2006_02_ESTUDIO CONSUMOS Y EMISIONES RED BUS BCN by Sostenibilidad Urbana y Local

Estudio de consumos y emisiones de la red de autobuses de Barcelona. Metodolog铆a para la extensi贸n a otras redes. Consumo (g/km) vs velocidad; pendiente

800 consumo (g/km) 600 400 200 0 pendiente

-5

-10

6 velocidad

Este documento es fruto de un convenio de colaboración entre el Ministerio de Medio Ambiente y la Agencia de Ecología Urbana de Barcelona.

Han participado en él TMB, poniendo a disposición los autobuses objeto de estudio, e IDIADA, con el instrumental de medida.

Este trabajo tiene por objeto la caracterización de los consumos y emisiones asociadas en una red de bus extensa, como es la de Barcelona, con la finalidad de extraer una batería de parámetros y factores de emisión que serán de aplicación tanto en el análisis de la red actual como en futuros escenarios que se puedan proponer. También se incorpora un capítulo que analiza con detalle los factores que intervienen en la velocidad comercial, aspecto éste de gran importancia en el cálculo de emisiones.

Aunque el trabajo está centrado en Barcelona tiene la voluntad de establecer pautas metodológicas aplicables en otras ciudades.

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La dirección, coordinación y supervisión ha sido realizada por: Dirección: Salvador Rueda. Metodología y coordinación técnica: Moisès Morató. Supervisión: Francisco Cárdenas.

Han colaborado en la elaboración de este documento: Adrià Ortiz (análisis GIS); David Argomedo (calidad del aire); Julián Massó (análisis GIS); Mercè Taberna (Movilidad); Moisès Morató (energía y emisiones); Jennifer Ortega (análisis GIS); Núria Vilajuana (maquetación).

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ÍNDICE

1. Resumen de la metodologia. Pasos a seguir para la caracterización de consumos y emisiones en una red de bus. .................................................................................................................................................... 5 2. Objeto. ................................................................................................................................................. 22 3. Análisis de la media de consumo por líneas y buses. ........................................................................ 23 3.1 Resultados..................................................................................................................................... 24 3.2 Variables por km ............................................................................................................................ 27 3.3 Variables por kg de combustible.................................................................................................... 33 3.4 Variables por kWh. ........................................................................................................................ 38 3.5 Regresión para los valores medios. .............................................................................................. 42 4. Análisis de medias de emisiones por líneas y buses ......................................................................... 50 5. Análisis de datos segundo a segundo ................................................................................................. 51 6. Elaboración de los modelos. Modelo diferencial y promediado. .......................................................... 51 6.1 Modelo diferencial ......................................................................................................................... 52 6.1.1 Variables de regresión ........................................................................................................... 55 6.1.2 Regresión ............................................................................................................................... 55 6.1.3 Obtención de resultados (relaciones y propuestas) ............................................................... 55 6.2 Modelo de consumo por tramos. ................................................................................................... 55 6.2.1 Variables de regresión (a priori) ............................................................................................. 55 6.2.2 Regresiones para consumo. .................................................................................................. 57 6.2.3 Obtención de resultados (matriz) ........................................................................................ 95 6.2.4 Regresión conjunta de los buses ......................................................................................... 100 6.3 Modelo de emisiones por tramos.................................................................................................. 103 6.3.1 Regresiones individualizadas por emisiones (bus a bus).................................................. 104 6.3.2 Resumen de los coeficientes de ponderación de emisiones para los NOx, HC y CO. ..... 109 6.3.3 Resultados ........................................................................................................................ 110 7. Análisis de detalle de los factores que intervienen en la velocidad comercial ................................... 111 7.1 Metodología ................................................................................................................................. 112 7.2 Eficiencia de la red (topología) ..................................................................................................... 117 7.2.1 Ocupación del espacio público según modos de transporte ................................................ 118 7.2.2 Distribución modal de los desplazamientos ......................................................................... 120 7.2.3 Ocupación del espacio público en relación con el transporte de viajeros en Barcelona ... 123 7.3 Aumento de la velocidad comercial ....................................................................................... 127 6.3.3 Incidencia en la velocidad por la existencia de carril bus. (Microsimulación) .................... 129 7.3.2 Incidencia en la velocidad de la topología de la red. (Microsimulación) ............................... 131 7.3.3 Incidencia en la velocidad de la coordinación semafórica. (Microsimulación) ........................ 134 7.3.4 Variables que intervienen en la velocidad real de las líneas de autobús que pasan por el Eixample. (Estudio de campo) ......................................................................................................... 138 8. ANEXOS .......................................................................................................................................... 146 ANEXO 1: Cálculo de la pendiente....................................................................................................... 146 ANEXO 2: Trabajo previo sobre consumos. Puntos teórico-técnicos ................................................... 152 ANEXO 3. Distribución de datos de la línea 17 en bajada ................................................................... 166 ANEXO 4. Acusadas variaciones de altitud en la toma de datos ......................................................... 170 ANEXO 5. Poder calorífico del gasoil y del gas natural ........................................................................ 172 ANEXO 6. Errores de medición: Latitud, longitud y altitud ................................................................... 173 ANEXO 7. Metodología propuesta para los tramos .............................................................................. 178 ANEXO 8. Formato de los datos para el análisis de regresión por tramos ........................................... 180 ANEXO 9. Sistema de referencia de los tramos y paradas .................................................................. 181 ANEXO 10. Valores medios de los consumos de los buses (Fuente: TMB) ........................................ 182 ANEXO 11. Emisiones estequiométricas de CO2 para los buses diésel y gas ..................................... 182

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Estudio de consumos y emisiones de la red de autobuses de Barcelona

1. Resumen de la metodologia. Pasos a seguir para la caracterizaciĂłn de consumos y emisiones en una red de bus.

Los pasos a seguir, que se desarrollan con detalle en los capĂtulos siguientes, para establecer las variables y su tratamiento estadĂstico son los siguientes:

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PASO 1 Elección de un número de vehículos que sean representativos de la flota de autobuses a analizar. Los vehículos deben escogerse según diferentes criterios: 1.- tipo de combustible : gasoil, Gas natural, bio-diesel 10, etc 2.- motorización: Pre-EURO, EURO1, EURO2 … 3.- modelo: articulado- bi-articulado

Es necesario que la muestra de vehículos escogidos represente como mínimo el 70 % de la flota existente. Tomar una muestra menor incide en un grado de incertidumbre elevado. En caso de tener suficientes recursos sería interesante escoger algunos vehículos con las mismas características para comprobar la variabilidad dentro del mismo tipo de vehículo.

muestra de 8 vehículos:

BUS 1317 (gas natural) BUS 2517 (gasoil)- EURO II BUS 2915 (gasoil)- EURO III BUS 3716 (gasoil)- EURO II- articulado BUS 4420 (gasoil)- EURO III BUS 1711 (gas natural) BUS 3301 (gasoil)- EURO II-articulado BUS 4201 (gasoil)- EURO II Esta muestra representa el 75 % de la flota de TMB.

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PASO 2 Monitorización: toma de datos en situación de tráfico real (PEMS: Portable emissions mesure system). Se toman los datos de especial interés y los datos que son objetivo de análisis: velocidades, consumos, emisiones, etc. Para cada uno de los vehículos se toman los datos mediante una monitorización del vehículo. La monitorización permite tomar en tiempo real los datos de interés (no se recomiendan medidas con frecuencias inferiores a 1 segundo).

Estudio de referencia: apartado 6.1. Monitorización de los buses

: Los datos de recogían a un frecuencia de 10 datos/segundo. El tratamiento de datos se realizo a partir de 1 dato/segundo ya que la precisión era suficiente.

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PASO 3 Determinación de las unidades de estudio. (Tramos) Se eligen los tramos a partir de los cuales se van a calcular las diferentes variables que incorpora el modelo (velocidad, pendiente, etc). Se recomienda unos tramos no inferiores a 50 metros y no superiores a 500. La robustez del método aquí planteado (entendemos por robustez la condición de que los estadísticos no sean sensibles a pequeños cambios) viene dado, en buena medida, por la dimensión topológica (tramos) sobre la cual se va a determinar el modelo. La elección de la dimensión correcta es aquella condición de compromiso entre cantidad de datos y robustez de los mismos. La condición óptima se determinó entorno a los 200-300 metros, un recorrido durante el cual la acumulación de datos daba una robustez al promedio de estos, a la vez que daba una cantidad suficiente de tramos para poder realizar una correlación. El caso extremo es coger un solo tramo (de inicio a final de linea), pero evidentemente solo se tiene un punto para poder correlacionar, lo que equivale a un modelo estático, insuficiente por los objetivos aquí planteados. Se recomienda que durante la monitorización se utilice un selector de posición (imagen inferior). Con este elemento se consigue saber en que casuística de tráfico se encuentra el bus: movimiento, parada de tráfico, parada de servicio. Así se establece una asociación conjunta con los demás datos donde se encuentra el inicio y final de parada.

Subdivisión de la línea en tramos. Físicamente se corresponden al tramo entre parada y parada. La definición del tramo entre parada y parada en la monitorización se realizó mediante un selector de tres posiciones conectado al equipo de adquisición de datos (SCADA)

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PASO 4 Determinación de los datos topológicos de los tramos:El recorrido. La determinación de la pendiente y la longitud de cada tramo son dos valores a tener en cuenta dentro del modelo. El cálculo de la longitud del tramo es inmediato a partir de la monitorización. La longitud total se obtiene a partir de la suma de las velocidades discretas multiplicadas por el incremento diferencial de tiempo. time (s) 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26

Velocity (km/h) 0,5249 2,8076 7,4341 11,267 14,905 18,628 22,156 25,146 28,088 30,042 30,432 30,151

L = ∑ v(i ).∆t i =1

Muestra del formato de los datos obtenidos en la monitorización. El incremento temporal es de 1 segundo, es decir, cada segundo son analizados todas las variables.

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PASO 5 Determinación de los datos topológicos de los tramos: La pendiente.

La determinación de la pendiente se realiza a partir de la longitud del tramo y de la diferencia entre cotas:

pendiente( %) =

cota final − cotainicial x100 distancia

No obstante, la determinación precisa de las cotas (en altura) de los puntos a partir de GPS no tiene, en medio urbano, con pequeñas diferencias en la altitud, suficiente precisión. En el gráfico inferior se muestra la lectura de altura mediante GPS (azul oscuro) y la altura real (azul claro).

Cotas de la linea17 de TMB (Barcelona) según medidas de GPS frente a las reales. linea 17 (subida) 250 alt alt real

metros

200

150

100

0 1

17 19 21

27 29 31

Las diferencias son elevadas, con lo cual la determinación de la pendiente a partir de medidas con GPS es inviable. Por ello se recurrió a un método propio, basado en la proyección sobre un plano altimétrico. (Anexo 7).

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PASO 6 Análisis exploratorio de datos. Extracción de medias y detección de anomalías. Los resultados pueden presentar datos incorrectos detectables mediante distribuciones o contraste pero hay anomalías que sólo son detectables si se conoce la naturaleza del comportamiento de los motores, combustiones, emisiones, etc. Antes de iniciar la regresión sobre los datos es necesario hacer un filtrado de los mismos para detectar comportamientos anómalos o incorrectos. En este estudio en concreto se encontraron pequeños errores ( velocidades negativas), emisiones de CO2 no estequiométricas, etc. Los tipos de errores pueden pertenecer principalmente a estos grupos: • Datos fuera de rangos correcto (velocidades negativas): En los datos inferiores se pueden observar lecturas negativas de velocidades. Aunque moderadamente bajas indican un calibraje no ajustado. Velocity (km/h) -0,65918 -0,21973 -0,67139 -0,26855 -0,25635 -0,19531 0,5249 2,8076

Valores negativos (erróneos)

• Comportamientos anómalos (detección de comportamientos muy diferentes).

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• Detección de resultados incorrectos (estequiometrias no correctas)

• Detección de resultados incorrectos (comparativa de cotas).

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PASO 7 Extracción de ratios generales en cuanto a consumos y emisiones. Análisis general en cuanto a comportamiento de los buses. Consumo medio por línea, por bus, por tipo de bus, ratios genéricos de consumo por Km, etc. • Consumo medio de energía por tramos y vehículo (ida y vuelta).

• Emisiones medias por Kg de combustible por tramos y vehículo (ida y vuelta).

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PASO 8 Definición de las variables que explican la regresión. Las variables que definen el modelo de consumos y emisiones son: -

velocidad media del bus pendiente masa

Relaciones entre variables de regresión, consumo y emisiones. El modelo deberá establecer cuantitativamente cuales son estas relaciones.

También pueden incluirse otras variables en el modelo pero con menor incidencia en la explicación del consumo o emisiones como puede ser la agresividad acelerativa. En este estudio se ha considerado la misma pauta de conducción en todo momento. Las buenas prácticas aplicadas a la conducción tienen consecuencias importantes en el consumo de combustibles. Esta variable se ha analizado también aunque no ha sido objeto de modelización por considerarlo como una variable bloqueada a efectos estadísticos.

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PASO 9 Extracción de valores por tramos por cada bus y viaje.

A partir de los datos obtenidos con la monitorización se extraen por tramo los consumos totales, emisiones totales, velocidades medias y pendiente media. Ejemplo de la extracción de los datos estadísticos para el bus 2517 en la línea 17 (tramo montaña-mar)

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PASO 10 Extracción de ratios para las regresiones

A partir de los datos estadísticos anteriores se extraen los ratios de consumos/distancia; emisiones/Km. Ejemplo de la extracción de los datos estadísticos para el bus 2517 en la línia 17 (tramo montaña-mar)

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PASO 11 Visualización de las relaciones previstas en 3-D.

A partir de los datos estadísticos anteriores se pasa a graficar en 3D los datos que se pretenden correlacionar. Con estas visualizaciones se pueden observar los comportamientos de las variables.

Visualización de los estadísticos correspondientes al bus 2517 circulando por la linea 17. Las relaciones que se pueden establecer visualmente es que existe una relación entre el consumo/distancia con la velocidad (relación inversa) y con la pendiente.

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PASO 12 Establecer las funciones de regresión para cada uno de los buses.

Extracción de las mejores funciones de regresión para cada autobús a partir de los datos escogidos en el paso 9 y 10 (estadísticos y relaciones buscadas. Para bajas velocidades (caso urbano) las mejores relaciones se dan a partir de la función del tipo.

Consumo/distancia = consumo/distancia (pendiente; 1/velocidad)

Función de regresión para el bus 2517 circulando por la línea 17

Esta función explica el consumo para el caso particular del autobús 2517 (diesel) a partir de la pendiente y de la velocidad media. El ajuste de la expresión anterior és del 95 %.

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PASO 13 Agrupación de todos los datos para realizar regresiones conjuntas . 1) Se agrupan los datos estadísticos del PASO 9 y PASO 10 en una solo base de datos. 2) Se incorpora la masa del autobús como variable de regresión 3) Se establecen 2 grupos principales BUS DIESEL, BUS GAS NATURAL 4) Se establecen marcadores para los diferentes tipologías de motor: EURO2, EURO3

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PASO 14 Establecer el modelo para conjuntos homogéneos de buses.

Establecer las funciones de regresión para el conjunto de los buses (incorporando las variable masa). Cada grupo se establece según características de homogeneidad : tipo de combustible (GAS-DIESEL) y dentro de cada grupo subdivisión por tipos (EURO 2, EURO 3).

La función de regresión para los buses con DIESEL es :

La función de regresión para los buses con GAS NATURAL es:

Representación gráfica de todos los datos (DIESEL-GAS NATURAL)

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PASO 15 Contrastar correlaciones de los modelos (de forma similar para emisiones)

Graficar los datos para visualizar las correlaciones y también extraer coeficientes estadísticos sobre el grado de correlación.

Visualización de la buena correlación entre los valores reales y previstos por el modelo sobre el consumo de buses DIESEL diferenciados además por pertenecer a EURO 2 o EURO 3. Con una R-Sq del 86 %.

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Estudio de consumos y emisiones de la red de autobuses de Barcelona

Objeto.

La siguiente metodología define los pasos a seguir para la caracterización técnica de los vehículos de transporte público en cuanto a consumos y emisiones. La mayoría de modelos de consumo y emisiones se basan en establecer ciertos ratios de consumos para determinadas casuísticas (velocidades y tipologías de vehículos). Estos modelos resultan oportunos para establecer un valor aproximado en cuanto a consumos globales o emisiones derivadas de un parque automovilístico determinado. No obstante, si el propósito perseguido es valorar como cambia un consumo o emisión en función de ciertas variaciones –intencionadas o involuntarias- respecto al tráfico, es insuficiente el modelo basado en ratios. La metodología aquí propuesta permite modelizar el vehículo como una variable sujeta a condiciones de contorno (velocidades, tipo vehículo, pendientes, etc), variables que van a tener su afectación en el consumo final y van a ser correlacionadas en un elevado grado de ajuste. Se han analizado los consumos a bordo de diferentes buses y en diferentes situaciones reales de trabajo. El objetivo final del proyecto es modelar el comportamiento en cuanto a emisiones y consumos de la totalidad de la red de Barcelona en la actualidad y en escenarios futuros. La metodología aquí utilizada es pionera en este tipo de estudios por aprovechar un seguimiento segundo a segundo para poder extraer un modelo global.

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3. Análisis de la media de consumo por líneas y buses. Se han obtenido los datos de dos itinerarios (ida-vuelta) para las líneas 17 y 74 en diferentes vehículos.

