El proyecto CATCH (Web del proyecto), Clean Air Technology CHange (IN852A 2016/125), subvencionado por la Xunta de Galicia, a través de la Axencia Galega de Innovación, y el fondo FEDER de la Unión Europea, se centró en la gestión eficiente de ciudades inteligentes, sus infraestructuras y la protección al ciudadano, mediante el desarrollo de una herramienta integral de predicción, seguimiento, control y reducción de emisiones gaseosas, incluyendo gases de efecto invernadero (GEI) y material particulado entre otros, que afectan a la calidad del aire, incidiendo además, en el seguimiento, control y reducción del consumo energético.

El proyecto estuvo liderado por SERVIGUIDE y además de 4gotas, en el participan Bahía Software, Plexus, Itelsis y a través de subcontratación externa, el Centro Tecnológico Gradiant y el Grupo de Ingeniería Ambiental y Bioprocesos de la Universidad de Santiago de Compostela.

Los objetivos generales del proyecto eran:

1. Cuantificación de emisiones totales directas e indirectas, mediante la creación de un subsistema que permita disponer a gestores de grandes infraestructuras (principalmente municipios o grandes empresas) de información en tiempo real sobre las emisiones y consumos asociados a sus diferentes equipos de demanda energética, cuantificando el impacto de su actividad sobre los parámetros de calidad del aire y sobre la salud humana y daños al ecosistema, para fundamentar la viabilidad técnica, ambiental y económica de las medidas de mejora que el propio sistema será capaz de proponer.
    
2. Vigilancia integral de la calidad del aire, implementando un subsistema que incorpore a la herramienta información continua sobre los parámetros de calidad del aire del entorno de dichas infraestructuras (típicamente una ciudad o región). Estas medidas llegan desde estaciones de vigilancia dispersas por el territorio (incluyendo la incorporación de OpenData para fuentes públicas de datos y redes propias de medida). Dicho subsistema combinará estos parámetros de calidad con modelos y predicciones meteorológicos y de transporte de contaminantes, de forma que puedan establecerse objetivos de reducción, valorar el impacto de distintas políticas y, sobre todo, tener un orden de magnitud desde el que construir medidas de reducción y protección, así como elaborar predicciones, alertas y recomendaciones a los usuarios.
    
3. Control inteligente de emisiones y consumos energéticos, dotando de “inteligencia” a la herramienta, implementando algoritmos de control y reglas de toma de decisión que permitan conciliar el ahorro energético y la protección del medioambiente y las personas. Se incluye la capacidad para tele-gestionar y actuar on-line sobre fuentes de emisión propias (apagado, cambio de parámetros de funcionamiento…) a través de la monitorización de las condiciones (Tª, humedad…) y ocupación de las instalaciones y edificios. El sistema será capaz de simular y proponer automáticamente nuevos escenarios (mitigar emisiones o cambios en el propio diseño y uso urbano) y analizar ambiental y económicamente su puesta en práctica. Incorporará la capacidad para elaborar predicciones de calidad del aire, lanzar alertas y establecer recomendaciones a la población. Para las fuentes móviles (parque de vehículos) incluye además el diseño y propuesta de rutas óptimas (ahorro y emisiones).
    
4. Servicio al usuario gestor, para completar la funcionalidad de la herramienta CATCH se hace necesaria la interacción con el usuario gestor, así como la puesta en valor de esta información, trasladando a los usuarios (ciudadanía, trabajadores…) la evolución de los indicadores del sistema, alertas, recomendaciones, etc… a través de aplicaciones (web y móviles). Se dotará al ciudadano de la posibilidad de contribuir a la mejora del funcionamiento de la herramienta y su aprovechamiento ajustado con la capacidad de particularizar sus propios equipos, consumos y emisiones, para diseñar recomendaciones y alertas personalizadas. Se ofrecerá una API pública de exportación de datos no sensibles, para su aprovechamiento por terceros.
    

La misión de 4gotas dentro del proyecto era la realización de un modelado meteorológico de muy alta resolución en el entorno de las ciudades, así como una predicción, en colaboración con la USC, de la contaminación que podrá soportar la ciudad en los siguientes días con el objetivo de adaptar las emisiones, rutas, etc, para corregir esos excesivos niveles de contaminación. Fue necesario crear un modelo numérico que, usando las condiciones meteorológicas específicas de la ciudad, y a partir de las emisiones de esta y de su entorno, así como de las aportaciones de contaminantes del exterior, calcule la calidad del aire que respirarán sus ciudadanos en los siguientes días.

El presupuesto destinado por 4gotas para el desarrollo del proyecto es de 140.904,99 euros y la ayuda concedida por la Axencia Galega de Innovación, y el fondo FEDER de la Unión Europea, asciende a 84.542,99 euros destinados para la contratación y el pago de personal, subcontratar a la USC y la compra de material informático.

En la web del proyecto se pueden ver los resultados globales obtenidos. 

Por parte de 4gotas se implementó y validó un modelo meteorológico en el entorno de la ciudad de A Coruña con una resolución final de 400m. Se usó el modelo WRF anidado en el modelo global GFS y a través de 4 mallas con 10,8 km / 3,6 km / 1,2 km / 400 m de resolución se obtienen pronósticos diarios de diversas variables meteorológicas (viento, temperatura, precipitación, presión, nubosidad, etc.) para poder dispersar posteriormente las emisiones de contaminantes previstas en la ciudad. En las dos imágenes que se muestran a continuación se pueden ver dos ejemplos del pronóstico (temperatura y viento en el entorno de la ciudad) comparando el resultado con los datos de las estaciones meteorológicas existentes en la ciudad.

 

Usando la predicción de emisiones urbanas proporcionado por Serviguide y con la colaboración de la USC se implementó, y se ejecuta de forma operativa, el modelo de calidad de aire Chimere anidado en el modelo global de Copernicus (CAMS). Todos los días se descargan los datos del CAMS, se interpolan a las mismas mallas que el modelo meteorológico y usando sus datos, el inventario de emisiones de HTAP y los datos de emisiones locales en el entorno de la ciudad herculina se calcula la calidad del aire para las próximas 72 horas en A Coruña.

Gracias al uso de los datos del modelo CAMS podemos detectar la incursión de polvo sahariano en Galicia. En las siguientes imágenes vemos el resultado del material particulado sin usar los datos del CAMS como condición de contorno y usándolos. Primero en una comparativa 2D de toda la malla más pequeña y despues usando los datos de la estación situada en la Torre de Hércules de A Coruña.

 

Se muestra a continuación la validación del modelo Chimere durante todo el mes de noviembre frente a los datos recogidos por la estación situada en la Torre de Hércules perteneciente a la red de la Consellería de Medio Ambiente.