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Desde la Agencia Española ISBN se ha concedido el siguiente número ISBN para las comunicaciones técnicas escritas:
978-84-09-07670-3
(Los contenidos de las comunicaciones técnicas y de los póster son exclusiva responsabilidad de sus autores)
Prediciendo la contaminación del aire con Datos Abiertos
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Autor:
María Medina PiperLab |
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| Otros autores: Ramón García, CITET Maite Gilarranz, PiperLab | |
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Tipo:
Comunicación técnica panel |
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| Temática: Calidad ambiental y salud; Energía, eficiencia y cambio climático; Movilidad | |
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| Documentos asociados: Doc. Panel | |
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Resumen: |
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PiperLab junto con CITET, CEL y UNO hemos desarrollado un modelo de predicción de contaminación que permite a los ciudadanos y empresas privadas tener información relevante sobre la calidad del aire de Madrid. El modelo de predicción, que ofrece información en tiempo real y predicciones sobre los niveles de contaminación de la capital, está especialmente dirigido a los ciudadanos y las empresas de transporte y logística, de tal forma que puedan prever restricciones de tráfico. El modelo de predicción no sólo se nutre con los datos procedentes de las estaciones de contaminación instaladas y distribuidas por toda la ciudad, sino que también se mejora mediante datos externos como la meteorología, datos de tráfico o datos de calendario (festivos, puentes locales o nacionales…). Las tasas de acierto están resultando por encima de lo esperado, teniendo en cuenta que gran parte de los datos externos que se incorporan al modelo son también datos predictivos (como ocurre con los datos meteorológicos), alcanzado un 88% de precisión a 24 horas vista, un 87% de precisión a 48 horas vista, y un 78% de precisión a una semana vista. |
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