LÍNEA 17

2517 DIÉSEL

1317 GAS

2915 DIÉSEL

3716 DIÉSEL

4420 DIÉSEL

Diagrama de dispersión de Altitud(m) vs Distancia real(m)

200

Altitud (m)

150

100

2000

4000 6000 Distancia real(m)

8000

10000

inicio: Avda. Jordà. (160 metros) final: Barceloneta: (5 metros)

LÍNEA 74

2517 DIÉSEL

1711 GAS

2915 DIÉSEL

3301 DIÉSEL

4401 DIÉSEL

Diagrama de dispersión Altitud (m) vs Aceleración Distancia (m) 150

Altitud (m)

125

100

50 0

1000

2000

3000

4000 5000 6000 Distancia real(m)

7000

8000

9000

inicio: Avda. Fabra i Puig : 38 metros final: Diagonal (Bruc) : 88 metros

Los datos que se evalúan son: • Velocidad media (km/h) • consumo (l/100 km) • emisiones - CO (g/100 km) - CO2(g/100 km) - HC (g(100 km) - NOx(g/100 km)

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3.1

Resultados

Los resultados son recogidos en el siguiente formato: prueba minitab_GRAF_assaig_1317_Linia17_baixada_23112004 minitab_GRAF_assaig_1317_Linia17_pujada_23112004 MINITAB_GRAF_assaig_2517_Linia17_baixada_16112004 OKMINITAB_GRAF_assaig_2517_Linia17_pujada_16112004 OKMINITAB_ GRAF_assaig_2915_Linia17_baixada_24112004 OKMINITAB_ GRAF_assaig_2915_Linia17_pujada_24112004 OKMINITAB_ GRAF_assaig_3716_Linia17_baixada_01122004 OKMINITAB_GRAF_assaig_3716_Linia17_pujada_01122004 OKMINITAB_ GRAF_assaig_4420_Linia17_baixada_03122004 OKMINITAB_ GRAF_assaig_4420_Linia17_pujada_03122004 OKMINITAB_GRAF_assaig_1711_Linia74_baixada_30112004 OKMINITAB_GRAF_assaig_1711_Linia74_pujada_30112004 OKMINITAB_GRAF_assaig_2517_Linia74_baixada_17112004 OKMINITAB_GRAF_assaig_2517_Linia74_pujada_17112004 OKMINITAB_GRAF_assaig_2915_Linia74_baixada_25112004 OKMINITAB_ GRAF_assaig_2915_Linia74_pujada_25112004 OKMINITAB_GRAF_assaig_3301_Linia74_baixada_19112004 OKMINITAB_GRAF_assaig_3301_Linia74_pujada_19112004 OKMINITAB_ GRAF_assaig_4201_Linia74_baixada_02122004 OKMINITAB_GRAF_assaig_4201_Linia74_pujada_02122004

linea 17 17 17 17 17 17 17 17 17 17 74 74 74 74 74 74 74 74 74 74

pendiente -13 13 -13 13 -13 13 -13 13 -13 13 3 -3 3 -3 3 -3 3 -3 3 -3

bus 1317 1317 2517 2517 2915 2915 3716 3716 4420 4420 1711 1711 2517 2517 2915 2915 3301 3301 4201 4201

comb gas gas diesel diesel diesel diesel diesel diesel diesel diesel gas gas diesel diesel diesel diesel diesel diesel diesel diesel

marca modelo FASE ITY-CLASEURO III IVECO ITY-CLASEURO III IVECO MERCEDES B O 405 NEURO II MERCEDES B O 405 NEURO II MAN NL 223F EURO III MAN NL 223F EURO III MERCEDESO 405 GN2 EURO II MERCEDESO 405 GN2 EURO II MAN NM-223F EURO III MAN NM-223F EURO III MAN NL-243F EURO III MAN NL-243F EURO III MERCEDES N O 405 NEURO II MERCEDES N O 405 NEURO II MAN NL 223F EURO III MAN NL 223F EURO III MAN G 313 F (a EURO II MAN G 313 F (a EURO II MERCEDES MB 412 D EURO II MERCEDES MB 412 D EURO II

Km 79938 79938 320241 320241 130734 130734 381018 381018 91127 91127 127798 127798 320241 320241 130734 130734 276967 276967 220048 220048

Y los principales ratios: prueba minitab_GRAF_assaig_1317_Linia17_baixada_23112004 minitab_GRAF_assaig_1317_Linia17_pujada_23112004 MINITAB_GRAF_assaig_2517_Linia17_baixada_16112004 OKMINITAB_GRAF_assaig_2517_Linia17_pujada_16112004 OKMINITAB_ GRAF_assaig_2915_Linia17_baixada_24112004 OKMINITAB_ GRAF_assaig_2915_Linia17_pujada_24112004 OKMINITAB_ GRAF_assaig_3716_Linia17_baixada_01122004 OKMINITAB_GRAF_assaig_3716_Linia17_pujada_01122004 OKMINITAB_ GRAF_assaig_4420_Linia17_baixada_03122004 OKMINITAB_ GRAF_assaig_4420_Linia17_pujada_03122004 OKMINITAB_GRAF_assaig_1711_Linia74_baixada_30112004 OKMINITAB_GRAF_assaig_1711_Linia74_pujada_30112004 OKMINITAB_GRAF_assaig_2517_Linia74_baixada_17112004 OKMINITAB_GRAF_assaig_2517_Linia74_pujada_17112004 OKMINITAB_GRAF_assaig_2915_Linia74_baixada_25112004 OKMINITAB_ GRAF_assaig_2915_Linia74_pujada_25112004 OKMINITAB_GRAF_assaig_3301_Linia74_baixada_19112004 OKMINITAB_GRAF_assaig_3301_Linia74_pujada_19112004 OKMINITAB_ GRAF_assaig_4201_Linia74_baixada_02122004 OKMINITAB_GRAF_assaig_4201_Linia74_pujada_02122004

velocidad(Km/h) consumo(g/Km) consumo(kWh/Km) g CO/Km 11,9099 431,3 5,0 1,6 10,3524 633,5 7,3 5,6 10,4779 425,9 4,0 0,7 8,40222 671,6 6,2 3,9 8,57 525,1 4,9 11,5 8,95095 756,6 7,0 26,2 8,23231 616,7 5,7 4,6 9,60176 888,1 8,3 1,6 10,1108 452,0 4,2 11,7 8,68529 671,0 6,2 22,0 12,0096 660,8 7,7 24,6 11,7884 672,1 7,8 24,0 10,4169 532,4 5,0 22,6 9,97924 502,0 4,7 14,7 9,79003 623,7 5,8 5,3 11,3868 534,8 5,0 33,8 9,01255 669,3 6,2 4,2 11,0831 536,2 5,0 0,7 10,6836 222,7 2,1 0,0 11,1693 201,0 1,9 1,6

g CO2/Km 1175,4 1720,6 1343,3 2113,3 1645,7 2351,4 1840,6 2639,4 1451,7 2221,2 1762,4 1794,7 1645,6 1561,9 1722,4 1431,9 2105,9 1691,8 662,0 594,5

g HC/Km 1,68 2,72 1,22 1,85 0,50 0,49 1,19 1,31 0,47 0,55 3,92 3,78 1,32 1,36 0,48 0,36 1,79 1,45 0,36 0,30

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g emisi贸n/Km

consumo(g/Km)

prueba minitab_GRAF_assaig_1317_Linia17_baixada_23112004 minitab_GRAF_assaig_1317_Linia17_pujada_23112004 MINITAB_GRAF_assaig_2517_Linia17_baixada_16112004 OKMINITAB_GRAF_assaig_2517_Linia17_pujada_16112004 OKMINITAB_ GRAF_assaig_2915_Linia17_baixada_24112004 OKMINITAB_ GRAF_assaig_2915_Linia17_pujada_24112004 OKMINITAB_ GRAF_assaig_3716_Linia17_baixada_01122004 OKMINITAB_GRAF_assaig_3716_Linia17_pujada_01122004 OKMINITAB_ GRAF_assaig_4420_Linia17_baixada_03122004 OKMINITAB_ GRAF_assaig_4420_Linia17_pujada_03122004

consumo(g/Km) 431,3 633,5 425,9 671,6 525,1 756,6 616,7 888,1 452,0 671,0

g CO/Km 1,6 5,6 0,7 3,9 11,5 26,2 4,6 1,6 11,7 22,0

g CO2/Km 1175,4 1720,6 1343,3 2113,3 1645,7 2351,4 1840,6 2639,4 1451,7 2221,2

g HC/Km 1,68 2,72 1,22 1,85 0,50 0,49 1,19 1,31 0,47 0,55

g NOx/Km 9,73 14,13 14,28 23,49 21,77 24,47 29,27 37,24 23,42 29,27

OKMINITAB_GRAF_assaig_1711_Linia74_baixada_30112004 OKMINITAB_GRAF_assaig_1711_Linia74_pujada_30112004 OKMINITAB_GRAF_assaig_2517_Linia74_baixada_17112004 OKMINITAB_GRAF_assaig_2517_Linia74_pujada_17112004 OKMINITAB_GRAF_assaig_2915_Linia74_baixada_25112004 OKMINITAB_ GRAF_assaig_2915_Linia74_pujada_25112004 OKMINITAB_GRAF_assaig_3301_Linia74_baixada_19112004 OKMINITAB_GRAF_assaig_3301_Linia74_pujada_19112004 OKMINITAB_ GRAF_assaig_4201_Linia74_baixada_02122004 OKMINITAB_GRAF_assaig_4201_Linia74_pujada_02122004

660,8 672,1 532,4 502,0 623,7 534,8 669,3 536,2 222,7 201,0

24,6 24,0 22,6 14,7 5,3 33,8 4,2 0,7 0,0 1,6

1762,4 1794,7 1645,6 1561,9 1722,4 1431,9 2105,9 1691,8 662,0 594,5

3,92 3,78 1,32 1,36 0,48 0,36 1,79 1,45 0,36 0,30

17,98 16,44 17,29 16,75 21,61 16,74 25,84 20,24 7,35 7,03

g emisi贸n/gr comb

1000xg CO/g comb g CO2/g comb 1000xg HC/gr comb1000 g NOx/g comb 3,81 2,73 3,90 22,55 8,83 2,72 4,29 22,30 1,63 3,15 2,86 33,52 5,88 3,15 2,75 34,97 21,90 3,13 0,95 41,46 34,63 3,11 0,65 32,34 7,41 2,98 1,93 47,46 1,80 2,97 1,48 41,93 25,98 3,21 1,03 51,83 32,82 3,31 0,82 43,62

37,28 35,69 42,48 29,37 8,53 63,23 6,33 1,36 0,20 7,82

2,67 2,67 3,09 3,11 2,76 2,68 3,15 3,15 2,97 2,96

5,93 5,63 2,48 2,71 0,76 0,68 2,67 2,71 1,61 1,50

27,20 24,46 32,47 33,37 34,65 31,31 38,61 37,75 32,99 34,97

Estudio de consumos y emisiones de la red de autobuses de Barcelona - 25

Los resultados globales por línea y autobuses han sido velocidad (km/h)

velocidad (km/h)

LÍNEA 17 BAJADA SUBIDA

1317 GAS 11,91 10,35

2517 DIÉSEL 2915 DIÉSEL 3716 DIÉSEL 4420 DIÉSEL MERC DIESEL 10,48 8,57 8,23 10,11 8,40 8,95 9,60 8,69

LÍNEA 74 IDA VUELTA

1711 GAS 12,01 11,79

2517 DIÉSEL 2915 DIÉSEL 3301 DIÉSEL 4201 DIÉSEL 10,42 9,79 9,01 10,68 9,98 11,39 11,08 11,17

La velocidad media es uno de los parámetros que más influye en la eficiencia energética del transporte [litros/km]. Dado que las emisiones están relacionadas con el valor absoluto del combustible consumido, es importante incluir la velocidad como uno de los parámetros del análisis del consumo y de las emisiones. Los rangos de velocidades se sitúan entre los 8 y los 12 km/h.

velocidad media línea 74

velocidad media línea 17 14,00

14,00

BAJADA SUBIDA

BAJADA 12,00

SUBIDA

12,00

10,00

8,00

6,00

4,00

2,00

2,00 0,00

0,00 1317 GAS

2517 DIÉSEL 2915 DIÉSEL 3716 DIÉSEL 4420 DIÉSEL

1711 GAS

2517 DIÉSEL 2915 DIÉSEL 3301 DIÉSEL 4201 DIÉSEL

Estudio de consumos y emisiones de la red de autobuses de Barcelona - 26

3.2

Variables por km

Las variables por km son indicativas de la eficiencia del (bus + red). Si se quiere saber la eficiencia de las emisiones sólo por vehículo, se debe utilizar el indicador (emisión/ g combustible). consumo (g/km)

consumo (g/km)

LÍNEA 17 SUBIDA BAJADA

1317 GAS

2517 DIÉSEL

2915 DIÉSEL

3716 DIÉSEL

4420 DIÉSEL

431,32 633,47

425,94 671,57

525,11 756,58

616,68 888,07

451,95 670,95

LÍNEA 74 IDA VUELTA

1711 GAS

2517 DIÉSEL

2915 DIÉSEL

3301 DIÉSEL

4201 DIÉSEL

660,83 672,10

532,39 502,00

623,66 534,78

669,27 536,24

222,73 200,98

MERC DIÉSEL

Tabla 1. Consumos específicos.

El consumo de combustible presenta evidentes diferencias en la línea 17 debido al recorrido en subida y bajada. Mientras que en los tramos de bajada se consumen unos 490 g/km, en los tramos de subida se pasa a unos 724 g/km de consumo. En cambio, la línea 74 no presenta tantas diferencias, ya que la pendiente media es inferior. El vehículo 4201 consume bastante menos, porque es de reducidas dimensiones.

(g/kWh.) línea 17

(g/kWh.) línea 74

1000,00 800,00

1000,00 BAJADA SUBIDA

BAJADA SUBIDA

800,00

600,00

400,00

200,00

0,00

0,00 1317 GAS

2517 DIÉSEL

2915 DIÉSEL

3716 DIÉSEL

4420 DIÉSEL

1711 GAS

2517 DIÉSEL

2915 DIÉSEL

3301 DIÉSEL

4201 DIÉSEL

En el gráfico siguiente se aprecia la relación inversa que se establece entre el consumo específico y la velocidad media. línea 17 (bajada) 650

consumo (g/km)

600 550 500 450 400 350 300 7,00

8,00

9,00

10,00

11,00

12,00

13,00

velocidad (m/s.)

Estudio de consumos y emisiones de la red de autobuses de Barcelona - 27

kwh/km

LÍNEA 17 BAJADA SUBIDA LÍNEA 74 BAJADA SUBIDA

1317 GAS

2517 DIÉSEL

2915 DIÉSEL

3716 DIÉSEL

4420 DIÉSEL

5,00 7,35

3,96 6,25

4,88 7,04

5,74 8,26

4,20 6,24

1711 GAS

2517 DIÉSEL

2915 DIÉSEL

3301 DIÉSEL

4201 DIÉSEL

7,67 7,80

4,95 4,67

5,80 4,97

6,22 4,99

2,07 1,87

MERC DIÉSEL

Tabla 2. Energía específica.

Los gráficos siguientes son un calco de los anteriores ya que se trata de una traducción de las unidades másicas de combustible a unidades energéticas. Se detecta un aumento del consumo de los vehículos de gas comparado con la Tabla 1, debido al mayor PCI del gas natural comparado con el gas-oil.

(kwh/km) línea 17

(kwh/km) línea 74 9,00

9,00 8,00

BAJADA

8,00

7,00

SUBIDA

7,00

6,00

5,00

4,00

3,00

2,00

1,00

BAJADA SUBIDA

0,00

0,00 1317 GAS

2517 DIÉSEL

2915 DIÉSEL

3716 DIÉSEL

4420 DIÉSEL

1711 GAS

2517 DIÉSEL

2915 DIÉSEL

3301 DIÉSEL

4201 DIÉSEL

Estudio de consumos y emisiones de la red de autobuses de Barcelona - 28

g CO/km

LÍNEA 17 BAJADA SUBIDA

1317 GAS 1,64 5,59

2517 DIÉSEL 2915 DIÉSEL 3716 DIÉSEL 4420 DIÉSEL MERC DIÉSEL 0,69 11,50 4,57 25,98 3,95 26,20 1,60 32,82

LÍNEA 74 IDA VUELTA

1711 GAS 24,64 23,99

2517 DIÉSEL 2915 DIÉSEL 3301 DIÉSEL 4201 DIÉSEL 22,62 5,32 4,24 0,04 14,74 33,81 0,73 1,57

Tabla 3. Emisiones de CO por km.

Las emisiones de CO tienen una elevada dispersión de resultados, que oscila de los 0,04 gramos a los 34 gramos por kilómetro. Esta elevada diferencia de resultados permite pensar en un rendimiento muy dispar de los catalizadores de los diferentes buses. No obstante, existen elevadas diferencias dentro de un mismo bus que no ofrecen una explicación clara.

(g CO/km) línea 74

(g CO/km) línea 17

35,00

35,00 30,00 25,00

BAJADA SUBIDA

30,00

BAJADA

25,00

SUBIDA

20,00

15,00

10,00

5,00

5,00 0,00

0,00 1317 GAS

2517 DIÉSEL

2915 DIÉSEL

3716 DIÉSEL

4420 DIÉSEL

1711 GAS

2517 DIÉSEL

2915 DIÉSEL

3301 DIÉSEL

4201 DIÉSEL

Estudio de consumos y emisiones de la red de autobuses de Barcelona - 29

g CO2/Km

LÍNEA 17 BAJADA SUBIDA

1317 GAS

LÍNEA 74 IDA VUELTA

1711 GAS 1762,38 1794,66

2517 DIÉSEL 2915 DIÉSEL 3716 DIÉSEL 4420 DIÉSEL MERC DIÉSEL

1175,39 1720,59

1343,26 2113,31

1645,70 2351,36

1840,61 2639,40

1451,69 2221,19

2517 DIÉSEL 2915 DIÉSEL 3301 DIÉSEL 4201 DIÉSEL 1645,63 1722,36 2105,90 662,00 1561,87 1431,88 1691,79 594,53 Tabla 4. Emisiones de CO2 por km.

Las diferencias entre subida y bajada (muy notables en la línea 17) se aprecian perfectamente en el gráfico de emisiones de la línea 17. En todos los tramos de subida se emite más CO2 que en los de bajada. En la línea 74, al no ser tan pronunciado el factor pendiente a lo largo del tramo, los valores no son tan significativamente distintos, aunque las emisiones en subida continúan siendo superiores.

(g CO2/km) línea 74

(g CO2/km) línea 17

3000,00

3000,00 2500,00

BAJADA

2500,00

SUBIDA

2000,00

1500,00

1000,00

500,00

0,00

BAJADA SUBIDA

0,00 1317 GAS

1711 GAS

2517 2915 3716 4420 DIÉSEL DIÉSEL DIÉSEL DIÉSEL

2517 2915 3301 4201 DIÉSEL DIÉSEL DIÉSEL DIÉSEL

Las emisiones de CO2 que se establecen son inversamente proporcionales a la velocidad del bus. Este hecho se refleja en el Gráfico 1. Ejemplo para la línea 17 (bajada).

línea 17 (bajada) 1900

emisiones CO2 (g/Km)

1800 1700 1600 1500 1400 1300 1200 1100 1000 8,00

8,50

9,00

9,50

10,00 10,50 11,00 velocidad (m/s.)

11,50

12,00

12,50

Gráfico 1. Relación emisión-velocidad

Estudio de consumos y emisiones de la red de autobuses de Barcelona - 30

g HC/Km

LÍNEA 17 BAJADA SUBIDA

1317 GAS

2517 DIÉSEL

2915 DIÉSEL

3716 DIÉSEL

4420 DIÉSEL

1,68 2,72

1,22 1,85

0,50 0,49

1,19 1,31

0,47 0,55

LÍNEA 74 IDA VUELTA

1711 GAS

2517 DIÉSEL

2915 DIÉSEL

3301 DIÉSEL

4201 DIÉSEL

3,92 3,78

1,32 1,36

0,48 0,36

1,79 1,45

0,36 0,30

MERC DIÉSEL

Tabla 5. Emisiones de HC por km.

Las emisiones de HC se sitúan normalmente entre 0,5 y 2 g/km, exceptuando el bus 1711 de gas que presenta unas emisiones muy superiores al resto de vehículos (> 3,5 g/km). El mejor vehículo por lo que respecta a emisiones es el 2915 (diésel) con emisiones siempre inferiores a los 0,5 g/km. No obstante, para ver si las emisiones son altas o bajas es necesario comprobar si las emisiones por kg. de combustible son elevadas o no.

(g HC/km) línea 17

4,00 3,50 3,00 2,50 2,00 1,50 1,00 0,50 0,00

(g HC/km) línea 74

BAJADA SUBIDA

1317 GAS

2517 DIÉSEL

2915 DIÉSEL

3716 DIÉSEL

4420 DIÉSEL

4,00 3,50 3,00 2,50 2,00 1,50 1,00 0,50 0,00

BAJADA SUBIDA

1711 GAS

2517 DIÉSEL

2915 DIÉSEL

3301 DIÉSEL

4201 DIÉSEL

Estudio de consumos y emisiones de la red de autobuses de Barcelona - 31

g NOx/km

LÍNEA 17 BAJADA SUBIDA LÍNEA 74 IDA VUELTA

1317 GAS

2517 DIÉSEL

2915 DIÉSEL

3716 DIÉSEL

4420 DIÉSEL

9,73 14,13

14,28 23,49

21,77 24,47

29,27 37,24

23,42 29,27

1711 GAS

2517 DIÉSEL

2915 DIÉSEL

3301 DIÉSEL

4201 DIÉSEL

17,98 16,44

17,29 16,75

21,61 16,74

25,84 20,24

7,35 7,03

MERC DIÉSEL

Tabla 6. Emisiones de NOX por km.

