MIT razvio sustav koji prometne emisije mjeri gotovo u stvarnom vremenu, do razine pojedine ulice
Istraživači s Massachusetts Institute of Technologyja predstavili su novu metodu koja omogućuje znatno preciznije praćenje emisija cestovnog prometa u gradu, i to gotovo u stvarnom vremenu te na razini pojedine prometnice i sata u danu. Riječ je o pristupu koji spaja već postojeće gradske kamere, anonimizirane podatke o kretanju te računalni vid kako bi se dobila detaljna slika o tome gdje, kada i zbog kojih prometnih obrazaca nastaje najveće opterećenje za zrak i klimu. Studija je objavljena u časopisu Nature Sustainability, a istraživački tim testirao ju je na Manhattanu, jednom od prometno najopterećenijih urbanih prostora u Sjedinjenim Američkim Državama. Prema autorima, takav alat mogao bi postati važan oslonac gradskim upravama pri odlučivanju o prometnim režimima, dekarbonizaciji prijevoza i procjeni učinka novih javnih politika.
Za razliku od klasičnih inventara emisija, koji često daju opću gradsku sliku ili se oslanjaju na povremena uzorkovanja, novi model pokušava obuhvatiti stvarnu dinamiku urbanog prometa. To znači da ne promatra samo koliko vozila prolazi nekim područjem, nego i kakva su to vozila, kako se kreću, koliko često staju i ponovno ubrzavaju, te kako na njihove emisije utječu semafori, zagušenja i promjene potražnje za putovanjima tijekom dana. Upravo je taj dio osobito važan u središtima velikih gradova, gdje kratka zaustavljanja, kolone i tzv. stop-and-go vožnja često proizvode više emisija nego što bi se moglo zaključiti iz prosjeka na razini čitavog grada.
Kako funkcionira novi model
Tim iz MIT Senseable City Laba koristio je mrežu od 331 prometne kamere postavljene na raskrižjima na Manhattanu, uz anonimizirane lokacijske zapise s više od 1,75 milijuna mobilnih telefona. Kamere su poslužile za prepoznavanje tipova vozila, bez prikupljanja registarskih oznaka ili drugih osobnih identifikatora, dok su mobilni podaci pomogli rekonstruirati šire obrasce kretanja kroz grad. Istraživači su vozila razvrstali u 12 širokih kategorija i, prema podacima koje navode u radu i MIT-ovu prikazu istraživanja, postigli oko 93 posto točnosti u svrstavanja vozila u odgovarajuću skupinu. Time su dobili dovoljno pouzdanu osnovu da prometne tokove povežu s poznatim stopama emisija za različite vrste vozila i načine vožnje.
Posebna vrijednost modela leži u tome što u računicu uvodi signalizaciju i ponašanje prometa na raskrižjima. U mnogim konvencionalnim procjenama upravo taj element ostaje podcijenjen ili potpuno izostavljen, iako gradski semafori bitno određuju ritam kretanja vozila. Kad automobil nekoliko puta u kratkoj dionici mora stati pa ponovno ubrzati, emisije mogu osjetno porasti, a takav obrazac tipičan je za gusto izgrađena središta metropola. Zbog toga ista prometna dionica ne zagađuje jednako u svako doba dana, čak i kada broj vozila ostane sličan. Nova metoda pokušava uhvatiti upravo tu razliku, i to na znatno detaljnijoj prostornoj i vremenskoj skali nego što je uobičajeno u javnim prometnim evidencijama.
Autori ističu i da je model zamišljen kao troškovno učinkovit sustav koji ne traži potpuno novu infrastrukturu. Umjesto skupih, zasebnih i ograničenih kampanja mjerenja, oslanja se na kombiniranje izvora podataka koje gradovi već imaju ili ih mogu relativno lako pribaviti. U tome se vidi i širi trend suvremenog urbanog upravljanja: korištenje postojećih digitalnih tragova i senzora kako bi se preciznije razumjele posljedice prometa, buke, zagađenja i drugih gradskih procesa. MIT-ov tim pritom naglašava da se privatnost štiti jer sustav prepoznaje kategorije vozila, ali ne prati identitet vozača.
Zašto su precizniji podaci važni za javne politike
Ključna poruka istraživanja nije samo da se emisije mogu bolje izmjeriti, nego i da male metodološke razlike mogu dovesti do velikih pogrešaka u procjeni. Tim je testirao što se događa kada se precizni, lokalni ulazni podaci zamijene grubljim prosjecima na razini cijelog grada. Pokazalo se da takvo pojednostavljenje može proizvesti odstupanja od minus 49 do plus 25 posto u odnosu na finije procjene. Drugim riječima, grad koji bi prometne ili klimatske mjere planirao na temelju grubih prosjeka mogao bi ozbiljno podcijeniti ili precijeniti stvarne učinke svojih odluka.
