“Caso de estudio Municipio de Oruro”
RESUMEN
Un vehículo liviano de combustión interna emite en promedio alrededor de 143 gramos de dióxido de carbono CO2 por Kilómetro de recorrido según estudios de la AEMA (Agencia Europea De Medio Ambiente), estos valores son en condiciones ideales es decir en caminos que tengan una calidad aceptable. Pero si tú te desplazas por caminos de mala calidad, la cantidad de emisiones de CO2 será más alta comparado con los 143 gramos que emitías en un principio. ¿Pero cuánto es esta cantidad adicional de CO2 que tú emites por circular en caminos de mala calidad? Es justamente el objetivo de esta investigación.
La calidad de los pavimentos está directamente relacionada con el consumo de combustible y por lo tanto con las emisiones de dióxido de carbono. Si tu manejas a velocidad constante en superficies irregulares, el sistema de suspensión del vehículo produce un mayor movimiento debido a estas irregularidades, en otras palabras el trabajo mecánico disipado en el sistema de suspensión del vehículo es mayor comparado con una superficie sin irregularidades, lo que significa una mayor disipación de energía afectando la resistencia al rodamiento, el hecho de necesitar mayor energía para moverte significa que todo el trabajo mecánico es compensado por la potencia del motor resultando en un mayor consumo de combustible y por lo tanto mayor emisión de gases de efecto invernadero.
En tal sentido para poder determinar las emisiones adicionales de dióxido de carbono, se usara la filosofía y los modelos matemáticos de la “termodinámica del consumo excesivo de combustible”
Palabras Clave: Dióxido de carbono, Gases de Efecto invernadero, Densidad espectral de potencia de rugosidad, Disipación de Energía, Índice de rugosidad Internacional.
INTRODUCCION
El cambio climático está ocurriendo ahora, la principal consecuencia del cambio climático es el calentamiento global, el aumento de la temperatura del planeta provocado por las emisiones a la atmósfera de gases de efecto invernadero derivadas de la actividad del ser humano, están provocando variaciones en el clima que de manera natural no se producirían, es verdad que la Tierra ya se ha calentado y enfriado en otras ocasiones de forma natural pero todos estos ciclos ocurrían de manera muy lenta necesitando millones de años para producirse, mientras que ahora y como consecuencia de la actividad humana estamos alcanzando niveles muy altos en poco tiempo. El efecto invernadero es un proceso natural que permite a la Tierra mantener las condiciones necesarias para albergar vida, la atmósfera retiene parte del calor del Sol, sin el efecto invernadero, la temperatura media del planeta sería de 18ºC bajo cero, La atmósfera está compuesta por diversos gases que en la proporción adecuada cumplen su cometido. El problema está cuando las actividades del ser humano aumentan la emisión de gases de efecto invernadero a la atmósfera y ésta retiene más calor del necesario, provocando que la temperatura media del planeta aumente y se produzca lo que popularmente llamamos calentamiento global.
El hombre comenzó a incidir en el cambio climático con el comienzo de la Revolución Industrial como el punto de inflexión en el que las emisiones de gases de efecto invernadero arrojadas a la atmósfera empezaron a dispararse. Hay que recordar que la Revolución industrial nació de otras muchas pequeñas revoluciones, la agrícola, la tecnológica, la demográfica y de medios de transporte, que dieron lugar a un nuevo modelo de producción y consumo.
Nuestro planeta se está haciendo cada vez más caliente nos guste o no, imaginemos el día más caluroso que hayamos vivido, ahora a esa temperatura súmale entre 6 a 10 grados Celsius, ese es el tipo de futuro que nos espera si no hacemos algo para reducir significativamente nuestra emisiones de gases de efecto invernadero, 9 de cada 10 científicos afirman que nuestras emisiones de carbono son la principal causa del calentamiento global, el hielo de los glaciales se está derritiendo rápidamente y el número de desastres relacionados con el clima se está triplicando desde 1980, todo esto tiene un impacto negativo en nuestra sociedad y economía, pero ahora que sabemos todo esto.
¿Qué podemos hacer para ayudar?
Lo ideal sería centrarse en todos los sectores pero en este artículo solo se analizara el sector del transporte.
