A nadie se le escapa que España es, en gran parte, un lugar donde se disfruta de veranos largos y muchas horas de sol. Esto crea un enorme potencial para sectores como el turismo, la agricultura o la generación eléctrica y acarrea también problemas en el día a día. Sucede, por ejemplo, que miles de trabajadores tienen que realizar su labor en la calle y en ocasiones han de realizar tareas bajo un sol de justicia. Es por esto por lo que la empresa Rivamadrid, Empresa Municipal de Servicios de Rivas Vaciamadrid, pensó en trazar rutas que minimizasen la exposición al sol de sus trabajadores, mejorando así sus condiciones de trabajo y reduciendo los riesgos que implican largas jornadas expuestos a la radiación solar y las altas temperaturas. Para lograrlo necesitaban disponer de la información de qué zonas están a la sombra a cada hora del día en cada época del año.

Ahí es donde entra TYCGIS. ¿Podríamos generar mapas con la proyección de sombras en las calles a cada hora desde la salida hasta la puesta de sol? Pues sí, se puede. Para ello necesitamos saber las coordenadas del lugar y calcular la posición relativa del sol (Azimut y ángulo solar o de elevación) a cada hora del día para los días que usaremos. En este caso usaremos el primer día de cada mes y existen numerosas herramientas online para ello, como SunEarthTools, que nos da los datos que necesitamos sólo con introducir las coordenadas, la hora que queremos consultar y la zona horaria a la que pertenece esta hora (podríamos querer saber a qué hora española amanece en Lima). Para agilizar el proceso y sobre todo para ganar flexibilidad, en lugar de usar estos recursos, desarrollamos una herramienta que nos permite obtener un archivo JSON con las elevaciones para tantos intervalos horarios para los días que necesitemos.

Ahora necesitamos modelos de superficies (MDS), primero tratamos de usar los MDS que el Instituto Geográfico Nacional (IGN) pone a disposición pública en su centro de descargas. Desgraciadamente, los MDS disponibles son modelos con un paso de malla de 2.5 metros, que no nos dieron un buen resultado, sobre todo al calcular las sombras del arbolado. Para mejorar esto, recurrimos a trabajar directamente sobre los datos LIDAR y obtener nuestros propios modelos, usando software como LASTools y CloudCompare, logramos modelos de Superficies con y sin arbolado para la diferenciación de los meses de invierno en los que las caducifolias no proyectan tanta sombra.

Como resultado final, realizamos una composición sobre un mapa base, donde superponemos una capa con los árboles y otra con las sombras proyectadas. Sobre estos mapas ya se pueden trazar rutas tratando de minimizar la exposición al sol de los empleados en el desarrollo de su trabajo.

1 de septiembre 9h:

1 de septiembre 19h:

Como producto adicional al propósito inicial, se obtuvieron también mapas de horas de insolación para cada día estudiado. En este caso se realizó una simple suma de las horas de insolación para cada día cada píxel analizado, pero podría enriquecerse el estudio con el azimut solar y datos climáticos si se desease obtener otros índices para el cálculo de la energía incidente estimara para cada punto en un año entero, en una temporada agrícola, etc.

Al final, en TYCGIS, estamos muy acostumbrados a realizar proyectos donde se utiliza el GIS para aumentar rendimientos desde una perspectiva económica y es muy gratificante cuando se tiene la oportunidad de realizar un trabajo que repercute directamente sobre la calidad de vida de las personas y ver cómo también se pueden emplear los sistemas de información geográfica para mejorar la vida de las personas, en este caso posibilitando mejoras en seguridad laboral y el bienestar en el trabajo.

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