Las emisiones de NOX presentan una elevada variabilidad (entre 10 y 37 g/km). El vehículo 3716 (diésel) es el que presenta los peores resultados. El vehículo 4201 (diésel) es el que presenta el valor mínimo, pero no es comparable, ya que es de dimensiones inferiores. Sólo cuando se evalúen las emisiones por litro consumido se podrán comparar realmente las emisiones por litro de combustible consumido.

(g NOX/km) línea 17

40,00 35,00 30,00 25,00 20,00 15,00 10,00 5,00 0,00

(g NOX/km) línea 74

40,00 35,00 30,00 25,00 20,00 15,00 10,00 5,00 0,00

BAJADA SUBIDA

1317 GAS

2517 DIÉSEL

2915 DIÉSEL

3716 DIÉSEL

4420 DIÉSEL

BAJADA SUBIDA

1711 GAS

2517 DIÉSEL

2915 DIÉSEL

3301 DIÉSEL

4201 DIÉSEL

Estudio de consumos y emisiones de la red de autobuses de Barcelona - 32

3.3

Variables por kg de combustible.

Hasta ahora se han analizado las variables por unidad de distancia (km). No obstante, las emisiones dependen directamente de los litros consumidos y de la forma como se han consumido (regímenes, carga del motor, etc.). Posteriormente son alteradas por la eficiencia del catalizador. Por lo tanto, las emisiones se analizarán a partir del consumo absoluto y de otras variables (tipo de conducción, velocidad media). Por consiguiente, el primer paso, antes de analizar las emisiones, será hallar el modelo de consumo.

Velocidad media km/h Consumo espec. (l/km)

Distancia (km)

Tipo de conducción

Consumo (litros) Tipo de vehículo

Pendiente

Emisiones

Las ratios siguientes (g emisión / g combustible) son indicadores del buen o mal funcionamiento del vehículo en términos de emisiones. Se pueden ver involucrados en estas ratios desde el tipo de combustible consumido hasta la buena o mala combustión o la eficiencia de los catalizadores. Para un mismo bus en condiciones similares, las emisiones deben ser proporcionales al consumo.

Estudio de consumos y emisiones de la red de autobuses de Barcelona - 33

1000xg CO/g comb

LÍNEA 17 BAJADA SUBIDA

1317 GAS 3,81 8,83

2517 DIÉSEL 2915 DIÉSEL 3716 DIÉSEL 4420 DIÉSEL MERC DIÉSEL 1,63 21,90 7,41 25,98 5,88 34,63 1,80 32,82

LÍNEA 74 IDA VUELTA

1711 GAS 37,28 35,69

2517 DIÉSEL 2915 DIÉSEL 3301 DIÉSEL 4201 DIÉSEL 42,48 6,33 0,20 8,53 63,23 29,37 1,36 7,82

(g CO/kg comb) línea 17

(g CO/kg comb) línea 74

70,00

60,00

BAJADA

60,00

50,00

SUBIDA

50,00

40,00

30,00

20,00

10,00

0,00

BAJADA SUBIDA

0,00 1317 GAS

2517 DIÉSEL

2915 DIÉSEL

3716 DIÉSEL

4420 DIÉSEL

1711 GAS

2517 DIÉSEL

2915 DIÉSEL

3301 DIÉSEL

4201 DIÉSEL

Demasiada diferencia

Las emisiones de CO son muy diferentes dependiendo del vehículo. Las ratios van desde un 0,2 hasta más de 60. Dentro de un rango determinado, las diferencias podrían atribuirse a diferentes eficiencias de los catalizadores o incluso a la combustión, pero las diferencias extremas de valores (300 veces) indican que los datos leídos son probablemente incorrectos. Probablemente haya habido problemas en la obtención de información en el equipo. Además, los valores tan diferentes del bus 2915 entre el recorrido de ida y el de vuelta parecen confirmar esta hipótesis.

Estudio de consumos y emisiones de la red de autobuses de Barcelona - 34

g CO2/g comb

LÍNEA 17 BAJADA SUBIDA

1317 GAS

LÍNEA 74 IDA VUELTA

1711 GAS 2,67 2,67

2517 DIÉSEL 2915 DIÉSEL 3716 DIÉSEL 4420 DIÉSEL MERC DIÉSEL

2,73 2,72

3,15 3,15

3,13 3,11

2,98 2,97

3,21 3,31

2517 DIÉSEL 2915 DIÉSEL 3301 DIÉSEL 4201 DIÉSEL 3,09 2,76 3,15 2,97 3,11 2,68 3,15 2,96

NO CORRECTO BAJADA SUBIDA

(g CO2/g comb.) línea 17 3,50

(g CO2/g comb.) línea 74

BAJADA SUBIDA

3,50

3,00

2,50

2,00

1,50

1,00

0,50

0,50 0,00

0,00 1317 GAS

2517 DIÉSEL

2915 DIÉSEL

3716 DIÉSEL

4420 DIÉSEL

1711 GAS

2517 DIÉSEL

2915 DIÉSEL

3301 DIÉSEL

4201 DIÉSEL

Estudio de consumos y emisiones de la red de autobuses de Barcelona - 35

1000xg HC/g comb

LÍNEA 17 BAJADA SUBIDA

1317 GAS

LÍNEA 74 IDA VUELTA

1711 GAS 5,93 5,63

2517 DIÉSEL 2915 DIÉSEL 3716 DIÉSEL 4420 DIÉSEL MERC DIÉSEL

3,90 4,29

2,86 2,75

0,95 0,65

1,93 1,48

1,03 0,82

2517 DIÉSEL 2915 DIÉSEL 3301 DIÉSEL 4201 DIÉSEL 2,48 0,76 2,67 1,61 2,71 0,68 2,71 1,50

(g HC/kg comb) línea 74

(g HC/kg comb) línea 17 6,00

6,00 5,00 4,00

BAJADA

5,00

SUBIDA

4,00

3,00

2,00

1,00

BAJADA SUBIDA

0,00

0,00 1317 GAS

2517 DIÉSEL

2915 DIÉSEL

3716 DIÉSEL

4420 DIÉSEL

1711 GAS

2517 DIÉSEL

2915 DIÉSEL

3301 DIÉSEL

4201 DIÉSEL

Estudio de consumos y emisiones de la red de autobuses de Barcelona - 36

1000 x g NOx/g comb

LÍNEA 17 BAJADA SUBIDA

1317 GAS

LÍNEA 74 IDA VUELTA

1711 GAS 27,20 24,46

22,55 22,30

1000 x g NOx/g comb 2517 DIÉSEL 2915 DIÉSEL 3716 DIÉSEL 4420 DIÉSEL MERC DIÉSEL 33,52 34,97

41,46 32,34

47,46 41,93

2517 DIÉSEL 2915 DIÉSEL 3301 DIÉSEL 4201 DIÉSEL 32,47 34,65 38,61 32,99 33,37 31,31 37,75 34,97

(g NOx/kg comb) línea 17

(g NOx/kg comb) línea 74

60,00

60,00 50,00

51,83 43,62

BAJADA SUBIDA

50,00

40,00

30,00

20,00

10,00

BAJADA SUBIDA

0,00

0,00 1317 GAS

2517 2915 3716 4420 DIÉSEL DIÉSEL DIÉSEL DIÉSEL

1711 GAS

2517 2915 3301 4201 DIÉSEL DIÉSEL DIÉSEL DIÉSEL

Las emisiones de NOX son las que se mantienen dentro de unos rangos globales característicos (20-50) g/kg de combustible. Las diferencias entre los buses de gas y diésel ya son visibles en esta primera evaluación por líneas. Los buses de gas presentan un mejor comportamiento en cuanto a emisiones.

Estudio de consumos y emisiones de la red de autobuses de Barcelona - 37

3.4

Variables por kWh.

g CO/kwh

LÍNEA 17 BAJADA SUBIDA

1317 GAS 0,33 0,76

2517 DIÉSEL 2915 DIÉSEL 3716 DIÉSEL 4420 DIÉSEL MERC DIÉSEL 0,17 2,36 0,80 2,79 0,63 3,72 0,19 3,53

LÍNEA 74 BAJADA SUBIDA

1711 GAS 3,21 3,08

2517 DIÉSEL 2915 DIÉSEL 3301 DIÉSEL 4201 DIÉSEL 4,57 0,68 0,02 0,92 6,80 3,16 0,15 0,84

(g CO/kwh.) línea 17

7,00 6,00 5,00 4,00

(g CO/kwh.) línea 74

7,00 6,00 5,00 4,00 3,00 2,00 1,00 0,00

BAJADA SUBIDA

3,00 2,00 1,00 0,00 1317 GAS

2517 2915 3716 DIÉSEL DIÉSEL DIÉSEL

4420 DIÉSEL

BAJADA SUBIDA

1711 GAS

2517 2915 3301 4201 DIÉSEL DIÉSEL DIÉSEL DIÉSEL

Demasiada diferencia

Estudio de consumos y emisiones de la red de autobuses de Barcelona - 38

g CO2/kwh

LÍNEA 17 BAJADA SUBIDA

1317 GAS

LÍNEA 74 BAJADA SUBIDA

1711 GAS 229,91 230,19

2517 DIÉSEL 2915 DIÉSEL 3716 DIÉSEL 4420 DIÉSEL MERC DIÉSEL

234,92 234,15

339,10 338,37

336,99 334,18

320,93 319,58

2517 DIÉSEL 2915 DIÉSEL 3301 DIÉSEL 4201 DIÉSEL 332,37 296,96 338,34 319,59 334,54 287,90 339,24 318,08

(g CO2/kwh) línea 17

(g CO2/kwh) línea 74

400,00 350,00 300,00

345,38 355,97

400,00 350,00

BAJADA SUBIDA

300,00

250,00

200,00

150,00

100,00

50,00

0,00

BAJADA SUBIDA

0,00 1317 GAS

2517 DIÉSEL

2915 DIÉSEL

3716 DIÉSEL

4420 DIÉSEL

1711 GAS

2517 DIÉSEL

2915 DIÉSEL

3301 DIÉSEL

4201 DIÉSEL

Estudio de consumos y emisiones de la red de autobuses de Barcelona - 39

g HC/kwh

LÍNEA 17 BAJADA SUBIDA

1317 GAS

LÍNEA 74 BAJADA SUBIDA

1711 GAS 0,51 0,49

2517 DIÉSEL 2915 DIÉSEL 3716 DIÉSEL 4420 DIÉSEL MERC DIÉSEL

0,34 0,37

0,31 0,30

0,10 0,07

0,21 0,16

0,11 0,09

2517 DIÉSEL 2915 DIÉSEL 3301 DIÉSEL 4201 DIÉSEL 0,27 0,08 0,29 0,17 0,29 0,07 0,29 0,16

(g HC/kwh) línea 74

(g HC/kwh) línea 17

0,60

0,60 BAJADA

0,50

BAJADA

0,50

SUBIDA

0,40

0,30

0,20

0,10

SUBIDA

0,00

0,00 1317 GAS

2517 DIÉSEL

2915 3716 DIÉSEL DIÉSEL

4420 DIÉSEL

1711 GAS

2517 2915 3301 4201 DIÉSEL DIÉSEL DIÉSEL DIÉSEL

Estudio de consumos y emisiones de la red de autobuses de Barcelona - 40

g NOx/kwh

LÍNEA 17 BAJADA SUBIDA LÍNEA 74 BAJADA SUBIDA

1317 GAS

2517 DIÉSEL

2915 DIÉSEL

3716 DIÉSEL

4420 DIÉSEL

1,94 1,92

3,60 3,76

4,46 3,48

5,10 4,51

5,57 4,69

1711 GAS

2517 DIÉSEL

2915 DIÉSEL

3301 DIÉSEL

4201 DIÉSEL

2,35 2,11

3,49 3,59

3,73 3,37

4,15 4,06

3,55 3,76

(g NOx/kwh) línea 17

(g NOx/kwh) línea 74

6,00 5,00

MERC DIÉSEL

6,00 5,00

BAJADA SUBIDA

4,00

3,00

2,00

BAJADA SUBIDA

1,00

0,00

0,00 1317 GAS

2517

2915

3716

4420

DIÉSEL

1711 GAS

2517 DIÉSEL

2915 DIÉSEL

3301 DIÉSEL

4201 DIÉSEL

Estudio de consumos y emisiones de la red de autobuses de Barcelona - 41

3.5

Regresión para los valores medios.

En este apartado se realiza una regresión entre el consumo específico (g/km) con las variables regresoras de velocidad media (km/h) y la pendiente media. Para hacer la regresión, los datos se agrupan en diferentes categorías según el objetivo que se quiera alcanzar (todos los vehículos, sólo diésel, sólo gas natural, vehículo 4401, etc.). Se han realizado modelos de consumo de los buses de gas, diésel y bus a bus en particular. El objetivo final es encontrar grupos de comportamiento homogéneo para establecer pautas de comportamiento. En la siguiente lista aparecen los consumos medios de todos los buses (diésel y gas), sus velocidades medias y las pendientes. Se quiere establecer cuál es la relación entre consumo y el resto de variables. línea pendient bus 17 -13 1317 17 13 1317 17 -13 2517 17 13 2517 17 -13 2915 17 13 2915 17 -13 3716 17 13 3716 17 -13 4420 17 13 4420 74 3 1711 74 -3 1711 74 2517 3 74 -3 2517 3 2915 74 74 -3 2915 3 3301 74 74 -3 3301 74 3 4201 74 -3 4201

comb gas gas diesel diesel diesel diesel diesel diesel diesel diesel gas gas diesel diesel diesel diesel diesel diesel diesel diesel

velocidad(km/h) consumo(g/km) 11,9099 431,324 10,3524 633,475 10,4779 425,945 8,4022 671,566 8,57 525,113 8,951 756,582 8,2323 616,684 9,6018 888,072 10,1108 451,953 8,6853 670,953 12,0096 660,833 11,7884 672,097 10,4169 532,39 9,9792 502,004 9,79 623,657 11,3868 534,779 9,0126 669,272 11,0831 536,244 222,732 10,6836 11,1693 200,98

Consumo (g/Km)

Estudio de consumos y emisiones de la red de autobuses de Barcelona - 42

A) Vehículos DIÉSEL (excepto 4401) Se han separado de los datos los correspondientes al vehículo 4401 porque se considera que es de una tipología muy diferente (peso) al resto y, por lo tanto, no sería representativo de la misma población. Posteriormente, cuando se incluya el peso del vehículo en la regresión, el bus 4401 entrará de nuevo dentro del modelo global. • La regresión del consumo respecto de la velocidad resulta:

consumo (g/km) = 1131 - 57,4 velocidad (km/h) Predictor Constante velocidad(km/h)

S = 80,2686

Coef 1130,6 -57,40

R-Sq = 38,1%

SE Coef 213,5 22,07

T 5,30 -2,60

P 0,000 0,025

R-Sq(adj) = 32,5%

previsto2(g/km) = 358,4 + 0,3809 consumo(g/km)

Consumo previsto (g/km)

650

600

550

500

400

500

600 consumo (g/km)

700

800

El gráfico muestra una posible relación lineal, pero muy dispersa, por lo tanto, la velocidad no es suficiente para explicar el consumo. La regresión lineal en este caso solo explicaría un 38 % de los datos. Este resultado aún es suficiente. La próxima regresión implicará a la pendiente como variable regresora.

Estudio de consumos y emisiones de la red de autobuses de Barcelona - 43

• La regresión del consumo respecto de la velocidad y la pendiente resulta: consumo(g/km) = 985 - 41,6 velocidad(km/h) + 6,51 pendiente Predictor Constante velocidad(km/h) pendiente

S = 47,2309

Coef SE Coef 984,8 129,5 -41,57 13,42 6,511 1,395

R-Sq = 80,5%

T 7,61 -3,10 4,67

P 0,000 0,011 0,001

R-Sq(adj) = 76,6%

El gráfico siguiente ilustra los valores previstos frente a los reales

previsto(g/km) = 44,21 + 0,9459 consumo(g/km) 800

Consumo previsto(g/km)

750 700 650 600 550 500 450 400

500

700

600

800

consumo(g/km)

Como se puede apreciar, el ajuste entre los valores de consumo y los previstos por la regresión son mucho mejores que en el anterior: la regresión explica un 80% de los resultados. Los resultados expresan que la sensibilidad velocidad son equivalentes a:

del consumo a la pendiente y a la

• Incrementar en 1 km/h la velocidad reduce el consumo en 41 g/km. • Incrementar en 1 % la pendiente aumenta el consumo en 6,6 g/km.

Estudio de consumos y emisiones de la red de autobuses de Barcelona - 44

Si se realiza la regresión teniendo en cuenta la masa de los vehículos, resulta evidentemente aún más ajustada. El gráfico de valores previstos frente a los reales muestra, además, una tendencia diferente de los buses EURO II respecto de los EURO III. Diagrama de dispersión de CONSUMO PREVISTO vs consumo(g/km) 900

FASE EURO II EURO III

Consumo previsto (g/km)

800 700 600 500 400 300 200 200

300

400

500

600

700

800

900

consumo(g/km)

consumo (g/km) = 657 + 0,0244 masa total + 0,000592 pendiente * masa- 43,7 velocidad (km/h)

S = 57,2892

R-Sq = 91,6%

R-Sq(adj) = 89,5%

Consumo previsto (g/km)

Se puede desbloquear por fases (EURO 2, EURO 3), ya que los valores previstos de las diferentes fases presentan un comportamiento tendencial marcadamente distinto.

Por consiguiente, se deberían dar las ecuaciones de regresión diferenciadas por fases.