Figura 1: Emisiones de Co2 producidas por el transporte
Fuente: co2 emissions statistics: co2 emissions from fuel combustion 2018 overview. International energy agency, 2018.
El transporte global representa más de una cuarta parte del total de emisiones, lo que se traduce en alarmantes 8 giga toneladas de co2, con un incremento alarmante en tan solo 26 años como se puede observar en la gráfica anterior.
Para poder entender esto es necesario plantear un ejemplo analógico en cantidad de árboles necesarios para compensar el co2 emitido.
Para poder compensar 8 giga toneladas de co2 emitidas por el sector del transporte necesitaríamos alrededor de alarmantes 9.5 billones de árboles, es por eso la importancia de contribuir a la reducción de las emisiones de dióxido de carbono en el sector del transporte. Para poder eliminar las emisiones de dióxido de carbono debido al sector del transporte necesitaríamos una reducción en cuanto al uso o el reemplazo total de vehículos de combustión interna por vehículos eléctricos o medios de transporte ecológicos, lastimosamente es algo que no va a ocurrir a corto plazo, y lo peor es que el número de vehículos solamente se está incrementando como se puede observar en la siguiente gráfica.
Figura 2: Crecimiento del número de vehículos de combustión interna
Fuente: Number of motor vehicles in the world since 1900 [Smil 1994]
Otra alternativa podría ser el uso de vehículos cada vez más livianos y con motores más pequeños como muestra la siguiente gráfica, pero es algo que de la misma manera no ocurrirá a corto plazo.
Figura 3: Emisiones de Co2 dependiendo del peso del vehículo
Fuente: Federation internationale De L´Automobile (FIA)
La única manera de poder actuar a corto plazo es mediante el cuidado de nuestras infraestructuras viales, Si el pavimento presenta un deterioro estructural importante (grietas, baches, deformaciones, agrietamiento grueso, desintegraciones graves), los vehículos ligeros emiten hasta un 9% más de CO2 (un 6% los pesados). Si el deterioro es superficial (agrietamiento fino, desintegraciones ligeras, descarnaduras, exudaciones), las emisiones se incrementan un 5% y un 4% para cada tipo de vehículo. Una carretera en mal estado también compromete la seguridad, ya que desgasta los neumáticos (3% los ligeros, y 2% los pesados).
Todo esto se debe a que las carreteras en mal estado tienen más irregularidades o deformaciones verticales que carreteras en buen estado, que se conocen con el nombre de índice de rugosidad internacional “IRI” producto de estas deformaciones es que la suspensión del vehículo trabaja más, es decir produce más energía, de hecho cuando un vehículo viaja a velocidad constante sobre una superficie irregular el trabajo mecánico disipado en el sistema de suspensión del vehículo es compensado por la potencia del motor del vehículo, resultando en un excesivo consumo de combustible lo que induce a una excesiva emisión de dióxido de carbono, como se puede observar en la siguiente gráfica:
Figura 4: Interacción vehículo Pavimento
Fuente: Zaabar, Chatti, K. 2010. Calibration of HDM – 4 Models for estimating the effect of pavement roughness on fuel consumption for U.S. C.
IRI: El Índice de Regularidad Internacional (IRI) presenta una escala única de valores para la medida de la regularidad superficial de los caminos, que puede ser utilizada por la gran mayoría de los aparatos de auscultación que existen en la actualidad.
La regularidad es la característica que más influye en las sensaciones de confort y seguridad que experimenta un usuario al circular por una carretera. Cabe destacar que la regularidad superficial es mucho más valorada por el conductor que la capacidad portante en sí y que esta última tan sólo le interesa en cuanto incide en la primera por la aparición de baches y otras deformaciones.
Muchos técnicos e investigadores han desarrollado en los últimos 20 o 30 años una diversidad de aparatos y técnicas para medir la regularidad superficial. La regularidad superficial es un fenómeno que depende primordialmente del perfil longitudinal de la superficie de la carretera, pero también depende de las características mecánicas de los vehículos y de la velocidad de circulación de éstos.
