Modelo predictivo y de monitorización de calidad del aire urbano con datos masivos de estados de tráfico

Abstract

Este TFM tiene como objetivo desarrollar una plataforma de monitorización avanzada que aprovecha la utilización de datos masivos o Big Data para analizar y mejorar la calidad del aire y el tráfico en nuestras ciudades, dentro del marco de las zonas de bajas emisiones (ZBE). Se centrará en la recopilación, procesamiento y análisis de datos de calidad del aire, datos de tráfico y datos meteorológicos, los cuales serán extraídos de diferentes fuentes ya sean open data o privadas de grupos de investigación. La plataforma utilizará técnicas de análisis de Big Data para procesar grandes volúmenes de información, lo que permitirá obtener una comprensión más profunda de la relación entre la calidad del aire, el tráfico y las condiciones meteorológicas. Además, se implementarán algoritmos de aprendizaje automático de predicción de tráfico y calidad del aire que utilizarán estos datos para anticipar situaciones de congestión y los niveles de contaminación, lo que ayudará a tomar medidas preventivas.

This TFM aims to develop an advanced monitoring platform that leverages the use of Big Data to analyse and improve air quality and traffic in our cities, within the framework of Low Emission Zones (LEZs). It will focus on the collection, processing and analysis of air quality data, traffic data and meteorological data, which will be extracted from different sources, either open data or private research groups. The platform will use Big Data analysis techniques to process large volumes of information, which will provide a deeper understanding of the relationship between air quality, traffic and weather conditions. In addition, traffic and air quality prediction machine learning algorithms will be implemented that will use this data to anticipate congestion situations and pollution levels, which will help to take preventive measures.