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Urban Clouds: El Big Data aplicado a los datos atmosféricos

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Según indica Daniel Caro CEO y fundador de Urban Clouds, el Big Data permite procesar grandes cantidades de datos con el objetivo de obtener información útil para la toma de decisiones y tiene aplicación casi en cualquier ámbito en el que se generen datos.

El Big Data aplicado a los datos atmosféricos es una de sus muchas utilidades. A través de técnicas adecuadas de análisis de datos atmosféricos, se puede obtener información muy valiosa para mejorar problemas reales y en algunos casos devastadores. Un ejemplo es la predicción de desastres naturales como huracanes, terremotos o grandes tormentas. Así, se pueden construir modelos que permiten anticipar estos fenómenos y minimizar su impacto.

Instituciones como la NOAA (National Oceanic and Atmospheric Administration), asociada al departamento de Comercio de Estados Unidos, genera decenas de terabytes de datos procedentes de satélites, radares o barcos y los publica libremente para su uso y explotación apostando por el Big Data en el campo de los datos atmosféricos. Estas fuentes de datos abiertos constituyen una gran ventaja para la aplicación del Big Data, ya que aportan mayor eficacia en la búsqueda de correlaciones. “Podemos buscar relaciones entre variables o magnitudes de fuentes de datos heterogéneas, lo que enriquece mucho los resultados y permite descubrir si existen variables sobre las que se puede actuar con el resultado deseado”, argumenta Caro.

Urban CloudOtro ejemplo claro de la aplicación del Big Data en datos atmosféricos es el estudio de la polución en entornos urbanos. El objetivo es solucionar un grave problema que afecta a todos los puntos del planeta y que es causa de enfermedades y muertes. Ciudades acosadas por este problema endémico del siglo XXI como Pekín ya han comenzado a aplicar esta tecnología para combatir el problema. A través de estas técnicas, son capaces de generar predicciones de alta resolución sobre la polución atmosférica que habrá en teselas (polígonos rectangulares) con una resolución de 1km x 1km y con 72 horas de anticipación. Además, son capaces de prever tendencias sobre la evolución de polución con 10 días de antelación.

El Big Data se introduce así en la toma de decisiones por parte de las entidades y organismos gestores de espacios urbanos con criterios ambientales con el fin de velar por la salud de sus ciudadanos. Proporciona información para responder a numerosas preguntas:

– ¿Cuál es el mejor emplazamiento de institutos y centros escolares en la ciudad para minimizar la exposición de los escolares a la polución urbana?

– ¿Qué impacto tendrá la construcción de una gran infraestructura en la ciudad en los niveles de polución?

– ¿Es realmente eficaz limitar la circulación o velocidad en una autovía de circunvalación?

– ¿Cuál es el límite de velocidad más adecuado para limitar el impacto?

– ¿Qué impacto tendrían en la reducción de la contaminación unos cortes estratégicos de tráfico en determinadas zonas de la ciudad a horas concretas?

Pero también el ciudadano podrá gracias al Big Data responder a preguntas que le ayuden en su vida cotidiana:

– ¿Qué niveles de polución hay en las proximidades de mi casa?

– ¿Y en el barrio en el que pretendo alquilar?

– ¿Cuál es la ruta menos contaminada que debo seguir para ir desde mi casa al trabajo?

– ¿Y para hacer deporte?

En definitiva, “el Big Data ha llegado para quedarse entre nosotros y proporcionarnos cada día nuevas e interesantes aplicaciones que ayudarán a hacer nuestra vida mejor”, finaliza Daniel Caro. Por eso, Urban Clouds trabaja en el diseño e implementación de soluciones de Big Data como su aplicación Appmosfera. El objetivo de esta app es ofrecer información entendible por la ciudadanía y los gestores municipales a través de mapas de control que ofrecen datos en tiempo real del estado de la calidad de aire por zonas.

 

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