Para definir el IRI se emplea un modelo matemático que simula la suspensión y masas de un vehículo tipo, circulando por un tramo de carretera a una velocidad determinada. Este modelo se conoce por sus siglas en inglés, QCS (Quater Car Simulation), dado que representa la cuarta parte de un vehículo de cuatro ruedas o un remolque de una sola rueda.
El IRI en un punto de una carretera se define como la razón del movimiento relativo acumulado por la suspensión del vehículo tipo, dividido por la distancia recorrida por dicho vehículo. Si se conoce el perfil longitudinal de la carretera, y (x), y la velocidad a la que circula el automóvil, V, se puede calcular en cada punto el movimiento, z1 y z2, de cada una de las masas, m1 y m2, que componen el modelo.
A su vez se puede definir la respuesta del vehículo en términos de la pendiente rectificada, RS (Rectified Slope), en cada uno de los puntos.
RSi = | z’1 – z’2 | i [1]
En donde, z1 y z2 representan las pendientes de las masas del vehículo en las distintas posiciones, i, a lo largo del camino de la rueda.
Finalmente, el IRI se obtiene como la media aritmética de la pendiente rectificada a lo largo del camino recorrido. Por lo tanto,
[2]
En donde n es el número de puntos contabilizados.
Para poder medir el IRI tenemos diferentes equipos como el “Rugosimetro de Merlin” hasta perfilometros laser, todos estos son capaces de cuantificar el estado actual de los pavimentos pero sin la capacidad de predecir su futuro bajo la acción del clima y tráfico y mucho menos determinar las emisiones de dióxido de carbono provenientes de los vehículo asociadas con el uso de las carreteras, más allá de todos estos problemas el factor más importante es el costo de operación, poder determinar el estado del pavimento de toda una ciudad representaría un costo bastante elevado, ahora nos encontramos en un momento crítico sufriendo la pandemia por el coronavirus por lo que la economía del planeta está siendo afectada de manera alarmante, en ese sentido no es rentable el uso de estos equipos.
Como consecuencia de buscar metodologías más económicas para medir el índice de rugosidad internacional se presenta en este artículo a “Carbin” una aplicación para dispositivos móviles que es totalmente gratuita que fue desarrollado hace menos de un año por ingenieros y programadores del MIT Y Harvard, que es capaz de analizar las señales de vibración cuando una persona está conduciendo a través de la disipación de energía en la suspensión del vehículo y las medidas de densidad espectral de potencia inducidos por rugosidad.
La gran diferencia entre “Carbin” y las metodologías convencionales para medir el “IRI” es la capacidad de medir irregularidades del pavimento en tiempo real además de las emisiones de “dióxido de carbono” en vehículos de combustión interna, aspectos que las otras metodologías no ofrecen.
En tal sentido para poder determinar las emisiones excesivas de dióxido de carbono, se usara la filosofía y los modelos matemáticos de la “termodinámica del consumo excesivo de combustible” que relaciona el consumo excesivo de combustible que induce a una excesiva emisión de dióxido de carbono igual a la disipación de energía en la suspensión del vehículo que representaran las propiedades mecánicas del vehículo, y los parámetros que cuantifican la rugosidad del pavimento, que es típicamente evaluada por un perfil longitudinal que luego de ser descompuesta y aplicada una transformada de Fourier obtenemos la densidad espectral de potencia “PSD” de rugosidad, la cual describe la distribución de irregularidades a través de varias longitudes de onda.
Disipación de energía del vehículo inducida por la rugosidad: Cuando un vehículo viaja a velocidad constante sobre una superficie irregular, el trabajo mecánico disipado en el sistema de suspensión del vehículo es mayor comparado con una superficie sin irregularidades y todo este trabajo mecánico es compensado por la potencia del motor del vehículo, resultando en un consumo excesivo de combustible.
Además del efecto de la textura del pavimento, la disipación viscoelástica en el material y la rugosidad del pavimento, se manifiestan como irregularidades en la superficie y han sido reconocidos como contribuyentes principales a las interacciones entre el pavimento y el vehículo (PVI) que afectan los costos operativos de los vehículos.
En contraste con los enfoques empíricos, la originalidad del enfoque aquí desarrollado se basa en una combinación de una cantidad termodinámica (disipación de energía) con resultados de la teoría de vibraciones aleatorias para identificar relaciones de escala de la disipación de energía del vehículo inducida por la rugosidad.
