/ miércoles 29 de junio de 2022

Big data y electromovilidad

El cambio tecnológico que implican los vehículos eléctricos y los datos que se generarán a partir de su uso, permitirán el diseño e implementación de políticas públicas de movilidad en las ciudades. Precisamente, bajo esta idea de innovación tecnológica y digital, hace algunos años el Instituto Nacional de Ecología y Cambio Climático, la Universidad de California, Berkeley, y el Tecnológico de Monterrey realizaron el estudio Big Data y Electromovilidad.

El enfoque del estudio era conocer los patrones de movilidad en la Ciudad de México, así como identificar políticas públicas que contribuyan a reducir la emisión de gases contaminantes en la atmósfera. Para realizar el estudio se analizó la base de datos de Waze de las rutas que utilizan los automovilistas en la Ciudad de México para llegar a sus destinos. Lo anterior significó el análisis de 50 millones de entradas de datos. Anteriormente, la Encuesta Origen Destino en Hogares de la Zona Metropolitana del Valle de México, elaborada por el INEGI, eran uno de los datos con los que contabamos para conocer la movilidad en esta urbe. Imaginen el gran salto que representa analizar los datos que arrojan las rutas que realizan diariamente las personas.

Con el análisis de los datos se identificaron: las avenidas más congestionadas, las rutas origen destino, los tiempos de recorrido, las horas pico, las rutas de mayor tráfico, los cuellos de botella, la distribución espacial de las rutas y el uso del combustible. A partir de esta información se modelaron tres escenarios de electromovilidad y su impacto en la calidad del aire.

El primer escenario consistía en que todos los taxis de la Ciudad de México fueran eléctricos; en este supuesto, las emisiones de gases contaminantes se reducirían en un 3.4%. El segundo escenario consideraba que todo el transporte público en la ciudad fuera eléctrico; bajo esta hipótesis las emisiones se reducirían en un 22%. Finalmente, en el hipotético caso de que tanto el transporte público como el privado fueran eléctricos, las emisiones de gases contaminantes se reducirían en casi un 50%. Es decir, la electromovilidad tendría un impacto significativo en la calidad del aire que respiramos.

Del estudio Big Data y Electromovilidad destacó dos propuestas que se identificaron: 1) transitar hacia el transporte público eléctrico y 2) diseñar carriles específicos o confinados para vehículos eléctricos. Años después, la primer propuesta empieza a convertirse en realidad: se estima que para finales del 2022, la Línea 3 del Metrobus de la Ciudad de México podría ser 100% eléctrica. Lo que nos indica que el transporte público está migrando hacia la electromovilidad en la Ciudad de México. El gran reto es que políticas públicas de este tipo se repliquen en el resto de los estados de la República.

Concluyo esta columna señalando que el Big Data es un elemento fundamental para promover el desarrollo sustentable por su aplicación en la electromovilidad y por su contribución para mitigar el cambio climático y mejorar la calidad del aire.

El cambio tecnológico que implican los vehículos eléctricos y los datos que se generarán a partir de su uso, permitirán el diseño e implementación de políticas públicas de movilidad en las ciudades. Precisamente, bajo esta idea de innovación tecnológica y digital, hace algunos años el Instituto Nacional de Ecología y Cambio Climático, la Universidad de California, Berkeley, y el Tecnológico de Monterrey realizaron el estudio Big Data y Electromovilidad.

El enfoque del estudio era conocer los patrones de movilidad en la Ciudad de México, así como identificar políticas públicas que contribuyan a reducir la emisión de gases contaminantes en la atmósfera. Para realizar el estudio se analizó la base de datos de Waze de las rutas que utilizan los automovilistas en la Ciudad de México para llegar a sus destinos. Lo anterior significó el análisis de 50 millones de entradas de datos. Anteriormente, la Encuesta Origen Destino en Hogares de la Zona Metropolitana del Valle de México, elaborada por el INEGI, eran uno de los datos con los que contabamos para conocer la movilidad en esta urbe. Imaginen el gran salto que representa analizar los datos que arrojan las rutas que realizan diariamente las personas.

Con el análisis de los datos se identificaron: las avenidas más congestionadas, las rutas origen destino, los tiempos de recorrido, las horas pico, las rutas de mayor tráfico, los cuellos de botella, la distribución espacial de las rutas y el uso del combustible. A partir de esta información se modelaron tres escenarios de electromovilidad y su impacto en la calidad del aire.

El primer escenario consistía en que todos los taxis de la Ciudad de México fueran eléctricos; en este supuesto, las emisiones de gases contaminantes se reducirían en un 3.4%. El segundo escenario consideraba que todo el transporte público en la ciudad fuera eléctrico; bajo esta hipótesis las emisiones se reducirían en un 22%. Finalmente, en el hipotético caso de que tanto el transporte público como el privado fueran eléctricos, las emisiones de gases contaminantes se reducirían en casi un 50%. Es decir, la electromovilidad tendría un impacto significativo en la calidad del aire que respiramos.

Del estudio Big Data y Electromovilidad destacó dos propuestas que se identificaron: 1) transitar hacia el transporte público eléctrico y 2) diseñar carriles específicos o confinados para vehículos eléctricos. Años después, la primer propuesta empieza a convertirse en realidad: se estima que para finales del 2022, la Línea 3 del Metrobus de la Ciudad de México podría ser 100% eléctrica. Lo que nos indica que el transporte público está migrando hacia la electromovilidad en la Ciudad de México. El gran reto es que políticas públicas de este tipo se repliquen en el resto de los estados de la República.

Concluyo esta columna señalando que el Big Data es un elemento fundamental para promover el desarrollo sustentable por su aplicación en la electromovilidad y por su contribución para mitigar el cambio climático y mejorar la calidad del aire.