Estudio de consumos y emisiones de la red de autobuses de Barcelona - 45

Si s贸lo se toman como ejemplo los buses de gasoil de la fase EURO 2, la regresi贸n resulta: Regresi贸n por tramos: consumo (g/km) versus pendiente; velocidad (km/h); ... Alpha-to-Enter: 0,4

Alpha-to-Remove: 0,4

Response is consumo(g/Km) on 6 predictors, con N = 10

Paso Constante

1 133,0

2 133,0

3 638,0

4 4364,4

masa total T-Valor P-Valor

0,0290 4,81 0,001

0,0290 8,59 0,000

0,0249 8,53 0,000

0,0242 7,94 0,001

0,00061 4,31 0,004

0,00058 5,63 0,001

0,00053 4,52 0,006

pendiente * masa T-Valor P-Valor velocidad (km/h) T-Valor P-Valor

-45 -2,66 0,038

1/velocidad T-Valor P-Valor

-239 -1,15 0,304 -17612 -0,93 0,395

S R-Sq R-Sq(adj) Mallows C-p

112 74,28 71,07 26,1

62,6 92,95 90,94 4,8

45,8 96,77 95,15 2,0

46,3 97,24 95,04 3,4

Y si se eligen las 3 primeras variables:

consumo (g/km) = 638 + 0,0249 masa total + 0,000581 pendiente * masa - 45,3 velocidad (km/h) Predictor Constante masa total pendiente * masa velocidad (km/h)

S = 45,8179

Coef 638,0 0,024889 0,0005812 -45,33

R-Sq = 96,8%

SE Coef 193,4 0,002919 0,0001032 17,04

T 3,30 8,53 5,63 -2,66

P 0,016 0,000 0,001 0,038

R-Sq(adj) = 95,1%

Estudio de consumos y emisiones de la red de autobuses de Barcelona - 46

Y los valores previstos respecto de los reales: Diagrama de dispersión de CONSUMO PREVISTO vs consumo(g/km)

Consumo previsto (g/km)

900 800 700 600 500 400 300 200 200

300

400

500

600

700

800

900

consumo(g/km)

Los pocos datos disponibles y el gran número de variables regresoras facilitan la elevada correlación. Se tendrá que comprobar en las regresiones por tramos si las regresiones continúan siendo de tanta calidad. Si se incluye la FASE como variable de regresión (EURO II = 2) (EURO III =3) se obtiene una regresión completa para los buses diésel: Regresión por tramos: consumo (g/km) vs pendiente; velocidad (km/h); ... Alpha-to-Enter: 0,4

Alpha-to-Remove: 0,4

Response is consumo(g/Km) on 7 predictors, con N = 16 Paso Constante

1 178,12

2 178,12

3 -55,87

4 358,97

masa total T-Valor P-Valor

0,0283 4,51 0,000

0,0283 7,46 0,000

0,0292 10,44 0,000

0,0259 11,01 0,000

0,00064 5,03 0,000

0,00064 6,85 0,000

0,00060 8,39 0,000

93 3,48 0,005

79 3,80 0,003

pendiente * masa T-Valor P-Valor clave fase T-Valor P-Valor velocidad(km/h) T-Valor P-Valor

-35 -3,13 0,010

Estudio de consumos y emisiones de la red de autobuses de Barcelona - 47

S R-Sq R-Sq(adj) Mallows C-p

117 59,22 56,31 79,7

70,5 86,18 84,05 21,1

51,8 93,12 91,40 7,5

39,4 96,36 95,03 2,2

Por lo tanto, la regresión de los vehículos diésel sería:

Consumo (g/km) = 359 + 0,0259 masa total + 0,000601 pendiente * masa + 79,4 clave fase - 34,6 velocidad (km/h) Esta ecuación puede adoptarse para hacer cualquier previsión de consumo (vehículos de gas-oil) con un elevado porcentaje de coeficientes de regresión (4). No obstante se ha tomado la decisión de hacerlo a partir de los datos que se han obtenido de los tramos (muchos más puntos de evaluación), ya que la elevada precisión (96,4 %) se explica en parte por la elevada cantidad de variables regresoras (4) frente a los puntos que se vayan a correlacionar (16). Predictor Constante masa total pendiente * masa clave fase velocidad (km/h)

S = 39,3733

Coef 359,0 0,025948 0,00060123 79,37 -34,64

R-Sq = 96,4%

SE Coef 145,2 0,002357 0,00007166 20,91 11,08

T 2,47 11,01 8,39 3,80 -3,13

P 0,031 0,000 0,000 0,003 0,010

R-Sq(adj) = 95,0%

Diagrama de dispersión del CONSUMO PREVISTO vs consumo(g/km)

Consumo previsto (g/km)

900 800 700 600 500 400 300 200 200

300

400

500

600

700

800

900

consumo(g/km)

Estudio de consumos y emisiones de la red de autobuses de Barcelona - 48

B) Vehículos de GAS NATURAL • La regresión del consumo respecto de la velocidad y la pendiente resulta:

consumo (g/km) = - 737 + 116 velocidad (km/h) + 13,7 pendiente (%) Predictor Constante velocidad (km/h) pendiente

S = 97,3332

Coef SE Coef -737 1295 116,0 112,4 13,670 8,053

R-Sq = 75,4%

T -0,57 1,03 1,70

P 0,671 0,490 0,339

R-Sq(adj) = 26,1%

consumo previsto (g/km) = 145,7 + 0,7558 consumo(g/km)

Consumo previsto (g/km)

700

650

600

550

500

400

450

500

550

600

650

700

consumo(g/km)

Con este resultado (pocos datos) no es aconsejable aceptar como buena la expresión de regresión. Es preferible tomar la regresión hecha por tramos, ya que habrá más valores en la regresión. Inclusive, el valor positivo del coeficiente de la velocidad (+ 116) expresa una incoherencia respecto de la realidad (el consumo de combustible debería disminuir al aumentar la velocidad). Por consiguiente, la regresión no puede ser considerada como fiable de comportamiento real. En este primer apartado no se han elaborado las regresiones respecto de las emisiones, porque se considera un tratamiento poco preciso. Ésta se realizará en la regresión por tramos.

Estudio de consumos y emisiones de la red de autobuses de Barcelona - 49

4. AnĂĄlisis de medias de emisiones por lĂneas y buses Histograma de g CO/km 0

diesel

gas

frecuencia

4 3 2 1 0

35 g CO/km

Panel variable: comb

Histograma de g CO2/km 500 diesel

1000

1500

2000

2500

gas

frecuencia

4 3 2 1 0

500

1000

1500

2000

2500 g CO2/km

Panel variable: comb

Estudio de consumos y emisiones de la red de autobuses de Barcelona - 50

Análisis de datos segundo a segundo

El histograma de velocidades muestra una distribución donde se aprecia que la mayor parte del tiempo el bus se encuentra detenido. Entre 0 y 40 Km/h la distribución de velocidades es muy homogénea.

frecuencia

Histograma de Velocidad(km/h)

Velocidad(km/h)

DISTRIBUCIONES 6.

Elaboración de los modelos. Modelo diferencial y promediado.

El modelo de consumo y emisiones de los buses se puede hacer a partir del comportamiento instantáneo del bus (datos segundo a segundo) o a partir del promedio de estos datos a lo largo de un tramo. El modelo instantáneo (diferencial) pretende buscar cuáles son las relaciones instantáneas temporales (consumo/segundo), (emisiones/segundo) con las variables restantes (RPM, velocidad, carga motor, pendiente, etc.). El modelo instantáneo se puede crear si la precisión de lectura de los datos es óptima y se pueden establecer tramos de comportamiento homogéneo. El modelo promediado pretende buscar las relaciones promediadas (consumo/km), (emisiones/km) con las variables restantes. El modelo promediado es más robusto frente a los errores de obtención de datos.

Estudio de consumos y emisiones de la red de autobuses de Barcelona - 51

6.1 Modelo diferencial Existen dos tipos de ficheros, uno en el que se obtienen los datos cada 0,1 segundos y otro cada (1) segundo. En ambos se obtienen las lecturas de emisiones, consumos y posición del bus. Se obtiene en consecuencia una gran cantidad de datos en tiempos diferenciales. Los datos obtenidos son como los siguientes:

fecha 05/11/2004hora 8:58:54 hora CO CO2 HC NOx AFR Exh flow rate Exh temp Exh pres Amb temp Amb pres Amb humidity Velocity (s) (vol%) (vol%) (ppmC) (ppm) (L/min) (degC) (kPa) (degC) (kPa) (% ) (km/h) 0 0,0014648 0,029785 0 54,169 199,22 -130,38 40,036 100,81 15,614 100,74 74,655 0,21973 1 0,00091553 4,29 90,179 267,49 77,515 3071,1 138,18 101,01 15,106 100,86 73,517 4,4189 2 0 2,8262 64,316 302,28 69,69 3001,8 141,53 101,08 15,205 100,81 73,471 3,1128 3 0 2,4351 70,724 321,66 64,038 3092,9 139,74 101,14 15,178 100,82 73,505 3,7842 4 0,00054932 2,4937 80,566 330,81 62,83 3436,1 138,5 100,7 14,969 100,81 73,077 3,2959 5 0,00018311 2,7988 79,651 511,02 35,022 5424,7 138,24 100,48 14,99 100,8 72,827 5,9937 6 0,010254 3,0811 76,675 588,99 38,928 5099,5 145,56 100,59 14,882 100,79 72,638 8,4595

Tabla 7

El consumo de un vehículo en un determinado instante depende de múltiples factores, de las interacciones entre estos factores y hasta del «camino» para llegar a una determinada situación de velocidad y aceleración. Además de estas relaciones hay que tener en cuenta el efecto «delay» o retraso entre las acciones (consumos y emisiones) y las medidas, que pueden estar desfasadas. A grandes rasgos, y simplificando la compleja realidad del consumo instantáneo, se propone como aproximación inicial:

m (masa)

v (velocidad) a (aceleración)

Cw (coeficiente aerodinámico) A (área frontal)

Cw (coef. de rodadura)

Figura 1

Estudio de consumos y emisiones de la red de autobuses de Barcelona - 52

Resistencias que deben vencerse: • Resistencia al rodamiento: RR = f.m.g. cos (α) • Resistencia al aire: RA = 0,5. ρ. Cw. A. V2 • Resistencia a la aceleración: RAcc = m.a • Resistencia a la pendiente: RP= m.g.sin (α) De donde: f: coeficiente de rodamiento m: masa total bus α: ángulo del suelo -2 g: gravedad (9,8 ms ) ρ: densidad del aire Cw: coeficiente aerodinámico A: área frontal V: velocidad a: aceleración

La potencia suministrada por el motor del vehículo es: PM (kwh/s) = γ. g . pe Donde: γ: rendimiento hasta las ruedas

g :consumo de combustible (g/s) pe: poder calorífico (kwh./g) Las potencias que se deben superar son el producto de las resistencias por la velocidad instantánea: Potencias que se han de suministrar: • Potencia de rodamiento: PR = f.m.g. cos (α). V • Potencia del aire: PA = 0,5. ρ. Cw. A. V3

Estudio de consumos y emisiones de la red de autobuses de Barcelona - 53

• Potencia de aceleración: PAcc = m.a.V • Potencia de la pendiente: PP= m.g.sin (α). V Y por tanto se debería de cumplir:

PM = PR + PA + PAcc +PP Desglosado: γ. g . pe= f.m.g. cos (α). V + 0,5. ρ. Cw. A. V3 + m.a.V + m.g.sin (α). V La variable independiente (la buscada) es g : γ.

g . pe= f.m.g. cos (α). V + 0,5. ρ. Cw. A. V3 + m.a.V + m.g.sin (α). V

Mientras que las variables regresoras serán: γ. g . pe= f.m.g. cos (α). V + 0,5. ρ. Cw. A. V3 + m.a.V + m.g.sin (α). V por lo tanto se busca una función

g .= g ( V, V3 ,.a.V + sin (α). V ) o también:

g .= C1 V,+ C2V3 + C3.a.V +C4.sin (α). V Los parámetros C1, C2, C3 y C4 se extraen a partir de la regresión de los datos y son coeficientes que ponderan la influencia de la resistencia al rodamiento, a la fricción del aire, a la acceleración y a la pendiente respectivamente.

Estudio de consumos y emisiones de la red de autobuses de Barcelona - 54

6.1.1

Variables de regresión

g .= C1 V,+ C2V3 + C3.a.V +C4.sin (α). V Para las emisiones se proponen correlaciones similares. 6.1.2 Regresión Extracción de los mejores resultados de regresión multivariable 6.1.3 Obtención de resultados (relaciones y propuestas) Propuestas 6.2 6.2.1

Modelo de consumo por tramos. Variables de regresión (a priori)

Las variables independentes que se quiere explicar son el consumo (litros) y las diferentes emisiones para tipos de gas (g). Se definen los tramos temporalmente de la simulación desde el momento en que se detiene el bus en una parada (1) hasta el momento de parada en la siguiente (2); el tramo 1 va desde la parada 1 hasta la 2, el tramo 2 va desde la parada 2 hasta la 3, etc.

Tramo n:

Gráfico 2. Discretización de la línea en tramos.

Ambas variables quieren ser explicadas a partir de les siguientes variables medias o genéricas de cada tramo: Pendiente media (%) Velocidad media (km/h) Aceleración positiva media (km/h/s)

Estudio de consumos y emisiones de la red de autobuses de Barcelona - 55

Para la regresión promediada por tramos se ha estimado que estas tres variables eran potencialmente significativas. La pendiente media ya ha sido confirmada como valor MUY RELEVANTE en el consumo de los buses, al igual que la velocidad media. Además, se ha incorporado un factor indicador del tipo de conducción: la aceleración positiva media, que cuantifica la severidad de la aceleración del bus. El siguiente histograma (bus 1317-línea 17-bajada) presenta una distribución tipo de la aceleración. Cuantas más columnas aparezcan hacia la derecha, más agresiva habrá sido la conducción. Como indicador de este comportamiento se escoge la media de esta distribución.

Histograma de aceleración positiva 250

frecuencia

200

150

100

0,0

0,8

1,6

2,4 3,2 4,0 Aceleración positiva (km/h/s)

4,8

5,6

Gráfico 3. Distribución de las aceleraciones positivas a lo largo de un tramo.

Las variables respecto de las que se realizará la regresión 1 son: consumo (g/km) y emisiones CO, CO2, HC, NOx (g/km)

magnitud:

numero de velocidad aceleración tram (km/h) (km/h/s) CO(g) CO2(g) HC(g) NOx(g)

operación: columna origen columna destino C41

MEDIA

C13 C42

C15 C43

magnitud: operación: columna origen columna destino

consumo (g/km.)

SUMA SUMA SUMA

C28 C44

emi CO(g/km.)

C29 C45

C30 C46

emi CO2(g/km.)

consumo longitud pendiente (%) (g) (m)

SUMA

OPERACIÓN

C31 C47

C32 C48

C35 C49

C50

emi HC(g/km.)

emi NOx(g/km.)

OPERACIÓN

C51

C52

C53

C54

C55

VarIables regresoras V arIabl es a expl Ic ar

Véase el formato de los datos en el anexo 8.

Estudio de consumos y emisiones de la red de autobuses de Barcelona - 56

6.2.2

Regresiones para consumo.

Se prevé una relación entre el consumo y las principales variables de regresión (pendiente y velocidad) del tipo:

Consumo = K1 + K 2 . p +

K3 (1) v

Aunque si el diagrama de dispersión que se ha de correlacionar es demasiado pequeño o se encuentra «alejado» de velocidades bajas, es posible que la regresión a partir de un plano sea mejor.

Consumo = M 1 + M 2 . p + M 3 .v (2) No obstante, aunque para ciertas regresiones se obtienen mejores coeficientes de correlación a partir de planos, se escogerá la regresión del tipo (1), ya que responde al comportamiento real y su extrapolación da resultados coherentes con la realidad a velocidades bajas

Tipos de regresión:

Consumo = K1 + K 2 . p +

K3 v

Consumo = M 1 + M 2 . p + M 3 .v Figura 2. Tipologías de regresión.

Estudio de consumos y emisiones de la red de autobuses de Barcelona - 57

â&#x20AC;˘ LĂ?NEA 17 BAJADA BUS 1317 Consumo de combustible:

Consumo (g/km) vs velocidad; pendiente

800 consumo (g/km) 600 400 200 0

-5

pendiente

-10

6 velocidad

Consumo(gr/Km) (g/km) vsvs velocidad; pendiente Consum velocitat; pendent

800 600 consumo consum(g/km) (gr/Km)

400 200 6 velocidad 12 velo

-5 pendiente pendent

-10

Estudio de consumos y emisiones de la red de autobuses de Barcelona - 58

Consumo(g/Km) pendiente; velocidad velo consumvs (gr/Km) vs pendent; 2 1

Consumo consum (g/Km) (gr/Km)

pendiente pendent

300 400 500 600 700

-1 -2

< >

300 400 500 600 700 800 800

-3 -4 -5

5,0

7,5

10,0

12,5

15,0 velo velocidad

17,5

20,0

22,5

consumo (g/km) = 818 + 53,4 pendiente - 21,5 vel. S = 65,8712

R-Sq = 84,5%

R-Sq(adj) = 83,3%

Estudio de consumos y emisiones de la red de autobuses de Barcelona - 59

LÍNEA 17 SUBIDA BUS 1317 Consumo de combustible:

Diagrama de dispersión en 3D de consumo (g/km) vs pendiente vs velo (km/h)

1000 consumo (g/km)

800 600 400 5

velocidad(km/h.)

6 pendiente

Diagrama de dispersión en 3D de consumo (g/km) vs pendiente vs velo (km/h)

1000

consumo (g/km)

800 600

400 20

velocidad(km/h)

5 0

pendiente

Estudio de consumos y emisiones de la red de autobuses de Barcelona - 60

Diagrama de contorno del consumo (g/km) vs pendiente; velo (km/h) consum (g/km) < 400 400 500 500 600 600 700 700 800 800 900 900 - 1000 > 1000

Pendiente

5 4 3 2 1 0 6

12 14 16 velocidad (km/h)

consumo (g/km) = 680 + 64,4 pendiente - 14,3 vel. (km/h)

S = 80,2652

R-Sq = 74,0%

R-Sq(adj) = 72,0%

Estudio de consumos y emisiones de la red de autobuses de Barcelona - 61

Lร NEA 17 (SUBIDA+BAJADA) BUS 1317 Consumo de combustible: Se ha realizado la regresiรณn respecto de todos los puntos, adjuntando los tramos de subida y de bajada respecto de las variables y sus variaciones (inversas, cuadradas...). Se ha descubierto que existe una buena regresiรณn lineal con las variables (1/velocidad) y la pendiente.

Diagrama de dispersiรณn en del consumo (g/Km) vs pendiente 1/velocidad 3D Scatterplot of 3D consum (gr/Km) vs pendent vs vs 1/velo

900

Consumo (g/Km) consum (gr/Km)

600

300 0,05

0 0,10 1/vello 1 / velocidad

0,1 15

-10

-5

5 pendent pendiente

3D Scatterplot of 3D consum (gr/Km) vs pendent vs vs 1/velo Diagrama de dispersiรณn en del consumo (g/Km) vs pendiente 1/velocidad

Consumo (g/Km)

900

600

300 0,05 0,10 0,15-10

1/ /velocidad velo 1 1/velo

-5

pendiente pendent

Estudio de consumos y emisiones de la red de autobuses de Barcelona - 62

La ecuación de regresión: consumo (g/km) = 318 + 2373 1/vel. + 52,6 pendiente

S = 75,4352

R-Sq = 83,5%

R-Sq(adj) = 82,9%

No obstante, las regresiones respecto de las variables «velocidad» y «pendiente» continúan siendo las que dan mejores resultados: La ecuación de regresión genérica para el bus 1317 es:

consumo (g/km) = 740 - 16,9 vel. + 52,0 pendiente S = 72,8556

R-Sq = 84,6%

R-Sq(adj) = 84,0%

Y el mapa genérico de consumo para el bus 1317 = consumo (velocidad, pendiente)

Diagrama3D de dispersión en 3Dof delconsum consumo (gr/Km) (g/Km) vs pendiente vs velocidad Scatterplot vs pendent vs velo

900 Consumo consum (g/Km) (gr/Km)

600

300 pendiente

0 pende ent

-5

-10

24 18 velo velo 12 6

Figura 3. Diagrama de dispersión.

Estudio de consumos y emisiones de la red de autobuses de Barcelona - 63

Diagrama de contorno consumo (g/Km) pendiente ; velocidad Contour Plot ofdeconsum (gr/Km) vsvspendent; velo Consumo (gr/Km) consum (gr/Km)

5,0

300,00 400,00 500,00 600,00 700,00 800,00

Pendiente pendent

2,5 0,0

< >

300,00 400,00 500,00 600,00 700,00 800,00 900,00 900,00

-2,5 -5,0 -7,5 6

velocidad velo

Figura 4. Mapa de consumos.

