Aimsun ofrece el primer modelo del Reino Unido para predecir los flujos de tráfico y las emisiones.

Aimsun lidera la entrega de NEVFMA, el primer modelo predictivo plenamente operativo del Reino Unido para la red de carreteras estratégicas de Highways England en Oxfordshire. El modelo predice no sólo el tráfico sino también las emisiones, con un modelo de dispersión de la contaminación vinculado al tráfico en tiempo real.

Aimsun se enorgullece de dirigir la entrega este mes de un modelo a gran escala del condado de Oxfordshire que utilizará la simulación del tráfico en tiempo real para reducir la congestión y las emisiones nocivas relacionadas con el tráfico.

Ya en funcionamiento, el modelo fue entregado para el proyecto Network Emissions/Vehicle Flow Management Adjustment (NEVFMA), financiado por Highways England y entregado en asociación con EarthSense, Siemens Mobility y Oxfordshire County Council. NEVFMA utiliza la plataforma de Aimsun Live para generar predicciones a corto plazo sobre el tráfico y la dispersión del dióxido de nitrógeno (NO2) para ayudar a los operadores de los centros de tráfico a tomar las decisiones más eficaces de gestión del tráfico.

La simulación de los niveles previstos de contaminación por NO2 del modelo de dispersión MappAir de EarthSense, integrado con Aimsun Live, proporciona el primer modelo de dispersión en tiempo real, vinculado al tráfico. Este sistema permite al usuario visualizar la contaminación y hacer frente a las emisiones en las zonas oficiales de gestión de la calidad del aire del gobierno, junto con otras regiones clave de interés.

La solución de Aimsun utiliza la simulación dinámica para permitir que el modelo genere predicciones para vehículos individuales en menos de cuatro minutos. Estas predicciones de los vehículos son la base para calcular la concentración de NO2 prevista utilizando las previsiones de datos meteorológicos y contaminantes en los próximos cuatro minutos. Siemens Mobility ha integrado el sensor de calidad del aire EarthSense con la infraestructura de señales de tráfico del condado, de manera que puede ser fácilmente adaptado a las señales existentes, proporcionando la validación de los contaminantes en tierra y permitiendo que las intervenciones de control de tráfico se basen en los niveles de calidad del aire.

El sistema está diseñado para analizar las estrategias de tráfico, lo que permite comparar en la misma ventana hasta tres escenarios alternativos con cambios en los tiempos de las señales, restricciones de tráfico u otros cambios en la red. Los administradores de tráfico en la sala de control de tráfico del condado pueden entonces elegir la estrategia óptima de mitigación para reducir la congestión y las emisiones.

Alastair Kitson, Jefe Regional de Servicios Profesionales de Aimsun, comenta: “Utilizamos cuatro horizontes de desplazamiento de 15 minutos para predecir el impacto en las emisiones de 60 minutos en el futuro. Estos se utilizan para presentar KPIs claros y fáciles de entender para cada escenario, proporcionando confianza a la persona que toma las decisiones y que elige la estrategia a adoptar. El sistema presenta 16 horizontes de predicción en cuatro minutos. Para un modelo mesoscópico de este tamaño, simulando vehículos individuales, ¡eso es bastante rápido!”

“Hemos desarrollado formas de importar la mayoría de los tipos de modelos y fuentes de datos, para poder reciclar los recursos de autoridad existentes”, añade el director general de Aimsun UK, Gavin Jackman. “Esto hace que el sistema sea de gran valor y económico para Highways England y los ayuntamientos, en particular porque ofrece un análisis continuo de los datos entrantes, seguimiento en tiempo real y apoyo a la toma de decisiones, consistencia en la modelización en todo el condado y un sinfín de subredes para los planes de mejora locales”.

Los análisis realizados en los datos tienen en cuenta diez tipos diferentes de día; esto permite que el sistema Live se adapte a las diferentes demandas estratégicas y de la red de carreteras locales, como el “fin de semana de vacaciones” o el “día de semana ajetreado”, o incluso un día lluvioso de invierno cuando el uso del coche es mayor. Este tipo de análisis contrarresta los altibajos que faltan en las encuestas a corto plazo y, cuando se realiza fuera de línea, también puede proporcionar una gran base para aplicaciones como la planificación de escenarios, el Plan Local de Oxford, la planificación del desarrollo y la creación de casos comerciales.

“El sistema es flexible y ampliable para la red estratégica de carreteras y está diseñado para crecer a nivel local de acuerdo con los planes del Consejo del Condado de Oxfordshire de poner en línea más detectores”, afirma Kitson.

Llewelyn Morgan, Jefe del Consejo del Condado de Oxfordshire iHub, dice: “Siempre estamos tratando de explorar cómo mejorar y gestionar la calidad del aire. El proyecto NEVFMA proporcionará una visión única del potencial de usar datos de calidad del aire en tiempo real para influir en la forma en que planificamos y gestionamos activamente nuestra red de carreteras”.

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