نشر فريق بحثي من معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا مؤخرًا ورقة علمية في مجلة "Nature Sustainability" يقدم فيها نموذجًا جديدًا لرصد انبعاثات المرور الحضرية في الوقت الحقيقي باستخدام أجهزة استشعار وبيانات متنقلة موجودة. يمكن لهذا النموذج إنشاء صور انبعاثات عالية الدقة، بدقة تصل إلى شارع فردي وفترة زمنية محددة، مما يوفر دعمًا لوضع سياسات المرور المحلية وتقييم إجراءات خفض الانبعاثات.
يعمل هذا البحث على بناء إطار عمل لتقدير انبعاثات المرور مدفوعًا بالبيانات من خلال دمج مصادر معلومات متعددة مثل كاميرات المرور في الوقت الحقيقي وبيانات المواقع المجهولة للهواتف المحمولة. مقارنة بالطرق التقليدية التي تعتمد على أخذ العينات المتقطعة أو تحليل المركبات على نطاق صغير، يتمتع النموذج الجديد بمزايا أكبر من حيث الفائدة العملية والقابلية للتوسع، ويمكنه سد الفجوة البياناتية بين قوائم الانبعاثات على مستوى المدينة والتحليل التفصيلي للمركبات الفردية.
قال باولو سانتي، كبير علماء الأبحاث في مختبر سينسابل سيتي بمعهد ماساتشوستس للتكنولوجيا: "يمكن لنموذجنا، من خلال الجمع بين كاميرات المرور في الوقت الحقيقي ومصادر بيانات متعددة، استنتاج خرائط انبعاثات مفصلة للغاية، بدقة تصل إلى شارع فردي وساعة معينة من اليوم." وأضاف كارلو راتي، مدير المختبر: "من خلال دمج تدفقات بيانات متعددة، يمكننا تحقيق دقة كان من الصعب تخيلها قبل بضع سنوات - مما يوفر لواضعي السياسات أداة جديدة قوية لفهم وحماية صحة الإنسان."
في دراسة تجريبية في مانهاتن، نيويورك، نجح الفريق، باستخدام صور من 331 كاميرا تقاطع وسجلات مواقع مجهولة لأكثر من 1.75 مليون هاتف محمول، جنبًا إلى جنب مع تقنية التعرف على المركبات، في تصنيف 93٪ من المركبات في 12 فئة. قدمت بيانات الهاتف معلومات على المستويين الكلي والجزئي لأنماط المرور، بينما التقطت الكاميرات تأثير إشارات المرور على حركة المركبات، وقد أثرت هذه العوامل مجتمعة على دقة تقدير الانبعاثات.
أشار هو سونغ هوا، الباحث السابق في مرحلة ما بعد الدكتوراه في مختبر سينسابل سيتي والمساعد الحالي في جامعة مدينة هونغ كونغ: "نحتاج فقط إلى إدخال جميع المعلومات المتعلقة بالانبعاثات بناءً على مصادر البيانات الحضرية الحالية لتقدير انبعاثات المرور." كما قام النموذج بمحاكاة سيناريوهات مرور متعددة، مثل التحول في وسائل النقل وتعديل ساعات الذروة، وأظهرت النتائج أن تقديرات الانبعاثات حساسة لدقة البيانات، وأن المعالجة المبسطة قد تؤدي إلى أخطاء كبيرة.
طبق فريق البحث النموذج لتقييم تأثير سياسة فرض رسوم الازدحام في مانهاتن، نيويورك، ووجد أن حركة المرور انخفضت بنحو 10٪ بعد التنفيذ، وانخفضت الانبعاثات بنسبة 16-22٪، وهو ما يتوافق مع بحث أجرته جامعة كورنيل حول انخفاض مستويات الجسيمات الدقيقة. وأكد هو سونغ هوا: "لقد رأينا هذه التغيرات الهائلة بعد بدء فرض رسوم الازدحام. أعتقد أن هذا يظهر أن نموذجنا سيكون مفيدًا جدًا إذا أرادت الحكومة حقًا معرفة ما إذا كانت السياسة الجديدة تتحول إلى تأثير حقيقي."
يتخذ النموذج إجراءات حذرة لحماية الخصوصية، باستخدام الرؤية الحاسوبية للتعرف على نوع المركبة دون تسجيل أرقام لوحاتها. بالإضافة إلى ذلك، أثرى فريق البحث في عمله التوسعي في أمستردام بهولندا معلومات حركة المركبات باستخدام بيانات كاميرات لوحة القيادة. قال فابيو دوارتي، نائب مدير الأبحاث والتصميم في مختبر سينسابل سيتي: "من خلال نموذجنا، يمكننا جعل أي كاميرا مستخدمة في المدينة - من مئات كاميرات المرور إلى آلاف مسجلات الفيديو الرقمية للسيارات - أداة قوية لتقدير انبعاثات المرور في الوقت الحقيقي." يوضح هذا البحث إمكانات تقنية دمج البيانات في مجال الرصد البيئي، ويوفر أدوات جديدة لإدارة المرور الحضري واستراتيجيات خفض الانبعاثات في المدن حول العالم.