Si se quiere forzar la introducciรณn de la variable (1/vel.) como variable regresora, se obtiene la siguiente ecuaciรณn de regresiรณn:

consumo (g/km) = 318 + 52,6 pendiente + 2373 1/vel. S = 75,4352

R-Sq = 83,5%

R-Sq(adj) = 82,9%

aunque el porcentaje explicado para la regresiรณn es ligeramente inferior a la ecuaciรณn anterior.

Estudio de consumos y emisiones de la red de autobuses de Barcelona - 64

• LÍNEA 17 BAJADA2 BUS 2517 Consumo de combustible: En este caso es mucho más evidente la fuerte relación de regresión con la inversa de la velocidad (del tipo 1/vel.). 3D Scatterplot of 3D consum(gr/Km) vsvspendent vsvelocidad velo (Km/h) Diagrama de dispersión en del consumo (g/Km) pendiente(%) (%) vs (Km/h)

1200

Consumo (gr/Km)

900

consum(gr/Km) 600 300 6

Velocidad (Km / h) velo (Km/h)

0,0 -2,5Pendiente(%) -5,0 pendent (%) -7,5

Adecuando el punto de visión se puede comprobar que existe esta relación inversa: Diagrama de dispersión del consumo (gr/Km) vs vs pendiente vs velocidad 3D Scatterplot of consum(gr/Km) pendent(%) (%) vs velo(Km/h) (Km/h)

1200 900 Consumo(gr/Km)

consum(gr/Km) 600 300

-7,5 -5,0 -2,5 0,0 6 6 pendent (%) Pendiente(%)

velocidad

velo (K Km/h)

Por lo tanto, es de esperar que las regresiones den una mejor expresión de correlación con expresiones del tipo: consumo = consumo (pendiente, 1/velocidad).

Se eliminan siempre el primer y el último tramo (añaden ruido).

Estudio de consumos y emisiones de la red de autobuses de Barcelona - 65

Efectivamente, la ecuaci贸n de regresi贸n se ajusta de manera excelente a los datos:

consumo (g/km) = 171 + 44,1 pendiente (%) + 3427 1/vel.

28 casos utilizados, 2 casos contienen valores no disponibles

S = 46,8248

R-Sq = 94,8%

R-Sq(adj) = 94,4%

Estudio de consumos y emisiones de la red de autobuses de Barcelona - 66

• LÍNEA 17 SUBIDA3 BUS 2517 Consumo de combustible:

Las variables regresoras más significativas (por tramos) son las siguientes: Paso Constante

1 422,42

1/vel. T-Valor P-Valor

2174 7,82 0,000

pendiente (%) T-Valor P-Valor

2 227,45

3 53,87

4 153,36

2626 2803 17,23 18,59 0,000 0,000

2430 12,09 0,000

64,7 8,70 0,000

60,8 8,93 0,000

64,9 10,17 0,000

118 2,74 0,011

184 3,92 0,001

aceleración (km/h/s) T-Valor P-Valor vel(km/h) T-Valor P-Valor

-15,3 -2,53 0,018

S R-Sq R-Sq(adj) Mallows C-p

137 69,37 68,24 129,7

70,5 92,16 91,56 16,6

63,0 93,98 93,26 9,4

57,2 95,25 94,46 5,0

Y la ecuación de regresión

consumo (g/km) = 227 + 2626 1/vel. + 64,7 pendiente (%) 29 casos utilizados, 3 casos contienen valores que faltan

S = 70,5254

R-Sq = 92,2%

R-Sq(adj) = 91,6%

Si se añade la variable «aceleración media del tramo», se obtiene: consumo (g/km) = 53,9 + 2803 1/vel. + 60,8 pendiente (%) + 118 acel. (km/h/s) Elevando el valor de R-Sq hasta el 94 %: S = 63,0499

R-Sq = 94,0 %

R-Sq(adj) = 93,3 %

Se eliminan siempre el primer y el último tramo (añaden ruido).

Estudio de consumos y emisiones de la red de autobuses de Barcelona - 67

En esta ecuación se comprueba que el peso de una conducción «más agresiva» afecta al consumo en uns 118 gramos per cada km/h/s de aceleración. Y el gráfico de correlación entre los datos reales y los proporcionados por la ecuación anterior:

Diagrama de consumo (gr/Km) vs equación de regress regresión22 Scatterplot of consum(g/Km) vs eq de

1750

Pendiente consum(g/Km)

1500 1250 1000

750 500

500

750

1000 1250 eq de regress 2 equación de regresión 2

1500

1750

No obstante, se adoptará la primera ecuación de regresión como fundamental, ya que las dos variables (1/vel. y pendiente) explican el 92 % de los datos.

consumo (g/km) = 227 + 2626 1/vel. + 64,7 pendiente (%)

Estudio de consumos y emisiones de la red de autobuses de Barcelona - 68

• LÍNEA 17 (SUBIDA + BAJADA) BUS 2517 Consumo de combustible: Si se trabaja con los datos conjuntos de los tramos de subida (2) y bajada (1): Diagrama de dispersiónof en consum(gr/Km) 3D consumo (gr/Km) vs ; velocidad (Km/(Km/h) h) 3D Scatterplot vspendiente(%) pendent (%) vs velo

By Var1 1 2

1500 1000 consum( gr /Km) Consumo(gr/Km)

500 00

Velocidad /h) velo (Km ( Km/h)

-10

-5

Pendiente(%) pendent ( % )

Se aprecia perfectamente el comportamiento tipo «manta» asintótica cuando la velocidad tiende a cero. Diagrama de dispersión 3D consumo (gr/Km) pendiente(%) ; velocidad h) 3D Scatterplot ofen consum(gr/Km) vsvspendent (%) vs velo(Km/ (Km/h)

By Var1 1 2

1500

consum( gr /Km)

1000

Consumo(gr/Km)

500 0 0

10 Velocidad /h) velo ((Km Km/h)

2 20

-5 0 5 Pendiente(%) pendent ( % )

-10

La ecuación de regresión general para el bus 2517 es:

consumo (g/km) = 249 + 50,8 pendiente (%) + 2716 1/vel.

Estudio de consumos y emisiones de la red de autobuses de Barcelona - 69

• LÍNEA 17 BAJADA BUS 2915 También se prevé una fuerte relación del tipo «manta» con asíntota en la variable velocidad. Diagrama de dispersión en 3D consumo (gr/Km) vs pendiente(%) ; velocidad (Km/ h)

3D Scatterplot of consum (g/Km) vs pendent (%) vs vel (Km/h)

Consumo (gr/Km)

1500

1000

m) 500

0 -10 Pendiente (%) dent (%)

-5 0 20

vel (Km/h) Velocidad (Km / h)

Regresión por tramos: consumo (g/km) versus pendiente (%); 1/vel.; ... Alpha-to-Enter: 0,15

Alpha-to-Remove: 0,15

La respuesta es consumo (g/km) en 4 predictores, siendo N = 27 N (casos con observaciones no disponibles) = 3 N (todos los casos) = 30

Paso Constante 1/vel. T-Valor P-Valor

1 195,96 2581 7,40 0,000

pendiente (%) T-Valor P-Valor

2 323,30

3 26,93

2374 2874 2612 12,16 11,40 9,22 0,000 0,000 0,000 50,9 7,58 0,000

acel. (km/h/s) T-Valor P-Valor

47,1 7,70 0,000

48,0 8,17 0,000

160 2,73 0,012

197 3,30 0,003

vel. (km/h) T-Valor P-Valor S R-Sq

4 92,54

-7,9 -1,76 0,092 143 68,67

79,3 90,76

70,4 93,03

67,3 93,89

Estudio de consumos y emisiones de la red de autobuses de Barcelona - 70

Se elige la regresión con las variables de regresión «1/vel.» y la pendiente, ya que explican el 90,7 % del comportamiento. Si se incluye la variable acel., se obtiene una regresión que explica el 93 % del comportamiento de los datos. Por lo tanto, la expresión de la regresión sería:

consumo (g/km) = 323 + 2374 1/vel. + 50,9 pendiente (%) S = 79,2723

R-Sq = 90,8%

R-Sq(adj) = 90,0%

Si se incluyese el término aceleración, la ecuación de regresión sería: consumo (g/km) = 27 + 2874 1/vel. + 47,1 pendiente (%) + 160 acel. (km/h/s)

S = 70,3638

R-Sq = 93,0%

R-Sq(adj) = 92,1%

Estudio de consumos y emisiones de la red de autobuses de Barcelona - 71

• LÍNEA 17 SUBIDA BUS 2915

Diagrama de dispersiónof enconsum 3D del consumo (gr/Km) vs pendiente vs 1/velocidad 3D Scatterplot (g/Km) vs pendent (%) vs 1/vel

1250 1000 Consumo (gr/Km) consum (g/Km)

750 500 0,050,10 0,15 0,20 1/vel 1 / velocidad

pendent (%) Pendiente (%)

La ecuación de regresión es:

consumo (g/km) = 345 + 2386 1/vel. + 71,9 pendiente (%) 28 casos utilizados, 2 casos contienen valores que faltan

S = 71,8409

R-Sq = 87,1%

R-Sq(adj) = 86,1%

Estudio de consumos y emisiones de la red de autobuses de Barcelona - 72

En este caso, si se quiere ver el efecto de la regresión:

Diagrama de dispersión del consumo (gr/Km) vs pendiente(%) Scatterplot of consum (g/Km) vs pendent (%) 1300

Consumo (gr / Km) consum (g/Km)

1200 1100 1000 900 800 700 600 500 400 0

3 4 pendent Pendiente (%)(%)

+ Diagrama de dispersión del consumo (gr/Km) velocidad (Km/h) Scatterplot of consum (g/Km) vs vel vs (Km/h) 1300 1200

Consumo / Km) consum (gr (g/Km)

1100 1000 900 800 700 600 500 400 5

15 Velocidad (Km /h) vel (Km/h)

Diagrama de dispersión equación de regresión 2 vs consumo Scatterplot of eq. regress vs consum (g/Km)(gr./km) 1300

Equación regresión 2 eq. regress

1200 1100 1000 900 800 700 600 500 400 400

500

600

700

800 900 1000 consum (g/Km) Consumo (g/Km)

1100

1200

1300

consumo (g/km) = 345 + 2386 1/vel. + 71,9 pendiente (%)

Estudio de consumos y emisiones de la red de autobuses de Barcelona - 73

• LÍNEA 17 (SUBIDA+ BAJADA) BUS 2915

Diagrama dispersión en del consumo (gr/Km) vs pendiente 3DdeScatterplot of3D consum (g/Km) vs pendent (%) vs vs 1/velocidad 1/vel

1500

1000

Consumo (g/Km) consum (g/Km)

500

0 0,4

0,3

0,2

1 / velo 1/vel

0,1

-5

p pendent (%)

-10

Pendiente (%)

La ecuación de regresión es:

consumo (g/km) = 361 + 2339 1/vel. + 63,5 pendiente (%) 55 casos utilizados, 5 casos contienen valores no disponibles

S = 77,6004

R-Sq = 91,4%

R-Sq(adj) = 91,1%

Estudio de consumos y emisiones de la red de autobuses de Barcelona - 74

• LÍNEA 17 BAJADA BUS 3716

Diagrama de dispersión en 3D del consumo (gr/Km) vs pendiente vs velocidad (Km/h)

3D Scatterplot of consum (g/Km) vs pendent (%) vs vel (Km/h)

1500

Consumo (gr/Km)

1000

consum (g/Km) 500 -10 Pendiente (%) pendent (%)

-5 0 20

Velocidad (Km /h) vel (Km/h)

La ecuación de regresión:

consumo (g/km) = 372 + 44,8 pendiente (%) + 2568 1/vel..

S = 94,2180

R-Sq = 89,7%

R-Sq(adj) = 88,9%

regr de vsregresión consum Diagrama Scatterplot de dispersión deof la eq equación vs(g/Km) consumo (gr/Km) 1600 1400

euación eq regresión regr

1200 1000 800 600 400 200 0 200

400

600

800

1000

1200

1400

1600

Consumo consum(gr/Km) (g/Km)

Estudio de consumos y emisiones de la red de autobuses de Barcelona - 75

• LÍNEA 17 SUBIDA BUS 3716

3D Scatterplot of consum (g/Km) vs pendent vs vel (Km/h)

Diagrama de dispersión en 3D del consumo (g/Km) vs pendiente vs velocidad (Km/h)

1250

Consumo (g/Km) consum (g/Km) 1000 750 500 6

4 pendent pendiente

vel (Km/h) Velocidad (Km /h)

La regresión es:

consumo (g/km) = 503 + 83,9 pendiente + 2059 1/vel. 27 casos utilizados, 3 casos contienen valores no disponibles

S = 76,3548

R-Sq = 81,4%

R-Sq(adj) = 79,9%

Estudio de consumos y emisiones de la red de autobuses de Barcelona - 76

• LÍNEA 17 (SUBIDA + BAJADA) BUS 3716

3D Scatterplot of consum (g/Km) vs pendent vs 1/vel

Diagrama de dispersión en 3D del consumo (g/Km) vs pendiente vs 1/velocidad

1500

Consumo (g/Km) consum (g/Km) 1000

500

0,45

0,30 1/vel 1/ velocidad

0,15

0 0,00

-5

-10

pendent pendiente

La ecuación de regresión es:

consumo (g/km) = 485 + 71,4 pendiente + 2227 1/vel.

S = 99,0750

R-Sq = 87,0%

R-Sq(adj) = 86,5%

Estudio de consumos y emisiones de la red de autobuses de Barcelona - 77

• LÍNEA 17 BAJADA BUS 4420 3D Scatterplot of consum (g/Km) vs pendent (%) vs vel (Km/h) Diagrama de dispersión en 3D del consumo (g/Km) vs pendiente (%) vs velocidad (Km/h)

900

Consumo (g/Km) consum (g/Km)600

0 300

-5 5

10 15 vel (Km/h)

pendent (%)(%) Pendiente

-10

Velocidad (Km/h)

3D Scatterplot of consum (g/Km) vs pendent (%) vs 1/vel Diagrama de dispersión en 3D del consumo (g/Km) vs pendiente (%) vs 1/velocidad

900 consum (g/Km) 600

300

0,4

0,3

0,2

0,1

-5

-10

pendent (%)

1/vel

La ecuación de regresión es:

consumo (g/km) = 266 + 40,2 pendiente (%) + 2566 1/vel. 28 casos utilizados, 2 casos contienen valores no disponibles

Predictor Constante pendiente(%) 1/vel.

Coef SE Coef 266,21 23,20 40,195 6,406 2566,1 203,6

S = 71,2829

R-Sq = 86,5%

T 11,48 6,27 12,60

P 0,000 0,000 0,000

R-Sq(adj) = 85,4%

Estudio de consumos y emisiones de la red de autobuses de Barcelona - 78

• LÍNEA 17 SUBIDA BUS 4420

3D Scatterplot of consum (g/Km) vs pendent (%) vs 1/vel

Diagrama de dispersión en 3D del consumo (g/Km) vs pendiente (%) vs 1/velocidad

1000

800

um (g/Km) Consumo (g / Km)

600

400 0,24

0,18

0,12

1/vel

1/ velocidad

0,06

pendent Pendiente(%) (%)

La ecuación de regresión es:

consumo (g/km) = 343 + 40,9 pendiente (%) + 2232 1/vel.

S = 62,2991

R-Sq = 83,6%

R-Sq(adj) = 82,1%

Estudio de consumos y emisiones de la red de autobuses de Barcelona - 79

• LÍNEA 17 (SUBIDA + BAJADA) BUS 4420

3D Scatterplot of consum (g/Km) vs pendent (%) vs 1/vel

Diagrama de dispersión en 3D del consumo (g/Km) vs pendiente (%) vs 1/velocidad

900 Consumo (g /(g/Km) Km) consum

600

300 0,4

0,3 0,2 1/vel

0,,1

-10 5 -5 pendent (%) Pendiente (%)

1/ velocidad

La ecuación de regresión es:

consumo (g/km) = 287 + 44,7 pendiente (%) + 2539 1/vel. 54 casos utilizados, 6 casos contienen valores no disponibles

S = 67,4735

R-Sq = 90,3%

R-Sq(adj) = 89,9%

Estudio de consumos y emisiones de la red de autobuses de Barcelona - 80

• LÍNEA 74 BAJADA BUS 3301

3D Scatterplot of consum (g/Km) vs 1/vel vs pendent (%)

Diagrama de dispersión en 3D del consumo (g/Km) vs 1/velocidad vs pendiente (%)

1200 900 consum (g/Km)

Consumo (g / Km)

600 300 -5

pendent (%)

Pendiente (%)

0 5

0,06

0,12

0,18

0,24

1/vel 1/ velocidad

La ecuación de regresión es:

consumo (g/km) = 177 + 4247 1/vel. + 44,8 pendiente (%) 27 casos utilizados, 3 casos contienen valores no disponibles

Predictor Coef SE Coef Constante 176,87 52,72 1/vel. 4247,2 406,8 pendiente (%) 44,774 7,817

S = 115,991

R-Sq = 82,7%

T 3,35 10,44 5,73

P 0,003 0,000 0,000

R-Sq(adj) = 81,2%

NOTA: Por lo que respecta a la línea 74 ha sido preciso depurar más resultados para que la regresión fuera significativa. Este hecho se debe a la valoración de pendientes, que resulta más difícil que en la línea 17. El modelo correcto de consumo debe basarse en la línea 17, de la cual se obtienen datos con menos ruido y con regresiones notablemente mejores. Se procede, por lo tanto, a mostrar un ejemplo de la línea 74, pero se pasará directamente a proyectar los modelos con los resultados de la línea 17.