To ima izravne posljedice za planiranje prijevoza. Ako gradska uprava želi znati hoće li određena autobusna trasa, promjena režima semafora, nova pješačka zona ili ograničenje ulaska automobila doista smanjiti emisije, opći godišnji inventar neće biti dovoljan. Potrebna je karta koja pokazuje gdje se problem koncentrira, u kojem dijelu dana doseže vrhunac i koje skupine vozila u tome najviše sudjeluju. Upravo zato autori tvrde da njihov pristup može poslužiti kao most između širokih gradskih procjena i izrazito detaljnih analiza pojedinačnih vozila, koje su često preskupe i teško primjenjive na razini cijelog grada.
Model je iskorišten i za simuliranje više scenarija prometnih promjena. Istraživači su, među ostalim, promatrali što bi se dogodilo kada bi se dio putovanja prebacio s privatnih automobila na autobuse. Analizirali su i scenarij u kojem bi se jutarnji i popodnevni vrh rasteretio blagim vremenskim razvlačenjem, odnosno situaciju u kojoj se manje vozila istodobno pojavljuje na cestama. Takve simulacije posebno su važne za gradove koji traže politički i društveno prihvatljive načine smanjenja emisija, jer ne polaze nužno od zabrana, nego od drukčije organizacije potražnje, javnog prijevoza i upravljanja prometom.
Manhattan kao laboratorij za urbanu mobilnost
Odabir Manhattana nije slučajan. Riječ je o prostoru s izrazito gustom prometnom mrežom, velikim brojem semaforiziranih raskrižja, intenzivnim taksi i dostavnim prometom te snažnim dnevnim oscilacijama između poslovnih, turističkih i rezidencijalnih kretanja. U takvom okruženju razlike između mirnijeg dijela dana i vrhunca opterećenja mogu biti dramatične, a upravo to pogoduje testiranju modela koji pokušava preslikati emisije na razinu pojedinog bloka i sata. MIT-ov tim navodi da je takva razina detalja korisna ne samo za razumijevanje postojećeg stanja nego i za procjenu učinaka konkretnih intervencija, od promjena prometnih tokova do širih klimatskih politika.
Važno je i to što se ovdje ne radi samo o ugljikovu dioksidu, nego i o širem pitanju kvalitete zraka u gradu. Promet nije jedini izvor lebdećih čestica i drugih zagađivala, ali u gustim gradskim sredinama često ima presudnu ulogu u lokalnoj izloženosti stanovništva. Karta emisija koja pokazuje prostornu i vremensku koncentraciju prometa može pomoći da se bolje zaštite škole, bolnice, stambene zone i pješački koridori. U praksi to znači da se odluke o regulaciji prometa mogu sve manje donositi naslijepo, a sve više na temelju mjerenja koja pokazuju stvarni učinak na ljudsko zdravlje.
Stvarni test: njujorška naplata zagušenja
Jedan od najzanimljivijih dijelova rada odnosi se na analizu stvarne političke mjere, a ne samo simulacije. New York je 5. siječnja 2025. uveo program naplate zagušenja za područje Manhattana južno od 60. ulice, prvi takav sustav u SAD-u. Program, koji vodi Metropolitan Transportation Authority, uveden je s ciljem smanjenja gužvi, ubrzanja javnog prijevoza i osiguravanja prihoda za ulaganja u tranzitnu infrastrukturu. Prema službenim podacima MTA-a objavljenima tijekom prve godine provedbe, broj vozila koja ulaze u zonu smanjen je za oko 11 posto, što u prosjeku znači više od 73 tisuće vozila manje dnevno, odnosno više od 27 milijuna manje ulazaka u zoni tijekom prve godine.
MIT-ovi istraživači promatrali su što se dogodilo s prometom i emisijama dva, četiri, šest i osam tjedana nakon početka naplate. Prema njihovim rezultatima, prometni volumen smanjen je za približno 10 posto, ali je pad emisija bio izraženiji te se kretao između 16 i 22 posto. To je važan nalaz jer pokazuje da smanjenje broja vozila ne djeluje linearno na zagađenje. U gustoj urbanoj mreži i relativno umjeren pad prometa može proizvesti veći učinak na emisije ako istodobno ublaži zastoje, broj zaustavljanja i potrebu za ponovnim ubrzavanjem. Drugim riječima, manje automobila ne znači samo manji volumen prometa, nego i protočnije kretanje preostalih vozila.
Istraživači pritom upozoravaju da učinci nisu jednaki u svakom dijelu mreže. Na nekim glavnim prometnicama pad emisija bio je izraženiji, dok su izvan zone naplate učinci bili mješovitiji. Takva neujednačena prostorna raspodjela važna je za svaku raspravu o pravednosti i učinkovitosti prometnih mjera. Kada gradske vlasti uvode restrikcije ili financijske poticaje, nije dovoljno reći da je prosjek bolji; potrebno je znati tko konkretno dobiva čišći zrak, a gdje se promet možda samo premješta. Upravo zato detaljna karta emisija može biti korisnija od same brojke o ukupnom smanjenju.