Estamos interesados en la tasa de disipación (δD) del trabajo mecánico en forma de calor debido al movimiento relativo, ˙z = dz / dt (con z el desplazamiento relativo de la masa suspendida m s respecto a la masa no suspendida m u ) de la unidad de suspensión. Esta disipación depende de las propiedades dinámicas del vehículo (m s , m u , k t , k s , C s ), la velocidad del vehículo V, y parámetros que cuantifican la rugosidad del pavimento.
Esta rugosidad, ξ, es típicamente evaluado por los datos del perfil longitudinal y descompuesta después con la transformación de Fourier, en la densidad espectral de potencia (PSD) de rugosidad que describe la distribución de rugosidad a través de varios números de onda (Ω) en la forma de S ξ (Ω) = cΩ −w , donde c es el índice de desigualdad, y w es el número de ondulaciones (Dodds y Robson (1973), Robson (1979), Kropac y Mucka (2008)). Buscamos así una relación entre la disipación por distancia recorrida (δc = δD / V) y estos parámetros.
[3]
Después de realizar un análisis dimensional de la ecuación [3] considerando un sistema de extensión de dimensiones base (Lx, Lz, M,T) que considera, además de la masa (M) y el tiempo (T), dos dimensiones de longitud características independientes, una para la dirección de conducción (L x ), otro para la dirección vertical del movimiento del vehículo (Lz).
Esto permite a uno, de acuerdo con el teorema de PI (Buckingham (1914)) reducir el problema dimensional definido por la Ec. (3) a una relación adimensional de la forma:
[4]
Donde ω u = √k t / m u y ω s = √k s / m s son la frecuencia natural de las masas suspendidas, mientras que ω i = V Ω i representan las frecuencias angulares.
El análisis dimensional es capaz de aislar en el lado izquierdo de la Ec. [4] el impacto de rugosidad del pavimento (capturada por el índice de desnivel cy el número de ondulación w) en la disipación, de las propiedades dinámicas adimensionales del vehículo en el lado derecho.
MATERIAL Y ÁREA DE ESTUDIO
El caso de estudio corresponde al Municipio de Oruro, específicamente a las principales calles o “calles céntricas” ya que son las que tienen mayor densidad vehicular y por lo tanto mayor aporte en cuanto a emisiones de dióxido de carbono.
En este trabajo se ha utilizado un dispositivo móvil con sensores capaz de medir las magnitudes de aceleraciones en las coordenadas x,y,z.
Un vehículo particular tipo camioneta marca FIAT de 1200 kg de peso y suspensión delantera independiente tipo McPherson con amortiguación de doble efecto y suspensión trasera de eje rígido con amortiguadores telescópicos de doble efecto y elástico parabólico longitudinal.
Figura 5: Área de estudio Municipio de Oruro
Fuente: Fix my road
METODOLOGÍA
Para poder determinar las emisiones excesivas de dióxido de carbono, se usara la filosofía y los modelos matemáticos de la “termodinámica del consumo excesivo de combustible” que relaciona el consumo excesivo de combustible que induce a una excesiva emisión de dióxido de carbono igual a la disipación de energía en la suspensión del vehículo que representaran las propiedades mecánicas del vehículo, y los parámetros que cuantifican la rugosidad del pavimento, que es típicamente evaluada por un perfil longitudinal que luego de ser descompuesta y aplicada una transformada de Fourier obtenemos la densidad espectral de potencia “PSD” de rugosidad, la cual describe la distribución de irregularidades a través de varias longitudes de onda.
Primero necesitamos cuantificar la calidad del pavimento, es decir determinar el Índice de rugosidad internacional “IRI”. El IRI se ha elaborado a partir de un estudio del Banco Mundial en la década de 1980, se basa en un modelo matemático llamado “Quarter-car” y desarrollado para evaluar la calidad del viaje sobre pavimentos de carreteras. La evaluación la realiza un modelo calculando el movimiento de suspensión simulado en un perfil y dividiendo la suma por la distancia recorrida según la Ecuación:
[5]
Donde “L” es la longitud del perfil en km, “v” es la velocidad simulada igual a 80 km / h, “Z s” es la derivada del tiempo del desplazamiento vertical de la masa suspendida en “m”, y “Z u” es la derivada del tiempo del desplazamiento vertical de la masa no suspendida en “m”. El resultado final “V IRI” es el valor de IRI y se expresa en unidades de pendiente [m / km]. El IRI también se puede escribir de la siguiente manera:
[6]
Rugosidad longitudinal, “Ꜫ”, producto de las vibraciones
Movimiento de la suspensión, |Z| es la respuesta del vehículo a las vibraciones inducidas.
