Investigadores chinos han desarrollado un marco híbrido para rastrear las fuentes y los cambios de las emisiones de dióxido de carbono en la carretera en tiempo real con una resolución de 30 metros, según un artículo de investigación publicado recientemente en la revista Sustainable Cities and Society.

Esta tecnología se aplica en Shenzhen, en la provincia de Guangdong, al sur de China, y se prevé que se utilice en más ciudades en el futuro, contribuyendo a la evaluación y promoción de la reducción de dióxido de carbono en las carreteras urbanas.

El crecimiento urbano y la movilidad de la población han llevado a un aumento continuo de las emisiones de dióxido de carbono por parte de los vehículos, lo que genera importantes desafíos en términos de regulación climática local, salud pública y metas de neutralidad de carbono.

Una limitación clave de los inventarios de emisiones de carbono anteriores es su baja resolución espacial, según Wang Li, autor correspondiente del artículo y investigador en el Instituto de Investigación de Información Aeroespacial de la Academia China de Ciencias.

Esta falta de detalle dificulta la captura de variaciones finas en las emisiones de diferentes segmentos de carretera o a lo largo del tiempo, lo que complica el seguimiento preciso de las fuentes de emisiones y la explicación de sus causas.

El desarrollo de métodos de monitoreo precisos para un análisis multifactorial de los niveles de dióxido de carbono en la carretera es crucial para su reducción efectiva.

Wang y su equipo combinaron la Inteligencia Artificial Panóptica y un marco de observación móvil para predecir la concentración de dióxido de carbono en carretera con una resolución de 30 metros, proporcionando una predicción dinámica del incremento de dióxido de carbono durante el día en redes de tráfico urbano.

Este enfoque integra inteligencia artificial con cámaras panorámicas, analizadores de gases de efecto invernadero de alta precisión y sensores meteorológicos, permitiendo la adquisición simultánea de datos sobre las concentraciones de dióxido de carbono, volúmenes de tráfico y condiciones ambientales.

El equipo de investigación logró una precisión media de identificación de más del 93 por ciento para las fuentes de emisión, y el marco puede cuantificar la influencia de factores como tráfico, cobertura terrestre y condiciones meteorológicas sobre las emisiones de carbono.

"Esta técnica representa un uso innovador de la inteligencia artificial en el monitoreo ambiental, ofreciendo la posibilidad de establecer un sistema de monitoreo de carbono multidimensional y completo, integrado con inventarios de emisiones convencionales y tecnologías de monitoreo satelital," comentó Wang.