Kamerák és mobiladatok mutathatják meg, mekkora a valós forgalomszennyezés

Itt a valaha volt legerősebb El Niño, ami sokat elárul a ránk váró jövőről

2026.07.24

2026.07.31

Az, aki egy péntek délután autózott már a Balaton felé, tudja milyen az, ha sokan vannak az utakon. De vajon mennyi szennyezést termel valójában ez a forgalom? Az MIT kutatói most közelebb kerültek a válaszhoz, miután valós idejű kibocsátástérképet készítettek, és kiderült: eddig 23–49 százalékkal alábecsülték a közlekedési szennyezést.

A probléma nem az volt, hogy eddig nem mérték a kutatók a közlekedési szennyezést, hanem hogy rossz módszerrel. A korábbi becslésekben vagy túl durva, városszintű átlagokat használtak, vagy egyedi autókra szerelt kipufogómérőkre támaszkodtak, ami drága és nehezen skálázható módszer. Az MIT kutatói most egy harmadik utat találtak: 331 forgalmi kamera képeit és 1,75 millió mobiltelefon anonim helyadatát kombinálták egy járműkibocsátási modellel, hogy háztömbszintű, közel valós idejű képet kapjanak Manhattan levegőjéről. Az eredmény meglepő volt: a szén-monoxid, szén-dioxid, nitrogén-oxidok és a PM2.5 részecskék kibocsátása egyaránt 23–49 százalékkal magasabb, mint ahogy azt az Egyesült Államok Környezetvédelmi Ügynökségének korábbi becslései mutatták.

A különbség nagy részét a közlekedési lámpák okozzák. A megállás-indulás ciklus, amit mindenki ismer, aki ült már dugóban jelentősen emeli a kibocsátást, és ha ezt figyelmen kívül hagyják a modellekben, egyes szennyező anyagokat akár 50 százalékkal is alábecsülhetnek. Ez nem csupán módszertani hiba: ha nem tudjuk, hol és mikor szennyez legtöbbet a forgalom, rossz helyen és rossz időben hozhatunk döntéseket.

A kutatás másik fontos eredménye a manhattani dugódíj hatásának mérése. A 2025 januárjában bevezetett rendszer az első ilyen az Egyesült Államokban. Nyolc héttel a bevezetés után a forgalom 10 százalékkal, a kibocsátás 16–22 százalékkal csökkent. De a részletek is fontosak: a csökkenés a főbb útvonalakon volt a legnagyobb, miközben a zóna határain kívül egyes területeken enyhe növekedés mutatkozott, jelezve, hogy az ilyen intézkedések tervezésekor a térbeli eloszlás legalább annyit számít, mint az összesített adat.

A Nature Sustainability folyóiratban publikált módszer skálázható és viszonylag olcsó: nincs szükség új infrastruktúrára, csak a már meglévő kamerák és mobiladatok okos kombinálására. Ha más nagyvárosok is alkalmazzák, először láthatják pontosan, hol és mikor szennyez legtöbbet a saját forgalmuk.

A közlekedési szennyezés mérésének pontosítása nem csak New York-i kérdés. Magyarországon a Magyar Közút éves forgalomszámlálásának legfrissebb elérhető elemzése 2024-ből azt mutatja, hogy az autópályák forgalma 4,6 százalékkal nőtt, és ez a tendencia feltételezhetően folytatódik. Ha a városok és az útkezelők pontosan tudnák, mikor és hol termelődik a legtöbb szennyezés – egy péntek délutáni M7-es csúcsforgalomban, egy belvárosi lámpás kereszteződésnél, vagy a reggeli budapesti dugókban –, az már elegendő alap lenne jobb döntésekhez. Hiszen a technológia megvan, és az adatok nagy része már most is rendelkezésre áll.