Figura 6: Interacción sistema de suspensión vehicular
Fuente: Zaabar, Chatti, K. 2010. Calibration of HDM – 4 Models for estimating the effect of pavement roughness on fuel consumption for U.S. C.
Tenemos distintos valores referenciales de IRI dependiendo del estado del pavimento
Figura 7: Valores de IRI para diferentes estados de pavimento y distintas velocidades
Fuente: Sayers M.W., Karamihas S.M., (1998) The little Book Of Profiling, U. Mich.
El IRI no es nada más que un movimiento de suspensión promedio de un vehículo de referencia sobre longitud de distancia parámetros que cuantifican la rugosidad del pavimento, que es típicamente evaluada por un perfil longitudinal que luego de ser descompuesta y aplicada una transformada de Fourier obtenemos la densidad espectral de potencia “PSD” de rugosidad, la cual describe la distribución de irregularidades a través de varias longitudes de onda.
De manera técnica se tendría:
Figura 8: Aplicación transformadas de Fourier
Fuente: https://www.reddit.com/r/math/comments/30ml91/clear_visualization_of_the_fourier_transform/
Debemos establecer una relación entre la energía disipada y la rugosidad. El IRI es establecido como la pendiente promedio rectificada (ARS), que es el movimiento de suspensión acumulado dividido por la distancia recorrida, es decir (Sayers et al. (1986), Johannesson y Rychlik (2012)). Asumiendo una distribución marginal gaussiana para el perfil de la carretera, el valor absoluto del movimiento de suspensión del vehículo | z | sigue una distribución normal plegada (Leone et al., 1961). El valor esperado de IRI por lo tanto será:
[7]
Descrito de otra manera:
[8]
[9]
IRI = Medida de movimiento de suspensión de un vehículo especifico (gc) a una velocidad de referencia fija (Vo = 80 km/hr ) a lo largo de una distancia “L”
Rugosidad longitudinal, “Ꜫ”, producto de las vibraciones
Movimiento de la suspensión, |Z| es la respuesta del vehículo a las vibraciones inducidas por rugosidad.
De manera gráfica tenemos:
Figura 9: Densidad espectral de potencia (PSD)
Fuente: Sayers M.W., Karamihas S.M., (1998) The little Book Of Profiling, U. Mich.
Esto significa que utilizamos la transformación en función de frecuencias espaciales llamadas densidad espectral de potencia (PSD) que se escala negativamente con un factor llamado número de ondulación, ahora cuando multiplicamos la respuesta de esta potencia de densidad espectral por un valor conocido para un automóvil de referencia e integramos en un dominio espacial, que en realidad podemos derivar de valores de IRI de frecuencias espaciales.
¿Cómo influye la rugosidad en el consumo de combustible?
Dado que la rugosidad de la carretera ξ es aleatoria, el movimiento de suspensión y en consecuencia la disipación de energía en la ecuación [3] son cantidades estocásticas. Modelando la rugosidad de la carretera y el movimiento de la suspensión como procesos estocásticos definidos en el espacio y el tiempo, Ecuación (3) se reescribe en la forma, donde Cs es el coeficiente de viscosidad.
[10]
El cuadrado medio del movimiento de suspensión se puede determinar en términos de las propiedades de la entrada estocástica, es decir el perfil de rugosidad, utilizando la teoría de vibraciones aleatorias.
