ZBE. Gracias a la capacidad de predecir los efectos de la ZBE, puedes estar seguro de que la implementación será efectiva, asegurándote de que la ZBE no produzca efectos negativos en otras áreas. Además, la solución SIA también ayuda a abordar las preocupaciones y resistencias de los ciudadanos: al poder predecir el impacto de la ZBE, puedes responder con confianza a las preguntas de los ciudadanos y proporcionar una comprensión clara de cómo funcionará el nuevo sistema.

Monitorización en tiempo real de la calidad del aire mediante dispositivos IoT con cálculo de los indicadores oficiales de la OMS.

Se muestra la situación real de la ciudad (obtenida de los sensores) en la plataforma; como parte de los resultados se muestran indicadores como por ejemplo CO2 reducido o número de viajes privados reducidos.

Modelos de tráfico y dispersión de la contaminación para identificar y controlar áreas críticas de contaminación.

Gracias a los modelos de tráfico y dispersión de los contaminantes podemos detectar aquellas áreas en las que el tráfico tiene un mayor impacto en la calidad del aire global de la ciudad.

Capacidad de predecir el efecto que las medidas de ZBE van a tener en el tráfico de la ciudad.

Gracias a los modelos de tráfico precisos se puede estudiar el efecto que tendrán las medidas incluyendo la redistribución del tráfico.

Análisis del impacto a los ciudadanos y residentes de las politicas y regulaciones adoptadas.

Si se incluyen datos de transporte público, un resultado de nuestra solución es un indicador del uso del transporte público por parte de los ciudadanos, con la posibilidad de modelar cambios en el mismo y estudiar qué escenarios fomentan más el uso del transporte público vs vehículo privado.

¿Quieres saber más?

¿Cómo ha funcionado la solución de Libelium en otros casos de éxito?

Hemos desarrollado con éxito las ZBE en múltiples ciudades europeas, y participamos en Proyectos europeos, como AI4Cities en Paris, Helsinki, Amsterdam, Stavanger y Tallin, o el proyecto IMAGINEXT en Cartagena (España) y Lindau (Alemania).

¿Cómo trabaja la solución de Libelium?

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Recogida de datos
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Implementación del modelo
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Realización de las simulaciones
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Propuesta de ZBE
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Validación

¿Cuál es el retorno de todo este esfuerzo para tu ciudad?

Satisfacción de las regulaciones Europeas y fondos Next Generation de la inversión pública en acciones hacia la sostenibilidad y la resiliencia. Más de 10 ciudades españolas beneficiarias de los fondos Next Generation han diseñado de forma satisfactoria sus ZBEs con la solución Sustainable Impact Assesment (SIA) para ZBEs de Libelium.

Nuestro caso de éxito en Cartagena, gracias a la solución de Libelium, ha conseguido implementar una ZBE sin ningún impacto negativo ni reducción significativa en los servicios de movilidad de sus ciudadanos.

Testimonio
Roberto José Liñán Ruiz
Cátedratico de Movilidad y Transporte Sostenible de la UCAM.

“En una ciudad como Cartagena es fundamental que todos los avances tecnológicos en movilidad urbana se realicen siempre de la manera más eficiente y sostenible posible, buscando al mismo tiempo el mayor retorno posible. No tiene sentido implantar tecnología que luego se quede obsoleta, o se midan parámetros desconectados los unos de los otros. Es fundamental medir el ecosistema completo, ir paso a paso y que cada inversión construya un proyecto a largo plazo. Los gobernantes pasan por el puesto, pero sus proyectos deben contribuir al bienestar de los ciudadanos de manera permanente.”

Único modelo del mercado que fusiona modelos del tráfico con modelos de propagación de la contaminación. Premiado por EIT Urban Mobility en el Grant ImagiNext en cooperación con CARNET (Grupo VolksWagen y Universitat Politécnica de Catalunya), Fraunhofer y la empresa líder en modelado de movilidad (PTV Group) que han aunado esfuerzos con Libelium para el modelado de la contaminación y la sostenibilidad. (debajo, foto por enviarte de Nuria Bernabé de Libelium y link a la web de Imaginext

Alta capacidad de generación de datos de movilidad para ciudades sin histórico de datos, a partir de modelos pre-entrenados con más de 20.000 horas de información de tráfico (y creciendo), procedente de ciudades europeas de diferentes tamaños y comportamientos.

Compatible con otras iniciativas urbanas a través de estándares abiertos para transformación digital como ETSI NGSI-LD, GAIA-X, FIWARE y validado por la Unión Europea como servicio de Connecting Europe Facilities.