Usporedba s drugim istraživanjima i širi značaj
Nalazi MIT-a podudaraju se s drugim novijim istraživanjima o posljedicama njujorške naplate zagušenja. Cornell University je krajem 2025. objavio rezultate prema kojima su koncentracije PM2.5 u zoni naplate u prvih šest mjeseci pale za oko 22 posto u odnosu na očekivanu razinu bez te politike, uz padove i u drugim dijelovima grada te okolnim predgrađima. Premda se radi o drukčijem tipu mjerenja, usporedba je važna jer pokazuje da se modelirani prometni podaci i neovisna opažanja kvalitete zraka kreću u istom smjeru. To povećava vjerodostojnost teze da prometne mjere, kada su pažljivo dizajnirane, mogu donijeti brže i veće okolišne učinke nego što skeptici često pretpostavljaju.
Za urbaniste i donositelje odluka to je značajno iz još jednog razloga. Rasprave o prometu često se vode između dva pola: s jedne strane stoje opći politički ciljevi poput dekarbonizacije i zdravijeg grada, a s druge svakodnevna bojazan građana da će nova pravila usporiti kretanje ili pogoditi gospodarstvo. Alati poput ovoga omogućuju da se ta rasprava vodi s više činjenica. Umjesto širokih pretpostavki, moguće je procijeniti što se događa po ulicama, kvartovima i dijelovima dana, te zatim usporediti učinke na protočnost, emisije i kvalitetu zraka. To ne uklanja političke prijepore, ali smanjuje prostor za odlučivanje bez provjerljivih podataka.
Tehnologija koja se može širiti i na druge gradove
Istraživači tvrde da se model ne mora zaustaviti na prometnim kamerama. U povezanim projektima eksperimentirali su i s podacima iz kamera ugrađenih u vozila, uključujući tzv. dash cam sustave, kako bi se dodatno obogatila slika o kretanju vozila kroz grad. Time se otvara mogućnost da budući sustavi za procjenu emisija koriste širi skup izvora, od gradske infrastrukture do podataka koje generiraju sama vozila. U tehnološkom smislu, to znači da se gradovi više ne oslanjaju samo na rijetke fiksne točke mjerenja, nego postupno prelaze na mrežu senzora i digitalnih tragova koji omogućuju gotovo kontinuirano praćenje.
Takav smjer razvoja posebno je zanimljiv europskim i azijskim gradovima koji već uvode zone niskih emisija, ograničenja za starija vozila ili dinamičko upravljanje prometom. Ako se emisije mogu procjenjivati na razini pojedine ulice i gotovo u stvarnom vremenu, tada i korekcije prometne politike mogu biti brže i preciznije. Umjesto višegodišnjeg čekanja na agregirane izvještaje, uprave bi mogle ranije vidjeti djeluje li određena intervencija ili je treba prilagoditi. Ujedno bi se lakše utvrdilo gdje su najveće zdravstvene koristi, a gdje postoji opasnost da se problem samo premjesti iz jednog dijela grada u drugi.
Od akademskog modela do alata za upravljanje gradom
Iako je riječ o akademskoj studiji, njezina je praktična poruka jasna: gradovi već raspolažu velikom količinom podataka, ali ih često ne povezuju na način koji omogućuje precizno upravljanje okolišnim i prometnim posljedicama. MIT-ov tim pokazuje da se kombiniranjem kamera, anonimiziranih lokacijskih zapisa i postojećih baza o emisijama može izraditi alat koji je dovoljno detaljan za analizu pojedine prometnice, ali i dovoljno širok da obuhvati čitav grad. To je korak prema modelu upravljanja u kojem prometna politika nije samo stvar procjene i političke intuicije, nego i operativne analitike.
Za građane je možda najvažnije to što se iza tehnički složene metodologije krije vrlo konkretno pitanje: gdje se u gradu najviše zagađuje i može li se to promijeniti bez paralize svakodnevnog života. Dosadašnji rezultati upućuju na to da odgovor može biti potvrdan, osobito kada se smanjenje prometa spoji s boljim javnim prijevozom, pametnijim upravljanjem raskrižjima i preciznim praćenjem posljedica. U vremenu kada se urbane politike sve snažnije lome između klimatskih ciljeva, zdravlja stanovništva i ekonomskih potreba, alati koji mogu gotovo u stvarnom vremenu pokazati stvarni učinak pojedine mjere vjerojatno će imati sve veću ulogu u načinu na koji se planiraju i vode veliki gradovi.
Izvori:- - MIT News – prikaz istraživanja o modelu za procjenu prometnih emisija i glavnim rezultatima studije (link)
- - Nature Sustainability / Research Square – sažetak rada “Ubiquitous Data-driven Framework for Traffic Emission Estimation and Policy Evaluation” i metodološki okvir istraživanja (link)
- - MTA – službene informacije o programu naplate zagušenja u zoni Manhattana južno od 60. ulice i podaci o padu broja vozila (link)
- - MTA – pregled rezultata prve godine provedbe, uključujući više od 27 milijuna manje ulazaka vozila i prosječni pad od oko 11 posto (link)
- - Cornell University – rezultati istraživanja o padu PM2.5 nakon uvođenja naplate zagušenja u New Yorku (link)
Kreirano: petak, 03. travnja, 2026.
Pronađite smještaj u blizini