La densidad espectral de potencia (PSD) de un proceso estacionario en ± T / 2 también se puede expresar en términos de la transformada de Fourier:
[11]
Se puede demostrar que para cualquier proceso estocástico ξ (t), La función PSD Sξ (ω) es positiva y real e incluso también se puede especificar como una función unilateral solo en frecuencias positivas. De especial interés es el caso en el que el lapso de tiempo es τ = 0, ya que esto da el cuadrado medio de ξ (t) como el área bajo su PSD:
[12]
Respuesta de un sistema dinámico lineal a variaciones aleatorias
Una vez que la variación de entrada ξ (t) se descompone a un sistema lineal en sus armónicos a través de la Transformada de Fourier, la respuesta de estado estable en el dominio de frecuencia ̂z (ω) se puede expresar como:
z(ω) = Hz (ω) ξ (ω) [13]
Donde H z (ω) es la respuesta de función de frecuencia (FRS) definida como la relación de variación de entrada ξ (t) a la salida de interés z (t) cuando la entrada es el armónico puro (es decir, cuando ξ (t) = exp (iωt). La respuesta de función de frecuencia para derivadas de respuesta, se obtiene de la FRS de la respuesta original, utilizando las propiedades de la transformada de Fourier de la derivada (es decir, dx (t) / dt = iω̂x (ω)):
H ˙z (ω) = iωH z (ω) [14]
Una vez que se conoce la FRS, la PSD de respuesta se puede relacionar con la PSD de variación de entrada a través de:
S z (ω) = | H z (ω) |2 Sξ (ω) [15]
Usando las Ecs. (12), (13) y (14) el cuadrado medio del movimiento de suspensión se expresa en términos de la función de respuesta de frecuencia “Hz (ω)” y densidad espectral de potencia de la rugosidad “Sξ (ω)”:
[16]
Finalmente:
Usando la termodinámica del consumo excesivo de combustible:
Consumo excesivo de combustible = Energía disipada en la suspensión
[17]
V = Velocidad del vehículo
fs = Frecuencia de resonancia del vehículo
ζ = Movimiento de suspensión
ms = Masa del vehículo
CAL = (1/34.2) lt / mj (gasolina) = (1/15) kg CO2 / mj
[18]
Rugosidad longitudinal, “Ꜫ”, producto de las vibraciones
Medidas de
Rugosidad
Densidad espectral de Potencia (PSD)
Movimiento de la suspensión, |Z| respuesta del vehículo a las vibraciones por rugosidad. ¿Cómo relacionamos todo esto con un dispositivo móvil (Smartphone)?
El teléfono inteligente registra las aceleraciones de la masa corporal,Zs(t): Zs
Figura 10: Interacción sistema de suspensión vehicular y su relación con el GPS de los Smartphone Fuente: Zaabar, Chatti, K. 2010. Calibration of HDM – 4 Models for estimating the effect of pavement roughness on fuel consumption for U.S. C
NOTA: en la ecuación [20] se aplicó la aceleración de la media cuadrática o raíz de la media cuadrática (RMS).
¿Cómo funciona CARBIN?
El dispositivo móvil debe estar colocado en una posición estable, independientemente de la posición, las variaciones de IRI desde un punto de vista estadístico siguen un mismo patrón dando el mismo resultado, se da inicio a la aplicación y se comienza a recolectar datos. La entrada de datos se proporcionan mediante aceleraciones y frecuencia de aceleración de 100 Hertz y coordenadas GPS a frecuencia de 1 Hertz.
Estos valores se transmiten al servidor en intervalos de aproximadamente 3 minutos, que en promedio se transmiten 12 MB de datos por hora de uso, que depende de las condiciones de tráfico.
La aplicación puede recolectar datos sin tener conexión a internet, una vez se tenga una conexión estable se enviaran posteriormente a los servidores.
Finalmente los datos son analizados en los servidores y mediante las ecuaciones que se describen en este artículo, se proporcionan 3 salidas de resultados que son: Resultado Carbin: Es el porcentaje de datos enviados que analizó Carbin. El Teléfono en una posición fija y estable conduce a un resultado mayor al 85%, mientras que el montaje inestable o el movimiento frecuente del teléfono conduce al resultado menor al 50%. Calidad de la carretera: que es el índice de rugosidad Internacional “IRI” en [m/km]
Ahorro de dióxido de carbono CO2: Es el potencial de ahorro de emisiones de carbono del viaje en comparación con la conducción por una carretera en buen estado. Como referencia, un árbol puede absorber hasta 22kg de CO2 por año.
