Un gruppo di ricercatori del MIT ha sviluppato un sistema che genera una mappatura dettagliata e in tempo reale delle emissioni prodotte dal traffico urbano. L’obiettivo consiste nel fornire uno strumento basato su dati già disponibili nelle città, utile per supportare politiche locali legate alla mobilità e alla decarbonizzazione. Il progetto ha preso forma a New York, dove i test hanno dimostrato come l’integrazione tra telecamere e dati anonimi da smartphone possa offrire una visione più accurata dell’inquinamento veicolare.

Un modello basato su dati già presenti nelle città

A differenza dei metodi tradizionali, che si limitano a campionare l’aria in punti specifici, il nuovo approccio del MIT utilizza infrastrutture esistenti come le telecamere di monitoraggio del traffico, integrandole con altre fonti informative.

A Manhattan, i ricercatori hanno analizzato i dati provenienti da 331 telecamere cittadine e dalla geolocalizzazione anonima di oltre 1,75 milioni di smartphone. Gli algoritmi hanno elaborato le immagini per riconoscere i veicoli e suddividerli in 12 categorie, raggiungendo un’accuratezza del 93%. Il sistema ha evitato l’uso delle targhe, tutelando così la privacy degli utenti.

Il ruolo dei semafori e della dinamica del traffico

Il modello considera variabili spesso trascurate, come l’effetto dei semafori sul flusso veicolare. Le telecamere hanno permesso di osservare come le fasi di stop-and-go influenzino le emissioni, un aspetto rilevante nelle aree urbane dense.

Grazie a questa integrazione, il sistema produce mappe ad alta risoluzione che rappresentano le singole strade e le variazioni nelle diverse ore della giornata. I ricercatori hanno stimato margini di incertezza compresi tra –49% e +25%, valori che riflettono la complessità delle variabili considerate ma che risultano comunque utili per analisi operative.

Un supporto alle politiche climatiche locali

Gli autori dello studio, pubblicato su Nature Sustainability, propongono un metodo economicamente sostenibile per stimare le emissioni del traffico sfruttando dati già disponibili. Songhua Hu, tra i ricercatori coinvolti, ha spiegato che basta inserire le informazioni urbane esistenti in un modello per ottenere stime rapide e dettagliate.

Il sistema consente di valutare tempestivamente l’impatto delle politiche di mobilità, offrendo alle amministrazioni uno strumento concreto per pianificare interventi legati alla qualità dell’aria e alla riduzione delle emissioni.