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Pesquisadores do MIT medem emissões de tráfego em tempo real

Em Nova York, MIT usa câmeras de tráfego e dados móveis para mapear emissões em tempo real, apoiando políticas de mobilidade e descarbonização

A NYC sign says, “Toll; congestion Relief Zone south of 61st street.”
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  • Pesquisadores do MIT usam 331 câmeras de trânsito e dados anonimizados de mais de 1,75 milhão de celulares para estimar emissões de veículos em Nova York em tempo quase real, com alta resolução espacial e horária.
  • O método combina videomonitoramento com várias fontes de dados para gerar mapas de emissões mais detalhados do que abordagens que usam apenas amostras intermitentes.
  • A proteção de privacidade é mantida, pois o sistema identifica tipos de veículos sem coletar números de placas.
  • Em cenários simulados, mudanças no padrão de tráfego e no tipo de veículo afetam bastante as emissões, destacando a sensibilidade de estimativas quando se simplificam dados para médias da cidade.
  • Em janeiro de 2025, a cobrança de congestionamento em Manhattan reduziu o volume de tráfego em cerca de 10% e as emissões em 16 a 22%, com quedas variando conforme a região da rede.

O MIT criou um método para medir emissões de trânsito em tempo real em Nova York, combinando dados existentes para gerar mapas de emissão com alta resolução. O objetivo é orientar políticas locais de transporte e descarbonização. A abordagem usa câmeras de tráfego e dados móveis.

Ao analisar 331 câmeras em pontos de acesso de Manhattan, os pesquisadores classificaram veículos em 12 categorias amplas com 93% de acerto na identificação. Dados de localização anonimizados de mais de 1,75 milhão de celulares foram integrados aos mapas.

A equipe coordenada pelo Senseable City Lab do MIT afirma que o sistema oferece mapas de emissão por quarteirão e hora do dia, sob privacidade garantida, sem associar dados a placas de veículos. O estudo combina visão computacional e fluxo de tráfego para estimar emissões.

Metodologia e resultados

Os autores destacam que o método supera estimativas citywide menos detalhadas e evita a coleta intensiva de emissões de poucos carros. Os dados de sinais de trânsito ajudam a entender padrões de parada e retomada que afetam as emissões urbanas.

Os pesquisadores testaram cenários, como deslocamento de tráfego de veículos privados para ônibus e o alargamento de horários de pico. Em média, mudanças geraram variações significativas nas estimativas, evidenciando o impacto de simplificações.

Impactos de políticas e dados reais

O estudo analisa o efeito de uma medida prática já aplicada: o congestion pricing sul de Manhattan, iniciado em janeiro de 2025. Em oito semanas após a implementação, o volume de tráfego caiu cerca de 10%, com reduções de emissões entre 16% e 22%.

Os resultados mostraram variações geográficas, com quedas maiores em vias principais dentro da zona de cobrança. A pesquisa corrobora estudo anterior da Cornell sobre PM2,5 no interior da área tarifada.

A equipe também aponta potencial para ampliar a rede de câmeras, incluindo dash cams, para ampliar a capacidade de estimativa de emissões em tempo real. A tecnologia pode converter dispositivos existentes em ferramentas de monitoramento.

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