Estimação de emissões de tráfego através de micro simulação e sua comparação com os resultados obtidos pela macro simulação

Abstract

Nas últimas décadas a poluição atmosférica evidenciou-se como um flagelo das sociedades modernas, principalmente em meio urbano onde o tráfego automóvel tem vindo a aumentar de forma substancial. Atualmente, as emissões provenientes dos transportes rodoviários representam uma das principais fontes emissoras de poluentes para atmosfera, acarretando consequências graves ao nível da degradação da qualidade do ar e da saúde pública. A tomada de decisões estratégicas com vista à redução dos impactes das emissões baseia-se na caracterização do estado atual da rede. Os modelos de estimação de emissões rodoviárias desempenham assim um papel fundamental para que, a partir delas, sejam construídos mapas georreferenciados para caracterizar a rede e identificar pontos ou segmentos críticos em termos de emissão. Para tal recorre-se, normalmente, a Sistemas de Informação Geográfica com capacidade de roteamento baseada na representação topológica da rede rodoviária e modelação dos fluxos de tráfego. Esta dissertação foca o problema de estimação de emissões em meio urbano, utilizando um modelo de micro simulação por comparação com um modelo de macro simulação. A comparação é feita utilizando como caso de estudo a Avenida Dom Afonso Henriques (Coimbra). Para essa avenida, calcularam-se as emissões de CO2, NOx e PM10 utilizando o modelo de cálculo de emissões, EnViVer, incluído no software de micro simulação VISSIM. Os resultados foram compilados em mapas de emissões. Os resultados obtidos no estudo mostram a influência que determinados elementos ou características da rede de transportes têm no nível de emissões, bem como as vantagens da micro simulação. Conclui-se que as emissões são fortemente dependentes da inclinação da via, das mudanças de velocidade em zonas de velocidade reduzida e dos cruzamentos. A comparação dos resultados da micro e macro simulação revelou discrepâncias significativas para todos os poluentes mas mais para o poluente PM10, evidenciando os benefícios da utilização da micro simulação.

In the last few decades, air pollution has confirmed to be a noxious legacy of modern societies, especially in urban areas where road traffic is increasing exponentially. In fact, road transportation is one of the main pollution sources with regard to air pollution, with severe consequences to air quality and public health. Planning for a sustainable future implies taking important decisions in order to reduce air pollution impact. These decisions are taken based on the characterization of the existing transportation networks and future predictions. In this sense, estimation models for road transportation emissions play a major role in order to obtain geocoded emission maps, where one can easily identify critical points and segments. These maps are produced using geographic information systems (GIS) capable of defining routes based on a topological road network representation as well as modeling traffic flows. This dissertation focuses on the estimation of road network emissions and uses a micro simulation model by comparison to traditional macro simulation methods. The models are applied to Avenida Dom Afonso Henriques, located in Coimbra, Portugal. For this case study, we calculate the emissions of three main pollutants, CO2, NOx and PM10 using the EnViVer estimation model included in the micro simulation software VISSIM. The emissions results are then mapped and compared with the ones obtained from the macro simulation (using the software VISUM). The results obtained show that the level of the emissions depends on the existence of certain transportation elements and characteristics such as route slopes, speed changes in reduced speed zones and intersections where drivers have to wait for their turn to change direction. Additionally, the comparison between micro and macro simulation results revealed significant differences with regard to PM10 air pollutant elements. This fact evinces that micro simulation methods may provide further and more detailed information than traditional macro simulation methods.