Pamela Cruz. Península 360 Press [P360P].
Investigadores de la universidad de Stanford analizaron el consumo de agua, con ayuda de herramientas de Macrodatos e Inteligencia Artificial, lo cual podría cambiar la estrategia de urbanización, así como brindar una mejor comprensión sobre el uso y abasto de agua en las ciudades.
Cabe destacar que la investigación, publicada en Environmental Research Letters, es la primera en demostrar cómo se pueden utilizar las plataformas inmobiliarias para obtener datos sobre el uso del agua para la planificación de las ciudades, la gestión de sequías y sostenibilidad.
El informe utiliza datos de Zillow y otros sitios web de bienes raíces para recopilar información sobre viviendas unifamiliares, incluido el tamaño del lote, el valor de la vivienda y la cantidad de habitaciones en Redwood City, California, una ciudad de rápido crecimiento y económicamente diversa con varios estilos de casas, lotes y vecindarios.
Posteriormente, con información demográfica de la Oficina del Censo de la ciudad, analizaron factores que incluyen el tamaño promedio del hogar y los ingresos, junto con el porcentaje ocupado por inquilinos, no familiares, con educación universitaria y personas mayores.
Al combinar los datos y aplicar métodos de aprendizaje automático, los investigadores pudieron identificar cinco agrupaciones de comunidades, que también compararon con datos de facturación del departamento de obras públicas de la ciudad, para identificar las tendencias de uso del agua, patrones estacionales y las tasas de conservación durante la sequía de California de 2014 a 2017.
«La evolución de los patrones de desarrollo puede ser la clave de nuestro éxito a la hora de ser más sabios en el uso del agua y construir una seguridad hídrica a largo plazo», dijo la autora principal del estudio, Newsha Ajami, directora de política hídrica urbana del programa Water in the West de Stanford.
Por su parte, la investigadora Kim Quesnel, dijo que con este método «pudimos desarrollar agrupaciones comunitarias más precisas, más allá de simplemente agrupar a los clientes en función de los ingresos y otras cualidades socioeconómicas», lo que dio como resultado algunos hallazgos inesperados.
Y es que, contrario a lo que decían estudios anteriores, los investigadores descubrieron que los dos grupos de ingresos más bajos obtuvieron un puntaje promedio en el uso del agua, a pesar de tener un mayor número de personas viviendo en cada hogar.
El grupo de ingresos medios tenía un alto uso de agua al aire libre, pero bajo interiores, lo que indica el uso de aparatos eficientes, como grifos e inodoros de bajo flujo.
Mientras que, de los dos grupos con los ingresos más altos, el de los residentes jóvenes con lotes más pequeños, así como con casas más nuevas en desarrollos densos y compactos, tuvo el uso de agua más bajo de toda la ciudad.
En tanto que el otro grupo de altos ingresos, que consiste en casas antiguas construidas en lotes más grandes y con menos personas, resultó ser el mayor consumidor de agua.
«El hallazgo va en contra de la mayoría de las investigaciones anteriores que vinculan los ingresos y el uso del agua, y sugiere que cambiar la forma en que se construyen y desarrollan las comunidades. También puede cambiar los patrones de uso del agua, incluso para los clientes más pudientes», añade el informe.
Así, esta investigación establece el marco para la integración de macrodatos y de inteligencia artificial en la planificación urbana, proporcionando expectativas de uso más precisas para diferentes configuraciones de la comunidad.
