Avaliação de fatores que influenciam as emissões veiculares em centros urbanos

Abstract

Em muitos centros urbanos, o estabelecimento de políticas públicas que controlem a concentração de poluentes na atmosfera tem sido um desafio. Como o transporte viário é uma importante fonte de poluição, informações sobre a frota veicular e suas emissões distribuídas no tempo e no espaço são imprescindíveis. Estas informações são utilizadas para verificar a conformidade com estratégias de controle da poluição e guiar medidas de intervenção. Neste sentido, o presente trabalho avaliou fatores que influenciam as emissões veiculares em centros urbanos, como a variabilidade do fluxo veicular, hierarquia de vias, densidade de vias e composição da frota em termos de categoria e idade veicular. Para tanto, a Região Central da Grande Florianópolis (RCGF) foi utilizada como área de estudo. Com dados da composição da frota, calculou-se fatores de emissão ponderados empregando um método probabilístico. Utilizando uma abordagem bottom-up, calculou-se as emissões veiculares da RCGF por rua, para os períodos de pico matutino e vespertino, a partir de um modelo de demanda de transportes. Foram calculadas emissões provenientes do escapamento, evaporativas e da ressuspensão de partículas do solo. Em relação ao transporte coletivo, obteve-se a variabilidade temporal das emissões partindo de itinerários públicos. Os resultados mostraram que os veículos leves foram responsáveis por 91% das emissões veiculares de CO, 87% de NMHC, 70% de CH4 e 81% de N2O, bem distribuídos ao longo da rede viária. Veículos pesados emitiram a maior parte do NOx e MP2,5 de fonte veicular (79% e 22%, respectivamente), concentrados em vias expressas. A frota como um todo foi responsável por 68% de MP2,5 veicular, provenientes de ressuspensão. Em termos de hierarquia de via, as expressas compreenderam 72% de NOx emitido por veículos, 61% de MP2,5, e entre 43 e 55% dos demais poluentes. O restante foi emitido por locais, coletoras e arteriais. Sobre a variabilidade temporal das emissões do transporte coletivo, notou-se três períodos de pico nos dias úteis e sábado, enquanto domingo teve pouca variação entre as 6 e 22h. Comparando a densidade (km de via/km²) das expressas (primárias) com as demais (secundárias), notou-se que as regiões com maior densidade de vias secundárias coincidem com as primárias. Onde vias primárias e secundárias estão em proporções próximas, constatou-se que tanto vias primárias quanto secundárias emitem perto do 50% de CO, NMHC, CH4, RCHO e CO2 veicular. Para NOx e MP, continuam predominando emissões de vias primárias mesmo nas células onde a densidade das primárias e secundárias é próxima. Por fim, elaborou-se cenários de redução de emissão, onde foram substituídos veículos antigos por novos, ano a ano. De 40, foi obtido um cenário ótimo de redução para cada categoria veicular. Como cenário ótimo, optou-se por aposentar automóveis com até 14 anos; comerciais leves, 22; motocicletas, 8 anos; e caminhões, com até 7 anos de uso. Não foi possível encontrar um cenário de redução ótima para os ônibus. Com o cenário ótimo, quase 50% das emissões de CO, NMHC e NOx veicular foram reduzidas ao custo de 36 mil automóveis, 1.143 comerciais leves, 32.432 motocicletas, e 4.882 caminhões.

Abstract: In many urban areas, the establishment of public policies that successfully control pollutants concentration in the atmosphere has been a challenge. As the road transport is an important source of pollution, information on fleet composition and how its emissions are distributed is of major concern. This information is applied to verify emissions control strategies and to guide mitigation measures. In that context, the present work evaluates factors that control road transport emissions in urban centers. Such factors are vehicular flow, road hierarchy, road density and fleet composition, in terms of category and vehicular age. The study area is the Great Florianópolis Central Area (GFCA). From registry data on GFCA?s fleet, weighted emissions factors are estimated through a probabilistic method. Through a bottom-up approach and modelled transport data, this work presents vehicular emissions on a road link level, for peak hours in the morning and the afternoon. Exhaust, evaporative and soil dust resuspension emissions are part of the presented inventory. For public transportation, this study also assesses emissions temporal variability through buses itineraries. Results show that, in 2017, light vehicles emitted 91% of CO vehicular emissions, 87% of NMHC, 70% of CH4 and 81% of N2O, well distributed throughout the road network. Heavy-duty vehicles emitted most of NOx and MP2,5 (79% and 22%, respectively) from vehicles, mostly concentrated in expressways. Soil dust resuspension comprehended 68% of the PM2,5 emitted by vehicles. In terms of hierarchy, expressways emitted 72% of NOx, 61% of PM2,5, and between 43 and 55% of the other pollutants. Local roads, collectors, connectors and arterials emitted the residual part. About temporal variability of buses emissions, weekdays and Saturdays presented three emissions peaks. Sundays had little variation between 6 and 22h. About the influence of road density (road length/km²) of primary roads (expressways) and the rest (secondary), in cells with high density of both primary and secondary roads, the contribution of each road class is similar for CO, NMHC, CH4, RCHO and CO2. For NOx and PM, primary roads prevail over secondary. Finally, this work proposes scenarios of emissions reductions. For each scenario, new vehicles replaced old ones year by year, from 40 to 1 year of use. From 200 combinations, an optimum scenario for each vehicular category was obtained. As the optimal choice, automobiles of over 14 years of use, commercial light of 22, motorcycles of 8, and trucks of over 7 years of use were retired. For reducing emissions of buses, the retirement scenarios were not conclusive. In that scenario, emissions reduces around 50% of CO, NMHC and NOx on the cost of 35.999 automobiles, 1.143 commercial light, 32.432 motorcycles and 4.882 trucks.