Atualmente, os edifícios consomem cerca de 40% de toda a eletricidade usada nos Estados Unidos, a maioria deles localizada em áreas urbanas que estão crescendo rapidamente. Como a geração de eletricidade é a maior fonte de emissão de gases de efeito estufa no país, tornar os edifícios urbanos mais eficientes em termos de energia pode ajudar a mitigar as mudanças climáticas globais.

Para obter edifícios eficientes em escala de toda a cidade, estimativas precisas de ocupação são cruciais. Essas estimativas precisam levar em conta o fato de que as pessoas se deslocam pelas cidades ao longo do dia, de casa para o trabalho, o que impulsiona o consumo de energia para diferentes tipos de edifícios . Agora, um modelo desenvolvido por pesquisadores da Berkeley Engineering, Berkeley Lab e MIT pode fazer exatamente isso. Um artigo descrevendo a ferramenta, que usa dados coletados passivamente de telefones celulares para melhorar as estimativas de ocupação e mobilidade de prédios em escala urbana, foi publicado recentemente na Nature Communications .

“Compreender a ocupação de edifícios em escala urbana nos permite planejar melhor o uso coletivo de energia. Como os aplicativos de trânsito que informam o estado atual do congestionamento das estradas, imaginamos um modelo que poderia potencialmente informar aos usuários quais são as demandas de energia em diferentes locais e portanto, identificam medidas de eficiência sob medida. A ferramenta também pode se conectar a dispositivos inteligentes que se ajustam automaticamente à demanda de energia “, disse Marta Gonzalez, professora de engenharia civil e ambiental de Berkeley e coautora do artigo.

Embora fontes de dados passivas como Bluetooth, Wi-Fi e câmeras tenham sido usadas para entender a dinâmica de uma cidade, Gonzalez e seus colaboradores argumentam que essas fontes não estão disponíveis em uma escala suficiente para realizar esse trabalho de maneira abrangente. Essas fontes limitadas não podem prever com precisão a ocupação simultânea de milhares de edifícios diferentes. É por isso que os pesquisadores propõem o uso de dados coletados passivamente de telefones celulares para inferir a ocupação de edifícios no nível da cidade.

Como prova de conceito, eles integraram os registros de chamadas de 1,92 milhão de usuários de celular anônimos na área metropolitana de Boston com uma estrutura existente chamada TimeGeo, que identificou padrões de mobilidade urbana. Nesses dados, eles procuraram pessoas que fizeram chamadas consecutivas por telefone celular no mesmo local de 300 metros e tiveram conversas com duração de 10 minutos. Esses “pontos de permanência” foram caracterizados como casa, trabalho ou outro.

Nesses dados, coletados entre o final de fevereiro e março de 2010, eles encontraram 200.000 pessoas que tiveram mais de 50 estadias e pelo menos 10 estadias em casa, chamadas que ocorreram em prédios designados. A partir dessa seleção, eles extraíram parâmetros de mobilidade que foram aplicados a uma simulação que modelava a mobilidade de 3,54 milhões de pessoas na área de Boston, incluindo 2,10 milhões de trabalhadores e 1,44 milhão de não trabalhadores. Por fim, usando informações sobre tipos de uso de edifícios e horários de funcionamento de mapas digitais, essas pessoas foram atribuídas probabilisticamente a edifícios.

“Descobrimos que a ocupação diária máxima típica em edifícios comerciais é de cerca de 20 a 30% da capacidade assumida pelos tipos de construção, e que a ocupação residencial depende muito da vizinhança, com algumas áreas com ocupação muito maior por unidade de espaço, como apartamento edifícios cercando universidades, do que outros, como residências unifamiliares em áreas afluentes “, disse Gonzalez.

Os pesquisadores observam que a diferença de ocupação entre as premissas atuais e as estimativas baseadas em telefones celulares surge porque as estimativas atuais tratam os edifícios isoladamente, enquanto suas pesquisas levam em consideração que as pessoas podem visitar muitos edifícios.

E quando essas estimativas de ocupação por telefone celular foram integradas a um modelo de energia de construção urbana (UBEM) de última geração, desenvolvido no Laboratório de Design Sustentável do MIT, para entender seu impacto nas previsões de uso de energia, os pesquisadores descobriram que a energia o consumo diferia em até 15% para edifícios residenciais e 20% para edifícios comerciais quando comparado aos métodos padrão atuais.

“Isso destaca a necessidade de novos modelos de ocupação para carga que possam ser aplicados em escala urbana ao conjunto diversificado de tipos de edifícios da cidade”, disse Gonzalez.