Servicio totalmente disponible SaaS con certificación ENS Alto y soporte de buenas prácticas del Esquema Nacional de Interoperabilidad, modelos de datos (Smart Data Models) y anotación semántica.

Reducción demostrada del tiempo de diseño de ZBEs de 12 a 3 meses, con capacidad de extrapolar y comparar modelos de movilidad entre diferentes ciudades incluyendo capitales Europeas como Paris, Helsinki o Madrid.

Innovación: Uso de inteligencia artificial para aprender cómo las estrategias de movilidad impactan la calidad del aire

A medida que aumentan la urbanización y la población en las zonas urbanas, la descarbonización de las ciudades se convierte en un reto más difícil. En este contexto, dado que en las ciudades se genera una cantidad sin precedentes de contaminantes del tráfico urbano, IMAGINEXT valida una solución de software como servicio (SaaS) que utiliza la inteligencia artificial (IA) para aprender cómo repercuten en la calidad del aire las estrategias especiales de movilidad y las medidas de transporte sostenible.

IMAGINEXT SaaS se está validando en dos ciudades para que la IA pueda empezar a recibir información y aprender en función del tamaño y la densidad de cada ciudad. IMAGINEXT pretende acelerar las oportunidades de mercado para los responsables de la toma de decisiones en materia de movilidad con el potencial de implantar soluciones de transporte sostenible que se sabe que son eficaces para mejorar la calidad del aire de las ciudades basándose en casos probados incorporados en el SaaS y extrapolados a usos a medida a través de la IA.

Desafío

Ayudar a implantar eficazmente zonas de bajas emisiones (LEZ) y estrategias de descarbonización en las ciudades.

Objetivo principal

Proporcionar una herramienta que ayude a los responsables de la toma de decisiones en materia de movilidad a aplicar las estrategias necesarias para cumplir los objetivos medioambientales europeos con datos basados en pruebas.

Resultados

Una solución SaaS que monitoriza los indicadores contaminantes de la movilidad y las condiciones del tráfico en tiempo real frente a medidas y estrategias específicas y predice su impacto utilizando modelos de IA.

Partners del proyecto

Qué impacto tienen en la calidad del aire algunas medidas y restricciones aplicadas en las zonas de bajas emisiones?

Los datos relacionados con las emisiones del tráfico se modelan mediante un software diferente: PTV Vissim. Esto permite, a través de los datos de flujo de vehículos en la red, calcular mediante modelos estadísticos el número de vehículos y su distribución en un intervalo de tiempo, además de disponer de un modelo interno que traduce estos datos directamente en emisiones de los principales contaminantes.

Estamos desarrollando una plataforma que permita visualizar el impacto que tienen algunas medidas y restricciones aplicadas en las zonas de bajas emisiones sobre la calidad del aire.

El funcionamiento de esta herramienta reside principalmente en un modelo de propagación de contaminación atmosférica llamado MUNICH (Model of Urban Network of Intersecting Canyons and Highways), que es el encargado de simular la calidad del aire con una alta resolución en áreas de tamaño mediano.

En este modelo se acoplan varios módulos que permiten caracterizar:
  • La meteorología y su interacción con la morfología urbana
  • (*) Las emisiones debidas al tráfico en el interior de la red representada
  • El estado global de la calidad del aire a través de otros modelos como Chimere o de observación directa e inferencia
  • Mecanismo CB05 (Carbon Bond 05) de reacciones químicas, entre las que se cuentan las oxidaciones de VOCs, compuestos nitrogenados y sulfuros entre otros, además de el papel de la luz solar a través de la fotólisis.

Los datos relativos a emisiones de tráfico se modelan a través de un software diferente: PTV Vissim. Este permite, a través de datos de flujo de vehículos en la red, calcular mediante modelos estadísticos el número de vehículos y su distribución a lo largo de un intervalo de tiempo, además de disponer de un modelo interno que traduce este dato directamente a emisiones de los principales contaminantes.

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Nuestros casos de éxito

Farolas inteligentes en Cartagena para medir la calidad del aire y el ruido.

10 marzo 2023

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Libelium Cloud

Una plataforma de gestión de dispositivos que le permite la gestión completa de su proyecto IoT de principio a fin. Almacenar, visualizar y analizar los datos recibidos. Envía los datos a las principales plataformas cloud del mercado.


El equipo de Inteligencia Artificial de Libelium es capaz de desarrollar servicios a medida para Ayuntamientos, vinculados con las siguientes áreas: