Luftföroreningar är en av de största utmaningarna städer står inför idag, och förbättring av luftkvaliteten är ett angeläget behov av att minska negativa hälsoeffekter. För att effektivt utvärdera vilka som är de mest lämpliga åtgärderna för att minska effekterna av föroreningskällor från städer (t.ex. vägtrafik), Det är viktigt att göra noggranna utvärderingar av befolkningsexponeringen.

En grupp forskare från Universidad Politécnica de Madrid (UPM) har i samarbete med andra forskningscentrum genomfört en diagnos och analys av luftkvaliteten i städer baserat på befolkningsdynamik från mobiltelefondata. Den utbredda användningen av den här typen av enheter gjorde det möjligt för forskarna att samla in en stor mängd geolokaliseringsdata och därmed den verkliga exponeringen för luftföroreningar under hela dagen. Forskarna har utvärderat medborgarnas rörlighetsmönster och uppskattat deras exponering i realtid för luftföroreningar.

Traditionellt, studier om befolkningsexponering för luftföroreningar använder folkräkningsdata. Därför, dessa studier antar att effekterna av luftföroreningar beror på luftkvaliteten i stadspunkten där varje persons hem ligger.

En studie utförd av olika medlemmar i forskargruppen Miljöteknologi och industriella resurser (UPM) har utvecklat en innovativ metod för att uppskatta den verkliga exponeringen baserat på en befolkningsdynamik som utvecklats från mobiltelefondata (samtalsdetaljer, CDR). CDR ger information om användarplatser och gjorde det möjligt för forskare att bygga upp rörlighetsmönster för miljoner användare och slutligen att uppskatta medborgarnas geografiska fördelning när som helst.

De uppskattade medborgarnas verkliga exponering för luftföroreningar genom att korsa mobiltelefondata med förorenande koncentrationsdata som rapporterats av högupplösta luftkvalitetsmodeller. Metoden testades i staden Madrid (Spanien) för att bedöma befolkningsexponeringen för kvävedioxid (NO2), och resultaten jämfördes med de erhållna resultaten genom traditionella metoder baserade på folkräkning.

Rafael Borge, en forskare som är involverad i denna studie, säger, "Båda metoderna ger liknande totala exponeringsdata i stadsskala. Men signifikanta avvikelser upptäcktes på lokal nivå. Följaktligen, vi var tvungna att lägga till rörlighetsmönster i utvärderingarna av befolkningsexponeringen på antingen distrikts- eller grannskapsnivå. "Detta är viktigt vid bedömningen av effekterna av luftkvalitetspolicyer som kan påverka stadsområden, t.ex. vägtrafikrestriktioner i stadskärnan.

Denna studie är det första steget för användning av massiva mobildata för att bedöma befolkningsexponering. Dessa resultat kommer att göra det möjligt för forskare att identifiera framtida forskningsområden för att förbättra nyttan av denna kombination av teknik.

"Vi kommer att kunna bättre förstå exponeringens bidrag till varje typ av miljö genom att klassificera närvaron av befolkningen efter aktiviteter (hem, arbete, etc.) och resor. Detta kommer att avgöra en bättre bedömning av luftbefolkningens påverkan vi andas, "fortsätter forskaren." Denna nya metod kan också vara till hjälp för att bedöma effekterna på hälsan och dess tillämpbarhet i epidemiologiska studier. "