El valor de la temperatura hiperlocal para la preservación de las carreteras
El científico de datos, Daniel J. Lewis, demuestra cómo las ciudades pueden utilizar el mapeo de temperatura hiperlocal para priorizar las mejores ubicaciones para la salazón de carreteras en invierno.
Por Daniel J. Lewis
23 de agosto de 2022
•3 minutos de lectura
Por lo general, la temperatura de los puentes disminuye de forma más rápida que en otras tipo de carreteras, debido a la exposición de sus superficies superiores e inferiores. El cambio de temperatura puede conducir potencialmente a la formación peligrosa de hielo en la superficie de la carretera cuando hay precipitaciones, lo cual sorprende a los conductores y genera riesgo de colisiones. Durante los días con cambios rápidos de temperatura en condiciones climáticas adversas o días en los que la temperatura oscila por encima y por debajo del punto de congelación, puede ser difícil establecer prioridades entre ubicaciones para la aplicación de sal en las carreteras a fin de mitigar este riesgo, especialmente en las ciudades con limitados recursos de flotas de vehículos en invierno.
Además, la aplicación de sal en las carreteras es costosa en cuanto al mantenimiento a largo plazo, debido a que la sal penetra el concreto y corroe gradualmente el acero incrustado en puentes de concreto reforzado con este material. En el caso del Pont Champlain de Montreal (puente Champlain), sobre el cual se aplica sal todos los años, fue necesario sustituirlo tan solo 50 años después de su construcción, con un costo total de más de 4.000 millones de dólares canadienses y el trabajo aún está en marcha.
Como funcionario de mantenimiento o ingeniero, ¿qué le parecería saber en tiempo real que, debido al volumen de tráfico o las condiciones meteorológicas hiperlocales, algunos puentes se mantuvieron por encima de las temperaturas de congelación? Esto le permitiría reducir los costos de mantenimiento mediante la no aplicación de sal en estas ubicaciones o al menos reducir la cantidad de kg/km de carril utilizados. Podría brindarle el tiempo para enfocar su atención en otros puentes y carreteras que sí suponen un riesgo en el momento.
Saber en tiempo real cuáles puentes presentan un alto riesgo de formación de hielo también permitiría el envío de alertas a los conductores, lo que les advertiría de las condiciones cambiantes y peligrosas de la carretera.
Ver también: Proteja su flota en el invierno (en inglés)
El mapeo de temperatura hiperlocal habilitado por los dispositivos de seguimiento de vehículos de Geotab proporciona una forma de analizar activamente las condiciones de la carretera sin ninguna infraestructura adicional. Más de un millón de vehículos (en inglés) están conectados a Geotab y eso genera datos de temperatura de más de 250 000 de esos vehículos por hora en todo Norteamérica.
Ejemplo: Mapeo de temperatura hiperlocal en Montreal
Entre los muchos parámetros que registramos, se encuentra la temperatura ambiente de los vehículos equipados con un sensor. Esto hace posible reunir millones de puntos de datos de temperatura por hora casi en tiempo real y generar un mapa de la temperatura de la carretera amplio y con datos en constante actualización a través de todo el continente.
Figura 1. Ejemplo del cambio de temperatura promedio durante un día de noviembre en Montreal.
Debido a sus muchos canales y puentes con diversos volúmenes de tráfico, la ciudad de Montreal, Quebec, es un excelente ejemplo de la aplicación de estos datos. Los diagramas anteriores muestran cómo las condiciones locales y el volumen de tráfico hicieron que la temperatura de varios puentes entre Montreal y Laval descendiera por debajo del punto de congelación durante diferentes momentos del día.
La figura anterior muestra la temperatura promedio en Montreal por hora durante el transcurso del día 22 de noviembre del 2017. Aunque las temperaturas comenzaron siendo cálidas al comienzo de la mañana, por la tarde la temperatura disminuyó por debajo del punto de congelación. También hubo precipitaciones periódicas durante el día (lluvia ligera).
El siguiente ejemplo ilustra el efecto de los diferentes volúmenes de tráfico. El Pont Charles-de-Gaulle (puente Charles de Gaulle) sobre la Rivière des Prairies, que une el extremo oriental de Montreal con Charlemagne, tiene aproximadamente 52% más de volumen de tráfico por día que los cruces Pont Matthieu y Pont Lepage sobre la Rivière des Mille Îles (que unen Laval con Terrebonne).
La diferencia en el volumen de tráfico y las condiciones meteorológicas locales causadas por sus ubicaciones junto al río, tuvieron como resultado diferentes temperaturas en la carretera durante todo el día.
Figura 2. Mapa animado que muestra el cambio de temperatura en los puentes Pont Matthieu/Pont Lepage (izquierda) y Pont Charles-de-Gaulle (derecha).
Por la mañana y al comienzo de la tarde, cuando la temperatura promedio de la región todavía es alta, ambos cruces muestran temperaturas de aire similares a nivel de carreteras. Sin embargo, a medida que la temperatura comienza a descender a media tarde, vemos que la temperatura de los cruces de menor volumen sobre la Riviere des Mille Îles disminuye de forma más rápida que en el Pont Charles-de-Gaulle.
A las 18:00 horas, cuando el promedio de temperatura de la ciudad aún está por encima del punto de congelación, vemos que la temperatura de los cruces de la Rivière des Mille Îles ya ha descendido por debajo de los 0℃ (32 °F), mientras que el Pont Charles-de-Gaulle permanece por encima de los 0℃. Esta es una situación potencialmente peligrosa, ya que las estaciones meteorológicas de la ciudad pueden alcanzar temperaturas superiores al punto de congelación mientras el que en el puente ya se ha formado hielo. A partir de ahí, a medida que la temperatura en la región sigue enfriándose, la temperatura del Pont Charles-de-Gaulle desciende rápidamente (Pont Matthieu/Pont Lepage no se muestra después de las 18:00 horas debido al volumen de tráfico limitado).
Obtenga más información acerca de la temperatura casi en tiempo real para la gestión de la planificación urbana, el transporte y la infraestructura, y busque casos de uso para la temperatura hiperlocal en data.geotab.com (en inglés).
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Google Cloud Next: Geotab a la vanguardia de la inteligencia artificial para ciudades inteligentes (en inglés)
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Daniel J. Lewis es científico de datos en Geotab.
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