Optimització de l'ús de recursos en el turisme de neu
Descripció del cas d'estudi
Aquest cas d'estudi busca optimitzar l'ús de recursos a les estacions d'esquí a través d'una millor planificació i gestió de la neu. L'estratègia proposada se centra a establir un seguiment continu del gruix del mantell nival mitjançant la combinació de diferents tècniques. Les tècniques implementades són la instal·lació de receptors GNSS (Global Navigation Satellite Systems) i RTK (Real-time Kinematic) a les màquines trepitjaneu per mesurar l'altura absoluta de la neu en superfície i la integració de la tecnologia LiDAR en vehicles aeris no tripulats (drons) per escanejar el terreny. Ambdues tècniques calculen el gruix del mantell a partir del diferencial amb el model digital del terreny sense neu aixecat en alta precisió.
S'han fet dues proves pilot a Andorra, una a Grandvalira la temporada 2019-2020, i una altra a Vallnord la temporada 2020-2021, amb l'objectiu d'avaluar la viabilitat tècnica, econòmica i operativa d'ambdós sistemes.
• Reduir l'ús de recursos hídrics i energètics del turisme de neu a través de millores en la planificació i la gestió de la neu.
• Mitigar els efectes adversos del canvi climàtic pel que fa a nombre de dies esquiables mitjançant l'optimització de la innivació artificial i la trepitjada de les pistes d'esquí.
• Trobar solucions viables tant tècnicament com econòmicament per minimitzar els impactes de la intensificació de la innivació artificial provocada, en part, pel canvi climàtic. Entre aquests impactes destaquen la despesa econòmica addicional que representa per a les estacions d'esquí, a causa de l'increment del consum energètic, així com l'augment de la pressió sobre els recursos hídrics.
» Validar la tecnologia GNSS-RTK instal·lada en màquines trepitjaneu per mesurar l'altura absoluta de la neu en superfície.
» Validar que la recepció de senyal (GNSS) en zones de muntanya és suficient per aconseguir precisions centimètriques.
» Dissenyar i integrar dispositius de mesura, registre i comunicació de dades en màquines trepitjaneu.
» Dissenyar un algoritme per corregir la dinàmica de la màquina trepitjaneu per obtenir l'altura absoluta de la superfície de la neu.
» Visualitzar en temps real el gruix de neu estimat pel sistema, així com altres variables d'interès (per exemple, l'evolució diària, mètriques per pista, sector, etc.).
» Avaluar la viabilitat tècnica, econòmica i operativa d'integrar la tecnologia LiDAR en un vehicle aeri no tripulat (dron) amb l'objectiu de mesurar el gruix del mantell de neu.
Les validacions efectuades durant les proves pilot han demostrat que, mitjançant la tecnologia GNSS-RTK instal·lada en màquines trepitjaneu, és possible mesurar l'altura absoluta del gruix de la neu en superfície amb una precisió centimètrica (error < 2 cm).
El projecte ha permès dissenyar i integrar dispositius de mesura, registre i comunicació de dades de baix cost en màquines trepitjaneu, a més d'implementar un algoritme per corregir la dinàmica de les màquines i obtenir l'altura absoluta de la superfície de la neu. Mesures dutes a terme a Grandvalira la temporada 2019-2020.
A més, la tecnologia LiDAR integrada en drons s'ha mostrat com un sistema complementari a l'ús de les màquines trepitjaneu per estimar el gruix del mantell nival. Aquesta tècnica, malgrat que la distància recorreguda pel vehicle és més limitada, permet fer escanejos específics i amb més detall en zones d'especial interès.
Cas desenvolupat i implementat i parcialment finançat com una mesura d'adaptació al canvi climàtic.
OBSA (http://www.obsa.ad/), Actua Innovació (https://www.actua.ad/en/innovationhubandorra), EPS (http://www.eps-works.com/) i CENMA-IEA (https://www.iea.ad/cenma)
Informació addicional
El grup d'interès amb qui s'ha treballat més intensament són els gestors de les estacions d'esquí. Concretament, SAETDE (gestor dels sectors de Grau-Roig i Pas de la Casa en el domini de Grandvalira) i EMAP (gestor de Pal-Arinsal en el domini de Vallnord). Ambdues entitats s'han involucrat en el projecte en les tres grans etapes: disseny, execució i avaluació. Entre el suport rebut, destaca el suport en la instal·lació dels equips a les màquines trepitjaneu, la comunicació d'actuacions sobre el mantell nival, l'execució de les validacions i el retorn sobre els serveis proporcionats. Aquesta comunicació contínua, tant amb els tècnics com els responsables de la innivació artificial i l'operació de les màquines ha estat clau per entendre les necessitats de les estacions d'esquí i millorar el servei.
Tot i haver fet ja dues proves pilot, el projecte continua en curs per la recopilació dels factors d'èxit i fracàs per a la sistematització de la bona pràctica, que es faran en una fase posterior. De totes maneres, cal destacar que abans de la implementació d'aquestes tècniques cal fer un estudi de factibilitat segons les estacions, ja que, fins i tot amb aquestes inversions, hi haurà estacions on l'activitat pot no ser viable en les pròximes dècades.
En aquesta fase del projecte no s'ha fet una valoració dels costos i beneficis de les accions executades.
El sector turístic és el motor econòmic principal dels Pirineus i, alhora, un dels sectors més exigents en l'ús de recursos hídrics i energètics. El turisme de neu s'ha identificat com a extremadament vulnerable als efectes del canvi climàtic. Andorra, com a únic país íntegrament en els Pirineus, és molt conscient d'aquests fets. La Llei 21/2018, d'impuls a la transició energètica i del canvi climàtic, marca el full de ruta per a la mitigació i adaptació al canvi climàtic a Andorra. La innovació i la recerca s'identifiquen com a eixos imprescindibles per a aquesta transició.
Aquest projecte ha rebut finançament del programa POCTEFA (Projecte PIRAGUA-EFA210/16). EPS-Works ha finançat parcialment les seves actuacions, gràcies a l'ajuda a projectes de temàtica andorrana del Govern d'Andorra.
09/01/2019 - 12/31/2021 (2 anys - en execució)
Informació de referència
OBSERVATORI PIRINENC DEL CANVI CLIMÀTIC
Avenida Nuestra Señora de la Victoria, 8
22.700 - Jaca
Huesca - España
+34 974 36 31 00
info_opcc@ctp.org