Resumen:
El Sistema de monitorización y verificación de la calidad del aire en entorno urbanos, tiene como objetivo principal mejorar la monitorización y verificación de la calidad del aire en la ciudad de Madrid, complementando los datos de las estaciones fijas existentes con mediciones móviles y descentralizando el procesamiento de datos mediante edge computing. La finalidad es proporcionar una herramienta robusta y precisa para la toma de decisiones informadas sobre la calidad del aire, beneficiando tanto a las autoridades municipales como a los ciudadanos.
Se diseña un sistema de vigilancia para recoger datos en tiempo real utilizando sensores móviles integrados en las rutas de autobuses urbanos mientras que un sistema de predicción utiliza redes neuronales entrenadas con datos históricos y meteorológicos. Este enfoque permite predecir el Índice de Calidad del Aire con precisión y, además de verificar la calidad del aire actual. Adicionalmente, se ha desarrollado una aplicación móvil que ofrece información relevante sobre la calidad del aire, permite la participación activa de los usuarios mediante la adición de nuevas mediciones, y atiende sus peticiones en tiempo real.
Los resultados obtenidos durante las pruebas y simulaciones han sido prometedores, demostrando que el sistema puede operar eficientemente en un entorno real. Aunque la simulación se realizó de forma local y no se pudo probar la conectividad 4G/LTE ni el proceso de establecimiento de contexto de la aplicación MEC, el sistema ha mostrado ser capaz de generar predicciones alineadas con los datos oficiales, validando así su efectividad y utilidad.
El escenario de desarrollo de este proyecto abarca un sistema integral que combina monitorización móvil, predicción precisa y una plataforma de información accesible para los usuarios. Esto establece una base sólida para futuras mejoras y ampliaciones en la gestión de la calidad del aire, contribuyendo a un entorno más saludable y sostenible.
Abstract:
The Air Quality Monitoring and Verification System in Urban Environments aims to enhance the monitoring and verification of air quality in the city of Madrid by supplementing existing fixed station data with mobile measurements and decentralizing data processing through edge computing. The goal is to provide a robust and accurate tool for making informed decisions about air quality, benefiting both municipal authorities and citizens.
A monitoring system is designed to collect real-time data using mobile sensors integrated into urban bus routes, while a prediction system utilizes neural networks trained on historical and meteorological data. This approach allows for accurate predictions of the Air Quality Index (AQI) and verifies current air quality. Additionally, a mobile application has been developed to offer relevant air quality information, enable active user participation by adding new measurements, and respond to user requests in real-time.
The results obtained during tests and simulations have been promising, demonstrating that the system can operate efficiently in a real environment. Although the simulation was conducted locally and connectivity via 4G/LTE and the context establishment process of the MEC application could not be tested, the system has shown to generate predictions aligned with official data, thus validating its effectiveness and utility.
The development scenario of this project encompasses an integrated system that combines mobile monitoring, accurate prediction, and an accessible information platform for users. This establishes a solid foundation for future improvements and expansions in air quality management, contributing to a healthier and more sustainable environment.
Resumen:
El Sistema de monitorización y verificación de la calidad del aire en entorno urbanos, tiene como objetivo principal mejorar la monitorización y verificación de la calidad del aire en la ciudad de Madrid, complementando los datos de las estaciones fijas existentes con mediciones móviles y descentralizando el procesamiento de datos mediante edge computing. La finalidad es proporcionar una herramienta robusta y precisa para la toma de decisiones informadas sobre la calidad del aire, beneficiando tanto a las autoridades municipales como a los ciudadanos.
Se diseña un sistema de vigilancia para recoger datos en tiempo real utilizando sensores móviles integrados en las rutas de autobuses urbanos mientras que un sistema de predicción utiliza redes neuronales entrenadas con datos históricos y meteorológicos. Este enfoque permite predecir el Índice de Calidad del Aire con precisión y, además de verificar la calidad del aire actual. Adicionalmente, se ha desarrollado una aplicación móvil que ofrece información relevante sobre la calidad del aire, permite la participación activa de los usuarios mediante la adición de nuevas mediciones, y atiende sus peticiones en tiempo real.
Los resultados obtenidos durante las pruebas y simulaciones han sido prometedores, demostrando que el sistema puede operar eficientemente en un entorno real. Aunque la simulación se realizó de forma local y no se pudo probar la conectividad 4G/LTE ni el proceso de establecimiento de contexto de la aplicación MEC, el sistema ha mostrado ser capaz de generar predicciones alineadas con los datos oficiales, validando así su efectividad y utilidad.
El escenario de desarrollo de este proyecto abarca un sistema integral que combina monitorización móvil, predicción precisa y una plataforma de información accesible para los usuarios. Esto establece una base sólida para futuras mejoras y ampliaciones en la gestión de la calidad del aire, contribuyendo a un entorno más saludable y sostenible.
Abstract:
The Air Quality Monitoring and Verification System in Urban Environments aims to enhance the monitoring and verification of air quality in the city of Madrid by supplementing existing fixed station data with mobile measurements and decentralizing data processing through edge computing. The goal is to provide a robust and accurate tool for making informed decisions about air quality, benefiting both municipal authorities and citizens.
A monitoring system is designed to collect real-time data using mobile sensors integrated into urban bus routes, while a prediction system utilizes neural networks trained on historical and meteorological data. This approach allows for accurate predictions of the Air Quality Index (AQI) and verifies current air quality. Additionally, a mobile application has been developed to offer relevant air quality information, enable active user participation by adding new measurements, and respond to user requests in real-time.
The results obtained during tests and simulations have been promising, demonstrating that the system can operate efficiently in a real environment. Although the simulation was conducted locally and connectivity via 4G/LTE and the context establishment process of the MEC application could not be tested, the system has shown to generate predictions aligned with official data, thus validating its effectiveness and utility.
The development scenario of this project encompasses an integrated system that combines mobile monitoring, accurate prediction, and an accessible information platform for users. This establishes a solid foundation for future improvements and expansions in air quality management, contributing to a healthier and more sustainable environment. Read More
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