Os edifícios consomem atualmente cerca de 40 por cento 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 emissões de gases de efeito estufa no país, tornar os edifícios urbanos mais eficientes em termos de energia pode ajudar a mitigar a mudança climática global.

Para conseguir edifícios eficientes em escala urbana, estimativas precisas de ocupação são cruciais. Essas estimativas precisam levar em consideração o fato de que as pessoas se deslocam em suas cidades ao longo do dia, de casa para o trabalho, que impulsiona o consumo de energia para diferentes tipos de edifícios. Agora, um modelo desenvolvido por pesquisadores da Berkeley Engineering, O Berkeley Lab e o MIT podem fazer exatamente isso. Um artigo que descreve a ferramenta, que usa dados de celular coletados passivamente para melhorar as estimativas de ocupação e mobilidade de edifícios em escala urbana, foi publicado recentemente em Nature Communications .

"Compreender a ocupação de edifícios em escala urbana nos permite planejar melhor o uso coletivo de energia. Como aplicativos de trânsito que informam o estado atual do congestionamento das estradas, prevemos um modelo que poderia dizer aos usuários quais são as demandas de energia em diferentes lugares e, portanto, identificar medidas de eficiência sob medida. A ferramenta também pode potencialmente se conectar a dispositivos inteligentes que se ajustam automaticamente à demanda de energia, "disse Marta Gonzalez, professor de engenharia civil e ambiental em Berkeley e co-autor do artigo.

Embora as fontes de dados passivas como Bluetooth, Wi-Fi e câmeras têm sido usados ​​para entender a dinâmica de uma cidade, Gonzalez e seus colaboradores argumentam que essas fontes não estão disponíveis em escala suficiente para fazer esse trabalho de forma 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 em nível de cidade.

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

Nestes dados, que foi coletado 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, que são chamadas ocorridas em edifícios designados por residências. A partir desta seleção, eles extraíram parâmetros de mobilidade que foram aplicados a uma simulação que modelou a mobilidade de 3,54 milhões de pessoas na área de Boston, incluindo 2,10 milhões de trabalhadores e 1,44 milhões de não trabalhadores. Finalmente, usando informações sobre tipos de uso de edifícios e horários de funcionamento de mapas digitais, essas pessoas foram designadas probabilisticamente para edifícios.

"Descobrimos que a ocupação diária máxima típica em edifícios comerciais é de cerca de 20-30 por cento da capacidade assumida por tipos de edifícios, e que a ocupação residencial é altamente dependente da vizinhança, com algumas áreas experimentando uma ocupação muito maior por unidade de espaço, como prédios de apartamentos em torno de universidades, do que outros, como casas unifamiliares em áreas ricas, "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 sua pesquisa leva em conta que as pessoas podem visitar muitos edifícios.

E quando essas estimativas de ocupação baseadas em telefones celulares foram integradas a um modelo de energia de construção urbana de última geração (UBEM), desenvolvido no Laboratório de Design Sustentável do MIT, para entender seu impacto nas previsões de uso de energia, os pesquisadores descobriram que o consumo de energia diferia em até 15 por cento para edifícios residenciais e 20 por cento para edifícios comerciais quando comparados 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 construção de cidades, "disse Gonzalez.