Estudio de consumos y emisiones de la red de autobuses de Barcelona - 81

• LÍNEA 74 SUBIDA BUS 3301

3D Scatterplot of consum (g/Km) vs pendent (%) vs 1/vel

Diagrama de dispersión en 3D del consumo (g/Km) vs pendiente (%) vs 1/velocidad

800 600 Consumo (g /Km) consum (g/Km) 400 200

0,20

0,15

0,10

1/vel 1/ velocidad

0,05 5

-5

pendent (%)(%) Pendiente

La ecuación de regresión es:

consumo (g/km) = 307 + 2719 1/vel. + 46,1 pendiente (%) 26 casos utilizados, 4 casos contienen valores no disponibles

Predictor Coef SE Coef Constante 306,67 39,50 1/vel. 2719,4 397,6 pendiente (%) 46,079 6,174

S = 82,3371

R-Sq = 81,2%

T 7,76 6,84 7,46

P 0,000 0,000 0,000

R-Sq(adj) = 79,6%

Estudio de consumos y emisiones de la red de autobuses de Barcelona - 82

• LÍNEA 74 SUBIDA Y BAJADA BUS 3301

3D Scatterplot of consum (g/Km) vs pendent (%) vs 1/vel

Diagrama de dispersión en 3D del consumo (g/Km) vs pendiente (%) vs 1/velocidad

1200 Consumo (g /Km)

consum (g/Km)

900 600 300

0,20

0,15

1/vel 1/ velocidad

0,10

0,0 05

-5

pendent Pendiente (%)(%)

La ecuación de regresión es:

consumo (g/km) = 222 + 3744 1/vel. + 47,6 pendiente (%) 50 casos utilizados, 10 casos contienen valores no disponibles

S = 103,753

R-Sq = 80,1%

R-Sq(adj) = 79,3%

Estudio de consumos y emisiones de la red de autobuses de Barcelona - 83

• LÍNEA 74 BAJADA BUS 1711 (gas)

3D Scatterplot of consum (g/Km) vs pendent (%) vs 1/vel Diagrama de dispersión en 3D del consumo (g/Km) vs pendiente (%) vs 1/velocidad

900 Consumo (g /Km) consum (g/Km)

600

300

0,15

0,10 1/vel 1/ velocidad

0,05

-5

5 pendent (%) Pendiente (%)

La ecuación de regresión es:

consumo (g/km) = 118 + 6172 1/vel. + 38,7 pendiente (%) 26 casos utilizados, 5 casos contienen valores no disponibles

S = 98,9793

R-Sq = 83,0%

R-Sq(adj) = 81,5%

Estudio de consumos y emisiones de la red de autobuses de Barcelona - 84

• LÍNEA 74 SUBIDA BUS 1711 (gas)

3D Scatterplot of consum (g/Km) vs pendent (%) vs 1/vel

Diagrama de dispersión en 3D del consumo (g/Km) vs pendiente (%) vs 1/velocidad

1000 800 Consumo (g /Km)

consum (g/Km) 600 400 0,15 1/vel 1/ velocidad

0,10 0,05

-5 pendent (%) Pendiente (%)

La ecuación de regresión es:

consumo (g/km) = 424 + 3171 1/vel. + 54,3 pendiente (%)

S = 74,0562

R-Sq = 83,9%

R-Sq(adj) = 82,5%

Estudio de consumos y emisiones de la red de autobuses de Barcelona - 85

• LÍNEA 74 SUBIDA y BAJADA BUS 1711 (gas)

3D Scatterplot of consum (g/Km) vs pendent (%) vs 1/vel

Diagrama de dispersión en 3D del consumo (g/Km) vs pendiente (%) vs 1/velocidad

900 Consumo (g /Km) consum (g/Km)

600

300

0,15

0,10 1/vel 1/ velocidad

0,05

-5

pendent (%) Pendiente (%)

La ecuación de regresión es:

consumo (g/km) = 253 + 4850 1/vel. + 44,8 pendiente (%) 51 casos utilizados, 9 casos contienen valores no disponibles

S = 101,606

R-Sq = 76,2%

R-Sq(adj) = 75,2%

Estudio de consumos y emisiones de la red de autobuses de Barcelona - 86

• LÍNEA 74 BAJADA BUS 2517

3D Scatterplot of consum (g/Km) vs 1/vel vs pendent (%)

Diagrama de dispersión en 3D del consumo (g/Km) vs 1/velocidad vs pendiente (%)

800 Consumo (g (g/Km) /Km) consum 600

400 200 5

0 pendent (%) Pendiente (%)

-5

0,050 0,075 0,100 1/vel 1/ velocidad 0,125

La ecuación de regresión es:

consumo (g/km) = 119 + 4152 1/vel. + 44,9 pendiente (%) 25 casos utilizados, 6 casos contienen valores no disponibles

S = 121,730

R-Sq = 63,5%

R-Sq(adj) = 60,1%

Estudio de consumos y emisiones de la red de autobuses de Barcelona - 87

• LÍNEA 74 SUBIDA BUS 2517

3D Scatterplot of consum (g/Km) vs pendent (%) vs 1/vel Diagrama de dispersión en 3D del consumo (g/Km) vs pendiente (%) vs 1/velocidad

800

Consumo (g /Km) consum (g/Km) 600 400 200 0,15 1/vel 1/ velocidad

-5

0,10 0,05

0 5

pendent (%) Pendiente (%)

La ecuación de regresión es:

consumo (g/km) = 243 + 2751 1/vel. + 44,8 pendiente (%) 26 casos utilizados, 4 casos contienen valores no disponibles

S = 90,2073

R-Sq = 78,7%

R-Sq(adj) = 76,9%

Estudio de consumos y emisiones de la red de autobuses de Barcelona - 88

• LÍNEA 74 SUBIDA y BAJADA BUS 2517

3D Scatterplot of consum (g/Km) vs pendent (%) vs 1/vel

Diagrama de dispersión en 3D del consumo (g/Km) vs pendiente (%) vs 1/velocidad

800

Consumo (g /Km) consum (g/Km)

600 400 200 0,15

1/ velocidad1/vel

0,10

0,05

-5 pendent (%)(%) Pendiente

La ecuación de regresión es:

consumo (g/km) = 190 + 3361 1/vel. + 43,4 pendiente (%) 51 casos utilizados, 10 casos contienen valores no disponibles

S = 105,500

R-Sq = 70,9%

R-Sq(adj) = 69,7%

Estudio de consumos y emisiones de la red de autobuses de Barcelona - 89

• LÍNEA 74 BAJADA BUS 2915 En esta línea se detectan numerosas anomalías en la regresión, con una significación de los parámetros insuficiente. Observaciones Inusuales

Obs 7 13 16 20 31 32

consumo 1/vel. (g/Km) Fit 0,09 1207,7 801,0 0,20 614,3 901,5 0,08 709,7 325,4 0,15 1184,0 800,5 -6,90 * -25312,3 -7,02 * -25757,3

SE Fit 72,5 120,9 97,8 67,2 8216,1 8357,0

Residual 406,7 -287,3 384,3 383,6 * *

St Resid 2,16R -1,78 X 2,18R 2,02R * X * X

Incluso eliminando estos puntos en la regresión, el resultado no es satisfactorio en los datos recogidos por esta dirección y, por lo tanto, no serán elegidos como valores representativos, y tampoco tiene sentido agruparlos posteriormente con el tramo de subida. A pesar de todo, los resultados son:

3D Scatterplot of consum (g/Km) vs 1/vel vs pendent (%)

Diagrama de dispersión en 3D del consumo (g/Km) vs 1/velocidad vs pendiente (%)

1200 900

Consumo (g /Km) consum (g/Km)

600 300 5

pendent (%) Pendiente (%)

0 -5

0,15

0,10

0,05 1/vel

1/ velocidad

La ecuación de regresión es:

consumo (g/km) = - 49,2 + 6497 1/vel. + 37,9 pendiente (%)

Estudio de consumos y emisiones de la red de autobuses de Barcelona - 90

• LÍNEA 74 SUBIDA BUS 2915

3D Scatterplot (g/Km) vsvs1/vel vs pendent (%) Diagrama de dispersiónof en consum 3D del consumo (g/Km) 1/velocidad vs pendiente (%)

800

Consumo (g /Km)

consum (g/Km)

600 400 0,05

200

0,10

0 pendent (%) Pendiente (%)

-5

0,15

1/vel 1/ velocidad

La ecuación de regresión es:

consumo (g/km) = 266 + 3309 1/vel. + 52,1 pendiente (%) 25 casos utilizados, 4 casos contienen valores no disponibles

S = 85,9624

R-Sq = 76,0%

R-Sq(adj) = 73,8%

Para el BUS 2915 sólo se tomará esta ecuación de regresión (datos de SUBIDA), ya que presenta valores aceptables de correlación.

Estudio de consumos y emisiones de la red de autobuses de Barcelona - 91

• LÍNEA 74 BAJADA BUS 4201

3D Scatterplot of consum (g/Km) vs pendent (%) vs 1/vel

Diagrama de dispersión en 3D del consumo (g/Km) vs pendiente (%)vs 1/velocidad

400 Consumo (g /Km) 300

consum (g/Km)

200 100 0,05

1/vel 1/ velocidad

0,10

0,15

0,20

-5

5 pendent (%) (%) Pendiente

La ecuación de regresión es:

consumo (g/km) = 63,8 + 1529 1/vel. + 22,3 pendiente (%) 26 casos utilizados, 4 casos contienen valores no disponibles

Predictor Constante 1/vel. pendiente(%)

Coef SE Coef 63,76 20,97 1528,6 196,8 22,279 2,521

S = 34,5368

R-Sq = 81,1%

T 3,04 7,77 8,84

P 0,006 0,000 0,000

R-Sq(adj) = 79,4%

Estudio de consumos y emisiones de la red de autobuses de Barcelona - 92

• LÍNEA 74 SUBIDA BUS 4201

3D Scatterplot of consum (g/Km) vs pendent (%) vs 1/vel

Diagrama de dispersión en 3D del consumo (g/Km) vs pendiente (%)vs 1/velocidad

300

Consumo (g /Km) 200 consum (g/Km)

100 0,15 1/vel 1/ velocidad

0,10 0,05

-5 pendent (%) Pendiente (%)

La ecuación de regresión es:

consumo (g/km) = 168 + 19,3 pendiente (%) + 396 1/vel. 27 casos utilizados, 3 casos contienen valores no disponibles

S = 30,8682

R-Sq = 77,4%

R-Sq(adj) = 75,5%

Por lo que respecta a este BUS, al ser de dimensiones más reducidas, los coeficientes de regresión son muy diferentes a los de los restantes BUSES. Así, un aumento de la pendiente del 1% supone un incremento de combustible de unos 20 g/km; en los demás buses, el mismo aumento de la pendiente supone un incremento muy superior (> 50 g/km/%).

Estudio de consumos y emisiones de la red de autobuses de Barcelona - 93

• LÍNEA 74 SUBIDA Y BAJADA BUS 4201

3D Scatterplot of consum (g/Km) vs pendent (%) vs 1/vel

Diagrama de dispersión en 3D del consumo (g/Km) vs pendiente (%)vs 1/velocidad

400 Consumo (g /Km) consum (g/Km) 300

200 100 0,20

0,15 1/vel 1/ velocidad

0,10

0,05

-5 pendent (%)(%) Pendiente

La ecuación de regresión es:

consumo (g/km) = 118 + 965 1/vel. + 18,9 pendiente (%) 53 casos utilizados, 7 casos contienen valores no disponibles

Predictor Coef SE Coef Constante 117,57 14,82 1/vel. 965,4 145,1 pendiente (%) 18,894 1,837

S = 37,4985

R-Sq = 73,0%

T 7,93 6,65 10,29

P 0,000 0,000 0,000

R-Sq(adj) = 71,9%

Estudio de consumos y emisiones de la red de autobuses de Barcelona - 94

6.2.3

Obtención de resultados (matriz)

BUS

comb.

LÍNEA

1317 2517 2915 3716 4420

gas gas-oil gas-oil gas-oil gas-oil

17 17 17 17 17

3301 1711 2517 2915 4201

gas-oil gas gas-oil gas-oil gas-oil

74 74 74 74 74

tramo de Coeficiente Coeficiente Coeficiente R-SQ (%) correlación K0 K1 .p K2/ v P+B 318,0 52,6 2373,0 83,5 P+B 249,0 50,8 2716,0 94 P+B 361,0 63,5 2339,0 91,1 87 P+B 485,0 71,4 2227,0 90,3 P+B 287,0 44,7 2539,0 P+B P+B P+B P P+B

222,0 253,0 190,0 266,0 118,0

47,6 44,8 43,4 52,1 18,9

3744,0 4850,0 3361,0 3309,0 965,0

80,1 76,0 70,0 76,0 73,0

Tabla 8. Resumen de resultados.

La media de los coeficientes para las distintas tipologías de bus 4 es: Coeficient K0 promig gas-oil promig GN

294,3 285,5

Coeficient Coeficient K1.p K2/v 53,4 48,7

2890,7 3611,5

El coeficiente K2 de los buses de gas natural no debería ser considerado fiable, puesto que solamente se dispone de dos muestras y con valores muy diferenciados.

Se define la sensibilidad a la pendiente como

∂ (consumo ) = K1 ∂pendiente Y expresa el aumento de consumo (g/km) por cada unidad de incremento de pendiente (%) De manera análoga se define la sensibilidad a la velocidad:

K ∂ (consumo ) = − 22 ∂velocidad v Expresa el ahorro de combustible 5 -signo negativo- en (g/km) por cada unidad de incremento de velocidad (km/h).

4 5

Salvo el BUS 4201, por tener un tamaño muy inferior. El signo negativo indica la relación inversa prevista entre el aumento de velocidad y el consumo.

Estudio de consumos y emisiones de la red de autobuses de Barcelona - 95

Diagrama de dispersión coeficiente K2/v vs vs coeficiente K1.p Scatterplot of Coeficient K2/v Coeficient K1.p

Coeficiente K2/v Coeficient K2/v

5000

1711

4000

comb. comb. Gas gas Gasoil gas-oil

3301 2517

2915

3000 4420

2517 1317

2915

3716

2000

1000

4201

Coeficient K1.p Coeficiente K1.p

Se ha elaborado una hoja de cálculo para poder extraer estos parámetros de sensibilidad a partir de cualquier hipótesis de trabajo, en este caso para los buses que funcionan a v = 10 km/h y una pendiente del 2 %.

BUS 1317 2517 2915 3716 4420 1711 3301 2517 2915 4201

CONSUM PREVIST (g/Km) 660,5 622,2 721,9 850,5 630,3 827,6 691,6 612,9 701,1 252,3

sensibilitat pendent (g/Km/%) 52,6 50,8 63,5 71,4 44,7 44,8 47,6 43,4 52,1 18,9

sensibilitat velocitat (g/Km/Km/h) -23,7 -27,2 -23,4 -22,3 -25,4 -48,5 -37,4 -33,6 -33,1 -9,7

Tabla 9. Tabla de consumos previstos y sensibilidades. (pendiente =2 y v= 10 km/h).

Si las regresiones se hacen respecto de las variables «pendiente» y «velocidad», es decir CONSUMO = CONSUMO (pendiente, velocidad), los resultados son los siguientes: BUS

comb.

LÍNIA

tram de correlació

1317 2517 2915 3716 4420 1711 3301 2517 2915 4201

gas gas-oil gas-oil gas-oil gas-oil gas gas-oil gas-oil gas-oil gas-oil

17 17 17 17 17 74 74 74 74 74

P+B P+B P+B P+B P+B P+B P+B P+B P P+B

Coeficient Coeficient K0 K1.p 740,0 926,0 908,0 1045,0 899,0 1041,0 926,0 755,0 823,0 282,0

52,0 54,0 62,4 73,6 35,4 41,0 42,8 44,1 52,3 17,3

Coeficient R-SQ (%) K2.v -16,9 -32,5 -26,2 -28,6 -29,4 -28,2 -27,6 -20,8 -21,0 -6,0

84 71 81,2 81 75,9 79,1 63,9 70,0 75,9 67,9

K1 es el coeficiente que indica el aumento de combustible (gr/km) por cada grado de pendiente que se aumenta. K2 es el coeficiente que indica el decremento de combustible (gr/km) por cada km/h de aumento de velocidad.

Estudio de consumos y emisiones de la red de autobuses de Barcelona - 96

Ambos coeficientes miden la sensibilidad del consumo.

BUS 1317 2517 2915 3716 4420 1711 3301 2517 2915 4201

CONSUM PREVIST (g/Km) 675 709 770,8 906,2 675,8 841 735,6 635,2 717,6 257,1

sensibilitat pendent (g/Km/%) 52 54 62,4 73,6 35,4 41 42,8 44,1 52,3 17,3

sensibilitat velocitat (g/Km/Km/h) -16,9 -32,5 -26,2 -28,6 -29,4 -28,2 -27,6 -20,8 -21,0 -6,0

energia kWh/Km

cost (euros/Km)

7,83 6,59 7,17 8,43 6,28 9,76 6,84 5,91 6,67 2,39

0,41 0,50 0,54 0,64 0,48 0,50 0,52 0,45 0,51 0,18

Tabla 10. Tabla de consumos previstos y sensibilidades. (pendiente = 2 y v = 10 km/h).

El promedio de los coeficientes para las distintas tipologĂas de bus 6 es:

Coeficient K0 promig gas-oil promig GN

897,4 890,5

Coeficient Coeficient K1.p K2.v 52,1 46,5

-26,6 -22,6

Salvo el BUS 4201, por tener un tamaĂąo muy inferior.

Estudio de consumos y emisiones de la red de autobuses de Barcelona - 97

El modelo es útil para considerar el «coste energético de cada bus» y el coste económico. En la tabla siguiente se ilustra el comportamiento energético y económico 7 de los diferentes buses: BUS 1317 2517 2915 3716 4420 1711 3301 2517 2915 4201

CONSUM PREVIST (g/Km) 660,5 622,2 721,9 850,5 630,3 827,6 691,6 612,9 701,1 252,3

sensibilitat pendent (g/Km/%) 52,6 50,8 63,5 71,4 44,7 44,8 47,6 43,4 52,1 18,9

sensibilitat velocitat (g/Km/Km/h) -23,7 -27,2 -23,4 -22,3 -25,4 -48,5 -37,4 -33,6 -33,1 -9,7

energia kWh/Km

cost (euros/Km)

7,66 5,79 6,71 7,91 5,86 9,60 6,43 5,70 6,52 2,35

0,40 0,44 0,51 0,60 0,44 0,50 0,49 0,43 0,49 0,18

Tabla 11. Consumo energético y económico (pendiente = 2 y v = 10 km/h).

coste (EUR/km)

energía (kWh/km) 0,70

12,00

0,60 0,60

9,60

10,00

0,51 8,00

0,50

7,91

7,66 6,71

0,49

0,49 0,43

0,40

6,52

6,43 5,86

5,79

6,00

0,50 0,44

0,44

0,40

5,70 0,30

4,00 2,35 2,00

0,18

0,20 0,10 0,00

0,00 1317

2517

2915

3716

4420

1711

3301

2517

2915

4201

1317

2517

2915

3716

4420

1711

3301

2517

2915

4201

Las expresiones de consumo de combustible permiten obtener todas las demás expresiones (por ejemplo el coste/km o la energía/km), así como efectuar análisis de mapas de optimización de la flota. Por ejemplo, en la ecuación de consumo del bus 1317 (gas natural):

CBUS1317 (v, p ) = 318 + 52,6 ⋅ p +

2373 v

y en la del bus 2517 (gas-oil):

CBUS 2517 (v, p ) = 249 + 50.8 ⋅ p +

2716 v

En estos ejemplos los valores del PCI y los precios son hipotéticos. Hay que incluir los reales.

Estudio de consumos y emisiones de la red de autobuses de Barcelona - 98

Para un mismo tramo (idénticas condiciones de pendiente y velocidad media), los costes de combustible son:

 

2373   v  2716   Para el bus 2517 : Pgas − oil  249 + 50,8 ⋅ p +  v   Para el bus 1317 : PGN . 318 + 52,6 ⋅ p +

Puede plantearse cuál es el área de trabajo definida por los «ejes» pendiente y velocidad donde el bus 2517 es más económico. Es decir, donde se cumple:

2716  2373    Pgas − oil  249 + 50,8 ⋅ p +  ≤ PGN . 318 + 52,6 ⋅ p +  v  v   

Hasta aquí se han extraído las expresiones de regresión para buses individualizados. Seguidamente se extraerán las funciones de regresión para el conjunto de buses. La variable masa se convertirá en variable de regresión.