RESULTADOS Y CONCLUSIONES
Las mediciones se realizaron en el mes de Septiembre del 2020
Nota: los mapas presentados anteriormente pertenecen solamente a las calles principales del Municipio De Oruro. A continuación se muestra El mapa Final con la totalidad del caso de Estudio.
Como se puede observar en la figura 25, casi la totalidad de calles tienen una calidad pobre comparada con los estándares internacionales, salvo unas pocas calles del centro, como la Plaza principal y algunas cuadras de la calle 6 de octubre, que logran obtener una calidad aceptable.
Resultados Finales:
Promedio de emisiones de dióxido de carbono CO2 adicionales para un vehículo liviano por kilómetro de recorrido, en el municipio de Oruro (Producto del mal estado de los caminos) = 13.5 [gr / km - veh] |
Un vehículo de combustión interna liviano emite en promedio alrededor de 143 gramos de dióxido de carbono CO2 por Kilómetro de recorrido.
Esto significa que en el municipio de Oruro producto del mal estado de los caminos se emite 9.44 % adicional de CO2 comparado con un camino en condiciones ideales. |
Estos dos últimos resultados dan cumplimiento al objetivo de esta investigación, pero los datos presentados anteriormente son muy técnicos y parecen no ser muy ilustrativos, para entenderlo mejor es necesario presentar 2 ejemplos análogos.
1) Según datos del INE 2019 el municipio de Oruro tiene 80486 vehículos livianos y apenas 34000 árboles.
Si ponemos el caso hipotético en el que una persona maneja en promedio 4 kilómetros por día y suponemos que la totalidad de vehículos livianos del municipio son usados a diario. Para poder compensar las emisiones de CO2 producidas en 1 año necesitaríamos alrededor de 75000 árboles.
2) La calle 6 de octubre es una de las calles más populares del municipio, especialmente desde la calle bolívar hasta la calle Aroma. En el año 2011 los estudiantes de la Facultad Nacional de Ingeniería realizaron un conteo vehicular en las calles mencionadas dando como resultado 2945 vehículos livianos circulando en los horarios desde las 6 a.m. hasta las 20:00 p.m.
Para poder compensar las emisiones de CO2 producidas por vehículos livianos en la Calle 6 de octubre necesitaríamos alrededor de 670 árboles.
Nota: Se tiene que recordar el objetivo de este artículo, el cual era la determinación de las emisiones adicionales en vehículos livianos que tan solo representan el 9.44% del total de emisiones. Lo que significa que las emisiones totales son mucho mayores, ya que se tendría que tomar en cuenta vehículos pesados (Producen mayor cantidad de CO2) y las emisiones iniciales (Se producen desde el momento en el que el vehículo de combustión interna pone su motor en marcha).
REFERENCIAS
Akbarian, M., Moeini-Ardakani, S.S., Ulm, F.-J., and Nazzal, M. (2012). “Mechanis-tic approach to pavement–vehicle interaction and its impact on life-cycle assessment. “ Transportation research record: Journal of the transportation research board, 2306(1), 171-179.
Beuving, E., De Jonghe, T., Goos, D., Lindahl, T. and Stawiarski, A. (2004). "Fuel efficiency of road pavements.” Proceedings of the 3rd Eurasphalt and Eurobitune Congress Held Vienna, May 2004, Vol. 1.
Chatti, K. and Zaabar, I. (2012). Estimating the effects of pavement condition on vehicle operating costs, Project 1-45. National Cooperative Highway Research Program, Report 720.
Pouget, S., Sauzéat, C., Benedetto, H.D., and Olard, F. (2011). "Viscous energy dissipation in asphalt pavement structures and implication for vehicle fuel consumption.” Journal of Materials in Civil Engineering, 24(5), 568-576.
Sayers, M.W., Gillespie, T.D., and Queiroz, C. A.V.: "The International Road Roughness Experiment: A basis for Establishing a Standard Scale for Road Roughness Measurements" Transportation Research record, 1084. Washington, D.C., 1.986.
AUTOR: M.Sc. Ing. Jaime Navía Téllez
RNI: 29928