‘Carretera nevada’, una app per anticipar l’estat de la xarxa viària catalana en cas de temporal de neu

El Centre de Recerca en Hidrometeorologia Aplicada (CRAHI) de la Universitat Politècnica de Catalunya - BarcelonaTech (UPC) llança ‘Carretera nevada’, una aplicació web progressiva (PWA, per les sigles en anglès) que permet conèixer la previsió de l’estat de la xarxa viària catalana i la seva afectació en cas de temporal de neu a un dia vista. La nova aplicació es pot consultar a través de navegadors web i descarregar en forma d’aplicació en dispositius mòbils Android i iOs.

Catalunya no és un territori afectat per grans temporals de neu, però quan la neu cau de forma extraordinària o en llocs on habitualment no neva, pot afectar i col·lapsar les carreteres i provocar interferències en la mobilitat. Per evitar les incidències relacionades amb les nevades o les situacions associades, o minimitzar-ne els efectes negatius, és important conèixer l'estat d'afectació de la xarxa viària. És en aquest context que el CRAHI llança ‘Carretera nevada’, una web app per consultar la previsió de l’estat de les carreteres per a les pròximes 24 hores davant d’episodis de neu. L’ús de l’aplicació permet a les persones usuàries prendre decisions informades abans i durant els desplaçaments, evitant les rutes previsiblement afectades per la neu.

Com funciona ‘Carretera nevada’?
La previsió de les afectacions i les condicions de les carreteres es mostra sobre el mapa de la xarxa viària catalana i es genera a partir d'un model numèric de predicció desenvolupat pel CRAHI de la UPC que fa servir previsions meteorològiques i les transforma en impactes quantitatius i mesurables sobre l'estat de les vies i les condicions de circulació. L’estat de les carreteres es classifica segons el grau d’afectació i es mostra utilitzant un codi semafòric de tres colors. Així, les carreteres es classifiquen segons si es troben en bones condicions per circular (verd), la neu ha agafat a terra (taronja) o la neu ha agafat a terra i afecta la conducció fent probable l’ús de cadenes (vermell).

La previsió també es pot consultar desglossada per comarques en format text, i pot contenir la següent informació: nom de la carretera afectada; hora d’inici de l’afectació; hora en què acaba l’afectació, i com evolucionarà en les properes 24 hores. Si es té activada la ubicació del dispositiu, per defecte es mostra la informació en funció de la geoposició de la persona usuària; si no, s’ha de seleccionar manualment de quina comarca es vol veure la previsió.

Un model robust amb marge de millora
‘Carretera nevada’ també ofereix la possibilitat de col·laborar amb el CRAHI mitjançant l’enviament de fotografies geolocalitzades de les vies afectades a través de la l’aplicació en temps real. La persona usuària pot afegir informació addicional (pot indicar el nom de la via, el punt quilomètric i el municipi) que es recull amb la finalitat de seguir validant i refinant el model de predicció. La web app veurà incrementades les seves funcionalitats properament amb el desenvolupament d’un mapa amb les imatges rebudes.

L’origen d’aquesta web app es remunta al projecte europeu EnhANcing emergencY management and response to extreme WeatHER and climate Events (ANYWHERE), coordinat pel CRAHI (2016-2019) i centrat a desenvolupar solucions tecnològiques innovadores per anticipar i gestionar fenòmens meteorològics amb un fort impacte en la societat. És aleshores que la primera versió del model de predicció es va testejar en temps real en el marc d’una campanya de seguiment de neu que va comptar amb la participació ciutadana.

Adeu a les barreres entre web i apps
‘Carretera nevada’ és una aplicació web amb una interfície fàcil d’usar, multiplataforma i multidispositiu, accessible gratuïtament a través de https://arquimedes.upc.es/CarreteraNevada tant en l’entorn Android com iOs. Un cop instal·lada en un dispositiu mòbil, no cal accedir al navegador i posar l’adreça per tornar a entrar, sinó que l’enllaç directe apareix en la llista d’aplicacions com si es tractés d’una aplicació nativa al dispositiu.