Estudio de consumos y emisiones de la red de autobuses de Barcelona - 99

6.2.4

Regresión conjunta de los buses

Se introducen conjuntamente todos los buses (gas y gas-oil) y todas las líneas. Luego hay que introducir la masa como variable regresiva. La ecuación de regresión es:

consumo(g/km) = - 287 + 0,00380 masa*pendiente + 0,0270 masa total + 2825 1/vel. + 78,0 código fase (FASE II = 2; FASE 3 = 3) Diagrama de dispersión del previst consumo vs consumo(g/Km) Scatterplot of consum vsprevisto consum(gr/Km) 1200

comb DIESEL GAS

Consumo consumprevisto previst

1000 800 600 400 200 0 0

200

400

600

800

1000

1200

1400

consum(gr/Km) Consumo (g/Km)

Si se separan los puntos por tipologías gas-diésel se puede comprobar que no se diferencian en el comportamiento de g/kg: Diagrama de dispersión del consumo previsto vs consumo(g/Km) Scatterplot of consum previst vs consum(gr/Km) 1200

comb DIESEL GAS

Consumo previsto consum previst

1000 800 600 400 200 0 0

200

400

600 800 consum(gr/Km)

1000

1200

1400

Consumo (g/Km)

Estudio de consumos y emisiones de la red de autobuses de Barcelona - 100

Para los buses diésel sí se hacen modelos de regresión respecto (masa x pendiente) (1/v) (masa) y se proyectan los valores previstos respecto de los reales si se aprecian diferencias entre las fases EURO 2 y EURO 3: of CONSUM PREVIST vs consum(gr/Km) DiagramaScatterplot de dispersión del CONSUMO PREVISTO vs consumo(g/Km) 1400

fase EURO II EURO III

CONSUMO PREVISTO

CONSUM PREVIST

1200 1000 800 600 400 200 0 0

200

400

600

800

1000

1200

1400

1600

consum(gr/Km) Consumo (g/Km)

Por lo tanto, estas fases (Euro II y Euro III) son susceptibles de ser incorporadas a la ecuación de regresión (Fase 2 = 2 y Fase 3 = 3). La regresión para los buses de gas-oil:

consumo (g/km) = - 277 + 2712 1/vel. + 0,00368 masa* pendiente + 0,0269 masa total + 76,7 código fase S = 94,4934

R-Sq = 86,3%

R-Sq(adj) = 86,2%

La regresión para los buses de gas natural:

consumo (g/km) = - 2107 + 3245 1/vel. + 0,00345 masa* pendiente + 0,173 masa total S = 74,2566

R-Sq = 83,9%

R-Sq(adj) = 83,4%

Como sólo contamos con una sola fase (EURO III) de los buses de gas, no ha sido posible encontrar la incidencia de la fase en el consumo de los buses con gas natural.

Esas dos ecuaciones son las que se utilizarán para predecir el consumo real de los buses y, a partir de eso, las emisiones. Ver Figura 5.

Estudio de consumos y emisiones de la red de autobuses de Barcelona - 101

Si la regresión se hace únicamente para los buses diésel de la línea 17, la regresión mejora. Las principales variables regresivas significativas son: La ecuación de regresión es:

consumo (g/km) = - 180 + 0,00406 masa* pendiente + 2585 1/vel. + 0,0264 masa total + 50,2 código fase S = 76,9180

R-Sq = 90,4%

R-Sq(adj) = 90,2%

Diagrama de dispersión del CONSUMO PREVISTO vs consumo(g/Km) Scatterplot of CONSUM PREVIST vs consum(gr/Km) 1400

CONSUMO PREVISTO

CONSUM PREVIST

1200 1000 800 600 400 200 0 0

200

400

600 800 1000 consum(gr/Km) Consumo (g/Km)

1200

1400

1600

Estudio de consumos y emisiones de la red de autobuses de Barcelona - 102

6.3 Modelo de emisiones por tramos Para modelizar las emisiones partiendo de los datos obtenidos a lo largo de los diferentes tramos, se intentará hacer la regresión a partir del consumo total de combustible 8, del comportamiento más o menos intenso (aceleración media positiva del tramo), de la pendiente y de la velocidad media del tramo. Se prevé complicado intentar hacer esta regresión con porcentajes significativos a la regresión, ya que la emisiones dependen en gran medida de la carga del motor y de su comportamiento, condiciones que sólo pueden ser analizadas en la regresión a partir de tramos de comportamiento homogéneo en los datos recogidos cada segundo. Sin embargo, las regresiones servirán para disponer del promedio de los valores. Además se han detectado ratios de emisiones globales (g emisiones / g combustible) muy diferentes (ver capítulo 2.3); no se considera, por lo tanto, la posibilidad de hallar una regresión representativa global; así, para cada bus se extraen las emisiones de manera individual a partir del combustible consumido.

Velocidad media km/h

Consumo espec. (l/km) Distancia (km)

Tipos de vehículo

Consumo (litros) Pendiente

Emisiones (CO, NOx…)

Es obvio que consumir una cantidad doble de combustible en las mismas condiciones que una unidad de ese combustible produce el doble de emisiones.

Estudio de consumos y emisiones de la red de autobuses de Barcelona - 103

6.3.1

Regresiones individualizadas por emisiones (bus a bus).

EMISIONES de NOx

BUS 1317-17 (GAS) 9

(g NOx/km) = 0,255 + 0,0224 consumo (g/km) S = 1,67960

R-Sq = 82,7%

R-Sq(adj) = 82,1%

BUS 2517-17 (GASOIL)- EURO 2

NOx (g/km) = - 1,82 + 0,0379 consumo(g/km) S = 1,18852

R-Sq = 97,8%

R-Sq(adj) = 97,8%

BUS 2915-17 (GASOIL)- EURO 3

NOx (g/km) = - 0,13 + 0,0366 consumo (g/km) S = 6,02257

R-Sq = 71,8%

R-Sq(adj) = 71,3%

BUS 3716-17 (GASOIL)- EURO 2

NOx (g/km) = 0,0451 consumo (g/km) S = 4,99436

R-Sq = 87,8%

R-Sq(adj) = 87,6%

BUS 4420-17 (GASOIL)- EURO 3

NOx (g/km) = 0,14 + 0,0468 consumo (g/km)

S = 4,82089

R-Sq = 81,2%

R-Sq(adj) = 80,8%

BUS 1711-74 (GAS)

NOX (g/km) = 0,85 + 0,0247 consumo (g/km) S = 3,04993

R-Sq = 73,5%

R-Sq(adj) = 73,0%

Incluye Ăşnicamente datos de bajada.

Estudio de consumos y emisiones de la red de autobuses de Barcelona - 104

BUS 2517-74 (GASOIL)- EURO 2

NOX (g/km) = - 0,105 + 0,0328 consumo (g/km) S = 0,977106

R-Sq = 97,7%

R-Sq(adj) = 97,6%

BUS 2915-74 (GASOIL) 10- EURO 3

em NOX (g/km) = 1,46 + 0,0329 consumo (g/km) S = 2,33048

R-Sq = 92,3%

R-Sq(adj) = 92,0%

BUS 3301-74 (GASOIL)- EURO 2

em NOX (g/km) = - 0,160 + 0,0383 consumo (g/km) S = 2,42535

R-Sq = 93,0%

R-Sq(adj) = 92,8%

BUS 4201-74 (GASOIL)- EURO 2

em NOX (g/km) = - 0,654 + 0,0368 consumo (g/km) S = 0,436289

R-Sq = 99,1%

R-Sq(adj) = 99,1%

En el siguiente gráfico se muestra la mayor dispersión que presentan los vehículos EURO III, los cuales incluso superan a los EURO II. Sin embargo, el factor emisión /combustible consumido es muy similar en las dos fases. DiagramaScatterplot de dispersión de(gr/Km) Nox (g/Km) vs consumo(g/Km) of NOx vs consum(gr/Km) 90

fase EURO II EURO III

80 70

NOx (g/Km) NOx (gr/Km)

60 50 40 30 20 10 0 0

200

400

600 800 1000 consum(gr/Km) Consumo (g/Km)

1200

1400

1600

Gráfico 4. Representación conjunta de emisiones de NOx para todos los buses (EURO II y III)

. Incluye únicamente datos de bajada.

Estudio de consumos y emisiones de la red de autobuses de Barcelona - 105

EMISIONES de CO

BUS 2915-17 (GASOIL)

CO (g/km) = - 7,16 + 0,0427 consumo (g/km) S = 5,17314

R-Sq = 79,8%

R-Sq(adj) = 79,4%

BUS 2915-74 (GASOIL) 11

CO (g/km) = 2,23 + 0,00494 consumo (g/km) S = 1,13651

R-Sq = 53,3%

R-Sq(adj) = 51,1%

BUS 1317-17 (GAS) 12 No significativa BUS 2517-17 (GASOIL) No significativa BUS 3716-17 (GASOIL) No significativa BUS 4420-17 (GASOIL) No significativa BUS 1711-74 (GAS) No significativa BUS 2517-74 (GASOIL) No significativa BUS 3301-74 (GASOIL) No significativa BUS 4201-74 (GASOIL) No significativa

Parece ser que, cuando la emisión es muy baja, la recogida de valores no es sensible. Posiblemente falta un rango de escala adaptado. (Sugerencia de los técnicos de TMB).

11 12

Incluye únicamente datos de bajada. Incluye únicamente datos de bajada.

Estudio de consumos y emisiones de la red de autobuses de Barcelona - 106

EMISIONES de HC

BUS 1317-17 (GAS) 13

(g HC/km) = 0,233 + 0,00330 consumo (g /km) S = 0,536687

R-Sq = 51,1%

R-Sq(adj) = 49,3%

BUS 2517-17 (GASOIL)

HC (g/km) = 0,056 + 0,00279 consumo(g/km) S = 0,351989

R-Sq = 81,9%

R-Sq(adj) = 81,6%

BUS 2915-17 (GASOIL)

HC (g/km) = 0,0786 + 0,000656 consumo (g/km) S = 0,171829

R-Sq = 50,1%

R-Sq(adj) = 49,2%

BUS 3716-17 (GASOIL)

HC (g/km) = 0,114 + 0,00155 consumo (g/km) S = 0,307473

R-Sq = 65,3%

R-Sq(adj) = 64,7%

BUS 4420-17 (GASOIL)

HC (g/km) = 0,0313 + 0,000860 consumo (g/km) S = 0,139900

R-Sq = 63,4%

R-Sq(adj) = 62,7%

BUS 1711-74 (GAS) No significativa.

Incluye Ăşnicamente datos de bajada.

Estudio de consumos y emisiones de la red de autobuses de Barcelona - 107

BUS 2517-74 (GASOIL)

HC (g/km) = 0,056 + 0,00279 consumo(g/km) S = 0,351989

R-Sq = 81,9%

R-Sq(adj) = 81,6%

BUS 2915-74 (GASOIL) 14

HC (g/km) = 0,0786 + 0,000656 consumo (g/km) S = 0,171829

R-Sq = 50,1%

R-Sq(adj) = 49,2%

BUS 3301-74 (GASOIL)

em. HC (g/km) = 0,245 + 0,00232 consumo (g/km)

S = 0,446138

R-Sq = 59,0%

R-Sq(adj) = 58,1%

BUS 4201-74 (GASOIL)

em. HC (g/km) = 0,220 + 0,000552 consumo (g/km) S = 0,0697900

R-Sq = 50,2%

R-Sq(adj) = 49,2%

Incluye Ăşnicamente datos de bajada.

Estudio de consumos y emisiones de la red de autobuses de Barcelona - 108

6.3.2 Resumen de los coeficientes de ponderación de emisiones para los NOx, HC y CO. Los únicos coeficientes de emisiones que se pueden considerar fiables son los NOX, que presentan coeficientes de correlación tanto por vehículos individualizados como, en conjunto, una fuerte correlación con la cantidad de combustible consumido. Los otros contaminantes no presentan –salvo algún caso– ninguna relación con las demás variables.

EMISSIONS coef. gas-oil 2517 2915 3716 4420 2517 2915 3301 4201 mitjana

(coef contaminant=gr. emi/ gr comb) NOX R-SQ CO R-SQ HC R-SQ 0,0379 98 0,0028 82 0,0366 72 0,0427 80 0,00066 50 0,0451 88 0,0016 65 0,0468 81 0,00086 63 0,0328 98 0,00279 82 0,0329 92 0,005 53 0,00066 50 0,0383 93 0,00232 59 0,0368 99 0,00055 50 0,0384 0,02385 0,00153

gas natural NOX R-SQ 1317 0,0224 83 1711 0,0247 73 mitjana 0,0236

CO -

R-SQ HC R-SQ 0,0033 51,1 51,1

Estudio de consumos y emisiones de la red de autobuses de Barcelona - 109

6.3.3 Resultados Las regresiones de las emisiones de CO2 y NOx son significativas, las de CO y HC no pueden considerarse como buenas: las dispersiones de las regresiones son demasiado elevadas. Es preciso tomar los valores medios por bus. Estas diferencias tan acusadas permiten suponer que los catalizadores de los diferentes vehículos se encuentran en condiciones de trabajo muy diferentes y, por lo tanto, las emisiones no son ni siquiera proporcionales a la cantidad de combustible consumido. Por lo que respecta a los NOX se dispone de las siguientes relaciones: • Los buses de gas producen 22,4 gramos de NOX por cada kg de combustible consumido. • Los buses de gas-oil producen 38,4 gramos de NOX por cada kg de combustible consumido y no presentan diferencias significativas entre los EURO II y EURO III.

Por lo que respecta al CO2 se dispone de las siguientes relaciones: • Los buses de gas producen 2,7 kg de CO2 por cada kg de combustible consumido. • Los buses de gas-oil producen 3,15 kg de CO2 consumido.

por cada kg de combustible

Con esos resultados de emisiones y los de previsión de consumo se ha elaborado una aplicación para prever el consumo y las emisiones significativas.

Figura 5. Aplicación del cálculo de consumo y emisiones.

Estudio de consumos y emisiones de la red de autobuses de Barcelona - 110

Análisis de detalle de los factores que intervienen en la velocidad comercial

La velocidad comercial de la red de autobuses de la ciudad de Barcelona ha ido disminuyendo progresivamente en los últimos diez años. Este hecho tiene unas implicaciones directas en el sistema de transporte en superficie, que conducen a una peor calidad del servicio, una incapacidad de aumentar el pasaje y un incremento de sus gastos de explotación. Para invertir esta tendencia actual, las Directrices Nacionales de Movilidad de Cataluña, en su indicador de velocidad comercial del transporte público urbano de superficie, inciden en la importancia de aumentar la velocidad comercial proponiendo un aumento de hasta el 10% en el año horizonte 2012 (véase el siguiente gráfico).

(Km/h)

Velocidad comercial (km/h). Fuente: Directrices Nacionales de Movilidad en Cataluña.

La fricción con el tráfico del vehículo privado, con la carga y descarga fuera de las zonas autorizadas, la proliferación de actuaciones en la vía pública, el aumento del número de desplazamientos diarios en la ciudad, los estacionamientos ilegales que dificultan la maniobrabilidad de los vehículos o la tipología de la red actual, llena de recorridos en zigzag, son factores que provocan esta disminución de la velocidad comercial de la red urbana de autobuses. Así pues, resulta manifiesta la necesidad de disminuir todo lo posible esta fricción entre la red urbana de autobuses y los factores externos antes mencionados, y la mejor manera de hacerlo es disponer de carriles reservados exclusivamente a su circulación.

Estudio de consumos y emisiones de la red de autobuses de Barcelona - 111

La existencia de carril bus permitirá aumentar la velocidad comercial de la línea, así como el cumplimiento del horario, manteniendo la regularidad de paso y la capacidad de carga programada. El objeto del presente apartado es la evaluación de las diferentes variables que intervienen en la velocidad comercial de los autobuses, así como la consideración de aquellos aspectos que son necesarios para que la implementación de carriles bus sea viable, desde un punto de vista legal, técnico y ambiental. La cuantificación de las variables que intervienen en la velocidad comercial y la interacción entre ellas nos permitirá planificar las medidas más adecuadas a fin de mejorar dicha velocidad. Entre las medidas que se propondrán destaca la implementación de carriles bus, una herramienta eficiente que permite aumentar la velocidad comercial contribuyendo a la vez a la mejora de otros aspectos como la disminución de la fricción con el tráfico del vehículo privado o la indisciplina.

7.1

Metodología

La metodología de trabajo está basada en extraer la relación existente entre las diferentes variables que intervienen en la velocidad comercial de los autobuses, y ver cómo y cuánto se puede mejorar esta velocidad una vez estén cuantificadas dichas variables. Las principales variables que intervienen en el estudio de la mejora de la red de autobús son: - Cantidad de viajeros transportados por los diferentes carriles de la ciudad (bus y no bus) - Energía y emisiones asociadas por pasajero y kilómetro - Velocidades medias de los autobuses - Regularidad de los autobuses Para un marco de tráfico determinado (entramado de red, secuencia semafórica, etc.) se pueden establecer —entre otras— las siguientes relaciones causales (de momento cualitativas):

Estudio de consumos y emisiones de la red de autobuses de Barcelona - 112

Aspectos técnicos

Densidad (veh/km)

Carril bus (sí/no)

Indisciplina (%)

Gestión en la parada

Aspectos personales percibidos

+ + -

Información

+ +

Frecuencia

Comodidad

Velocidad

Regularidad

DEMANDA

+ +

Aspectos que intervienen en la demanda. Fuente: Elaboración propia.

La densidad circulatoria, la existencia o no de carril bus, la indisciplina del vehículo privado o una correcta gestión de la parada son factores que inciden directamente en la velocidad de los autobuses, y en consecuencia, en la demanda. Además, esta velocidad media se define conjuntamente con la tecnología, el consumo energético y las emisiones.

Aspectos técnicos

Densidad (veh/km)

Indisciplina (%)

Carril bus (sí/no)

Implicaciones grado 1

Velocidad

Implicaciones grado 2 ENERGÍA

Aspectos técnicos Parque y tecnología

EMISIONES

Gestión en la parada

Implicación entre la relación de los aspectos técnicos. Fuente: Elaboración propia.

El reto de este estudio requiere evaluar y cuantificar el grado de afectación que cada una de estas variables tiene sobre la velocidad. A partir del desarrollo de la ecuación

Estudio de consumos y emisiones de la red de autobuses de Barcelona - 113

que rige el movimiento del vehículo (velocidad es igual al espacio recorrido por el autobús entre el tiempo que tarda) y desagregando sus términos, tal y como se muestra a continuación, se obtendrá una expresión que nos permitirá valorar y cuantificar las diferentes medidas que se propondrán para la mejora de la velocidad comercial de la red actual de autobuses. Se considera que el régimen de velocidades de un autobús circulando por la ciudad responde a un gráfico como el siguiente:

Vm tráfico Vm real

Tp1

Tramo 1

Tp2

Tramo 2

Régimen de velocidades de un autobús circulando. Fuente: Elaboración propia.

Se consideran dos tipos de instantes: el tiempo durante el cual el autobús está circulando (franjas azules) y los períodos en que el autobús está en la parada (incluido el tiempo de preparada 15), representado por las franjas rojas. Si se considera la velocidad media mientras el autobús está circulando (descontando el tiempo que se detiene en cada parada), se obtiene la velocidad media de tráfico.

Vmedia _ tráfico =

∑d ∑t

tráfico

siendo

∑d

la longitud total de la línea en cuestión.

En cambio, si se considera la velocidad media real de todo el trayecto:

Es el tiempo en que el autobús se halla en cola en la parada y no puede desencochar.

Estudio de consumos y emisiones de la red de autobuses de Barcelona - 114

Vvelocidad media real =

∑t

la relación entre ambas es:

Vmedia real Vmedia _ tráfico

∑t

∑d + ∑t

tráfico

∑t tráfico

parada

tráfico

+ ∑ t parada

O también:

Vmedia real

= Vmedia tráfico ·

∑t

∑t tráfico

tráfico

+ ∑ t parada

O también:

Vmedia real

 ∑ t parada 1 + = Vmedia tráfico ·  ∑ ttráfico 

   

−1

Esta ecuación es básica para considerar los efectos de diferentes propuestas sobre la mejora de la velocidad comercial (velocidad media real). Se puede querer incrementar, pero es básico tener en cuenta cómo afectan el resto de parámetros.

Vmedia real

Relación con la red, fases semafóricas, tráfico, carril.

Mejorable facilitando la fase semafórica, habilitando más carriles bus, alargando la distancia entre parada y parada, etc.

V media tráfico

 ∑ t parada 1 +  ∑ ttráfico 

   

−1

Relación con la gestión en la preparada y la parada.

Mejorable aplicando los “canceladores” en la misma parada y subiendo y bajando por todas las puertas.

Estudio de consumos y emisiones de la red de autobuses de Barcelona - 115

Mediante el desglose de la ecuación se observa que la velocidad media real (velocidad comercial) del autobús depende de la velocidad media de tráfico, del tiempo de parada y del tiempo de tráfico. La metodología aplicada para cuantificar estas variables es la que se explica a continuación. De las dos velocidades que intervienen en la ecuación (la real o comercial, y la de tráfico) se medirá directamente la real, lo que se realizará a partir de la microsimulación. A través del programa de microsimulación Aimsun NG, en un entramado de red dado tipo Eixample 16, se simularán diferentes escenarios que nos permitirán valorar los efectos que la densidad de tráfico, la existencia de carril bus, la topología de la red de autobuses y la priorización semafórica tienen, directamente, sobre la velocidad comercial. Las otras variables de estudio, el tiempo de parada y el tiempo de tráfico, se medirán a partir de una toma de datos en tiempos reales de todas las líneas de autobús que actualmente discurren por el distrito del Eixample. Los datos que se extraerán serán los tiempos de: preparada, parada, tráfico y parada por tráfico. El tiempo de preparada se define como el tiempo en que el autobús se encuentra situado en la parada pero no puede desencochar y/o encochar pasajeros porque tiene uno o más vehículos situados previamente en la parada que lo están haciendo.

El tiempo de parada es el tiempo que transcurre entre que el vehículo abre puertas (encocha y desencocha) y las cierra. El tiempo de tráfico es el tiempo en que el autobús está circulando, y finalmente, el tiempo de parada por tráfico se define como el tiempo en que el autobús se detiene debido al tráfico, que incluye las detenciones en los semáforos y las detenciones a causa de la elevada densidad de tráfico. De acuerdo con el desarrollo de la expresión analítica, el tiempo de tráfico a introducir será la suma de estos dos tiempos (tiempo de tráfico y tiempo de parada por tráfico). A la vez que se toman datos de los diferentes tiempos se analiza el lugar de paso (si está circulando o no por carril bus) así como las incidencias que hayan tenido lugar durante el trayecto (indisciplina del vehículo privado, carga y descarga, obras, etc.). Por último, hay que apuntar que la extracción de estos datos se realizará tanto en hora punta (entre las 08.00 h y las 09.00 h) como en hora valle (entre las 11.00 h y las 12.00 h), y por cada línea (en los dos sentidos). 16

La microsimulación ha sido realizada en el distrito del Eixample de Barcelona.

Estudio de consumos y emisiones de la red de autobuses de Barcelona - 116

Estados medidos para cada instante de tiempo. Fuente: Elaboración propia.

La figura anterior nos muestra un ejemplo del estado de una línea para un instante de tiempo determinado. Se trata de un autobús circulando (1) por carril bus (5) y sin ninguna incidencia (8). Para cada instante de tiempo sabemos si el autobús circula o está detenido (por preparada, parada o parada de tráfico), si circula o no por carril bus y, finalmente, si hay alguna incidencia.

A partir de la introducción en la ecuación de estas variables medidas se podrá obtener la sensibilidad de las diferentes actuaciones que se propondrán respecto a la mejora de la velocidad comercial.

7.2 Eficiencia de la red (topología) El suelo es limitado, y también es caro. Para que puedan moverse los automóviles es necesario mucho espacio y aún más para que puedan estacionar. Puesto que este espacio en el centro urbano no es ilimitado se hace necesario llevar a cabo una buena gestión del territorio y una buena distribución entre las diferentes funciones (vivienda, trabajo, servicios) y el sistema de transporte, que se podrá conseguir si se distribuyen los diferentes espacios de forma más razonable y equitativa. La contabilización de la ocupación del espacio público por parte de los diferentes servicios de transporte (tanto privado como colectivo) que circulan en el ámbito del municipio de Barcelona nos permitirá cuantificar la distribución actual y ver que, con la

Estudio de consumos y emisiones de la red de autobuses de Barcelona - 117

implementación del carril bus en toda la red, se puede equiparar esta ocupación con el volumen de viajeros transportados por uno u otro modo. Número de vehículos necesarios para transportar 57 personas:

Bus

Automóvil

7.2.1

(ocupación: 1 ,2 personas/vehículo)

Ocupación del espacio público según modos de transporte

Los modos de transporte que hacen uso del espacio público son el vehículo privado y el transporte público de superficie. Entendemos que el vehículo privado incluye coche, moto, camión y furgoneta, mientras que en el transporte público de superficie incluimos el bus (TMB y discrecional) y también el taxi.

El vehículo privado circula por las calles de la ciudad en carriles "reservados" para él. Su ocupación es total en todos los carriles de circulación de cada calle y el único espacio que no puede utilizar es el del carril bus.

Estudio de consumos y emisiones de la red de autobuses de Barcelona - 118

La red viaria del municipio de Barcelona consta de 2.668 km 17.

Longitud de red viaria calculada. Fuente: Elaboración propia.

A día de hoy, el municipio de Barcelona dispone de casi 100 km de carril bus (99,975 km en octubre de 2005). El resto de kilómetros de red viaria del municipio es ocupado por el vehículo privado.

Carril bus existente en octubre de 2005. Municipio de Barcelona. Fuente: Elaboración propia.

Así pues, el vehículo privado dispone de 2.568 km 18 de red viaria por la que puede circular libremente dentro del municipio de Barcelona, mientras que el transporte público de superficie solo dispone de 99,975 km única y exclusivamente para él. 17

Se ha sumado la longitud de cada carril destinado a circulación de cada calle (incluye el carril bus). 18 Diferencia entre la longitud de red viaria del municipio de Barcelona y el carril bus actual, en octubre de 2005.

Estudio de consumos y emisiones de la red de autobuses de Barcelona - 119

El resto de kilómetros de red viaria que utiliza lo tiene que compartir con el vehículo privado, y son 458 km 19.

Ocupación de la red actual de TMB dentro del municipio de Barcelona. Fuente: Elaboración propia.

Oferta de espacio público km RED VIARIA OFERTADA CARRIL BUS OFERTADO

2.668,386 99,975

100% 3,7%

Ocupación por parte de los diferentes modos de transporte km VEHÍCULO PRIVADO TRANSPORTE PÚBLICO

2.568,411 558,000

96,3% 20,9%

Ocupación del espacio público por parte de los diferentes modos de transporte. Datos correspondientes al ámbito del municipio de Barcelona. Fuente: Elaboración propia.

Por lo tanto, el vehículo privado ocupa el 96,3% del espacio público, mientras que el transporte público de superficie (en el que también podemos incluir el taxi) ocupa el 20,9%, compartiendo el 17,2% con el vehículo privado y ocupando exclusivamente solo un 3,7% (el carril bus). 7.2.2 Distribución modal de los desplazamientos Atendiendo a los datos de movilidad extraídos del documento Datos básicos de movilidad en Barcelona (abril 2002), el volumen de desplazamientos diarios en uno y otro modo de transporte es el siguiente: 19

Diferencia entre la longitud total de ocupación del transporte público de superficie (558 km) y el carril bus actual (casi 100 km), en octubre de 2005.

Estudio de consumos y emisiones de la red de autobuses de Barcelona - 120

Despla z amientos internos

1.060.861 desplazamientos

Vehículo privado

726.643

Bus TMB Transporte · colectivo

23.573

Bus discrecional Taxi

893.471 desplazamientos

143.255

Desplazamientos internos

Distribución modal de los desplazamientos internos en día laborable. Fuente: Elaboración propia.

Desplazamientos internos - - externos

1.287.171 desplazamientos

Vehículo privado

Transporte colectivo ·

Bus TMB

55.869

Bus discrecional

92.123

Taxi

20.153

168.145 desplazamientos

Distribución modal de los desplazamientos internos - externos en día laborable. Fuente: Elaboración propia

Estudio de consumos y emisiones de la red de autobuses de Barcelona - 121

Desplazamientos internos- - externos

Despla zamientos internos

2.348.032 desplazamientos

Vehículo privado

Bus TMB Transporte · colectivo

(68’9%)

782.512

Bus discrecional

115.696

Taxi

163.408

1.061.616 desplazamientos

(31’1%)

Despla zamientos internos

Distribución modal de los desplazamientos totales (internos e internos - externos) en un día laborable. Fuente: Elaboración propia.

Total bus TMB, discrecional y taxi Total vehículo privado

% Desplazamientos 1.061.616 31,1% 2.348.032 68,9%

Distribución de los desplazamientos diarios en un día laborable. Fuente: Elaboración propia a partir de los Datos básicos de movilidad en Barcelona (abril de 2002).

Así pues, los desplazamientos en transporte público de superficie representan el 31,1% del total de desplazamientos. Por otro lado, el vehículo privado representa un 68,9%.

Estudio de consumos y emisiones de la red de autobuses de Barcelona - 122

7.2.3 Ocupación del espacio público en relación con el transporte de viajeros en Barcelona Con el análisis de los datos obtenidos en los apartados anteriores, se dan unos porcentajes no equilibrados en lo referente al uso del espacio público de los diferentes modos de transporte y el protagonismo que cada uno de ellos tiene en el transporte de viajeros. El vehículo privado ocupa el 96,3% del espacio público (todo menos el carril bus actual) y representa el 68,9% de los desplazamientos totales. Por el contrario, el bus ocupa exclusivamente el 3,7% del espacio público (junto con el taxi y el bus discrecional) y representa el 31,1% del total de desplazamientos. SITUACIÓN ACTUAL Km

% Km

desplazamientos

% desplazamientos

ratio entre ocupación y desplazamientos

TRANSPORTE COLECTIVO VEHÍCULO PRIVADO

99,9

3,7%

1.061.616

31,1%

-27,4%

2.568,4

96,3%

2.348.032

68,9%

27,4%

TOTAL

2.668,3

100,0%

3.409.648

100,0%

Ocupación en relación con el transporte de viajeros. Balance actual. Fuente: Elaboración propia.

La ratio entre ocupación y desplazamientos nos da el porcentaje de déficit de espacio destinado a cada modo de transporte respecto al número de desplazamientos que efectúan diariamente. El resultado del análisis nos muestra cómo el vehículo privado ocupa más del 25% del espacio que le correspondería. Ante este desequilibrio que se detecta, con una clara desventaja del transporte colectivo con respecto al transporte privado, se plantean unos escenarios de futuro que nos permitan gestionar el uso del espacio público de una manera más razonable y equitativa. En un primer escenario, que llamamos escenario de transporte colectivo, se propone que toda la red actual de bus disponga de carril bus (se llegaría a 558 km). Este hecho implicaría la construcción de 458 km de carril bus.

ESCENARIO TRANSPORTE COLECTIVO ratio entre ocupación y desplazamientos

% km

desplazamientos

% desplazamientos

TRANSPORTE COLECTIVO

558

20,9%

1.061.616

31,1%

-10,2%

VEHÍCULO PRIVADO

2.110,3

79,1%

2.348.032

68,9%

10,2%

TOTAL

2668,3

100,0%

3.409.648

100,0%

Ocupación en relación con el transporte de viajeros. Escenario de transporte colectivo. Fuente: Elaboración propia.

Estudio de consumos y emisiones de la red de autobuses de Barcelona - 123

Así, el porcentaje de ocupación exclusiva por parte del transporte colectivo es del 20,9%, ya que en este nuevo escenario el bus dispone de carril bus en toda la red. Las consecuencias de esta actuación llevan a reducir la ocupación del espacio público del vehículo privado, que pasa a ser del 79,1% (frente al 96,3% que tiene en la actualidad). De todos modos, como el transporte privado representa el 68,9% de los desplazamientos, todavía se ve favorecido, ya que, en proporción, el vehículo privado ocupa el 10% más de lo que le correspondería (en relación con el volumen de desplazamientos que se efectúan en vehículo privado) y el transporte colectivo un 10% menos (porque todo el espacio que ocupa es en carril reservado). En el siguiente escenario que se analiza, el escenario de transporte público TMB (I), se distribuyen los desplazamientos de manera diferente a la anterior. Los desplazamientos que se efectúan en bus discrecional y taxi se consideran con el vehículo privado, y se sigue disponiendo de carril bus en toda la red actual de TMB.

ESCENARIO TRANSPORTE PÚBLICO TMB (I) km

% km

desplazamientos

% desplazamientos

ratio entre ocupación y desplazamientos

558

20,9%

782.512

22,9%

-2,0%

VEHÍCULO PRIVADO

2.110,3

79,1%

2.627.136

77,1%

2,0%

TOTAL

2668,3

100,0%

3.409.648

100,0%

TRANSPORTE COLECTIVO

Ocupación en relación con el transporte de viajeros. Escenario de transporte público TMB (I). Fuente: Elaboración propia.

El bus TMB ocupa el 20,9% del espacio público, mientras que el vehículo privado ocupa el 79,1%. En lo que al transporte de viajeros en uno y otro modo se refiere, con esta nueva distribución, el bus TMB representa un 22,9% del total de desplazamientos diarios, mientras que el vehículo privado junto con el bus discrecional y el taxi representan el 77,1%. Así pues, se consigue un equilibrio entre la distribución del espacio público según modos de transporte y la repartición modal (desplazamientos diarios según modos de transporte) cuando sacamos todo el espacio del bus al vehículo privado (es decir, se dispone de carril bus en toda la red), pero los desplazamientos en bus discrecional y taxi se contabilizan junto con el vehículo privado. Si se considera que toda la red actual dispone de carril bus, el bus TMB ocupa el 20,9% del espacio público y representa el 22,9% de los desplazamientos. Por el contrario, el vehículo privado ocupa el 78% del espacio público junto con el bus discrecional y el taxi. Todos ellos representan el 77,1% de los desplazamientos. Así, si el bus TMB circula por el carril bus en toda la red, el número de desplazamientos que se efectúan en bus TMB y los que se efectúan en los otros modos (vehículo privado, taxi y bus discrecional) se quedan con el porcentaje de ocupación del espacio público que le corresponde a cada uno.

Estudio de consumos y emisiones de la red de autobuses de Barcelona - 124

Finalmente, si se analiza un último escenario, en el que se incorpora la nueva red de autobuses propuesta por BCN Ecologia y TMB para la ciudad de Barcelona, se comprueba que dicha red podrá admitir un incremento del 25% de sus desplazamientos actuales. Aplicando este incremento sobre los desplazamientos realizados con la red de autobuses actual de TMB, se obtiene un total de 978.140 desplazamientos diarios que se efectuarían con la nueva red, y que se considera que procederán de los otros modos de transporte contemplados (taxi y vehículo privado).

Ocupación de la red de autobuses propuesta por BCN Ecologia y TMB para el municipio de Barcelona. Fuente: Elaboración propia.

ESCENARIO TRANSPORTE PÚBLICO TMB (II) ratio entre ocupación y desplazamientos

% km

desplazamientos

% desplazamientos

530

19,9%

978.140

28,7%

-8,8%

VEHÍCULO PRIVADO

2.138,3

80,1%

2.431.508

71,3%

8,8%

TOTAL

2668,3

100,0%

3.409.648

100,0%

TRANSPORTE COLECTIVO

Ocupación en relación con el transporte de viajeros. Escenario de transporte público TMB (II). Fuente: Elaboración propia.

En este nuevo escenario, el escenario de transporte público TMB (II), se volvería a dar un déficit de ocupación del transporte público TMB en relación con el número de desplazamientos que efectúa. Pese a haber delimitado un espacio exclusivo para el transporte público TMB, al considerar un traspaso de viajeros hacia este modo de transporte, el sistema de ocupación de espacio público con respecto al transporte de viajeros se vuelve a desequilibrar en favor del vehículo privado.

Estudio de consumos y emisiones de la red de autobuses de Barcelona - 125

RESUMEN ESCENARIOS

SITUACIÓN ACTUAL km

% km

desplazamientos

ESCENARIO TRANSPORTE COLECTIVO

% desplazamientos

Ratio entre ocupación y

TRANSPORTE COLECTIVO VEHÍCULO PRIVADO

TOTALES

99,9

3,7%

1.061.616

31,1%

-27,4%

2.568,4

96,3%

2.348.032

68,9%

27,4%

2.668,3 100,0% 3.409.648

100,0%

% km

desplazamientos

% desplazamientos

558

20,9%

1.061.616

31,1%

-10,2%

2.110,3 79,1%

2.348.032

68,9%

10,2%

2668,3 100,0% 3.409.648

ESCENARIO TRANSPORTE PÚBLICO TMB (I) Ratio entre ocupación y

% km

desplazamientos

% desplazamientos

TRANSPORTE COLECTIVO

558

20,9%

782.512

22,9%

-2,0%

VEHÍCULO PRIVADO

2.110,3

79,1%

2.627.136

77,1%

2,0%

2668,3 100,0% 3.409.648

100,0%

TOTALES

desplazamientos

Ratio entre ocupación y desplazamientos

desplazamientos

100,0%

ESCENARIO TRANSPORTE PÚBLICO TMB (II) Ratio entre ocupación y desplazamientos

% km

desplazamientos

% desplazamientos

530

19,9%

978.140

28,7%

-8,8%

2.431.508

71,3%

8,8%

2.138,3 80,1%

2668,3 100,0% 3.409.648

100,0%

Tabla resumen de los escenarios de ocupación en relación con el transporte de viajeros. Fuente: Elaboración propia.

Estudio de consumos y emisiones de la red de autobuses de Barcelona - 126

7.3 Aumento de la velocidad comercial En la ciudad de Barcelona, se ha doblado la longitud del carril reservado al autobús en los últimos años y actualmente ha alcanzado en torno a los 100 km (véase siguiente figura). 100 90 80 70 km

60 50 40 30 20 10 0 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002

Evolución de los kilómetros de carril bus. Fuente: Ayuntamiento de Barcelona.

A pesar de este aumento del número de kilómetros de carril bus, la evolución de la velocidad comercial de la red de autobuses no ha respondido de la misma manera. De modo intuitivo, parecería que el aumento de carril bus debería llevar asociada una mejora de la velocidad comercial de la red de autobuses, pero no siempre ha sido así. La siguiente figura nos muestra que en un primer momento (en torno al año 1992) la velocidad comercial urbana aumenta hasta 2 km/h (pasa de 11 km/h a 13 km/h, en hora punta, y de 12 km/h a 14 km/h, de media horaria), pero después se estabiliza y empieza a disminuir (a partir de 1998) precisamente cuando coincide con el incremento más importante del número de carriles bus en la ciudad. Apertura Rondas 15

Estabilización de la velocidad comercial

Densidad

Carril bus

14 13 12 11 km/h 10 9 8 7 6 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 hora punta

media horaria

Evolución de la velocidad comercial urbana en autobús. Fuente: TMB.

Estudio de consumos y emisiones de la red de autobuses de Barcelona - 127

El hecho es que la velocidad comercial no depende única y exclusivamente de la existencia o no del carril bus. Hay otros factores que influyen en la velocidad comercial de la red, entre ellos, la densidad de vehículos en la red viaria. En torno al año 1992 es cuando se ha dado el crecimiento más importante de velocidad comercial, y que ello coincida con la apertura de las Rondas de la ciudad podría explicar este hecho. Con la apertura de las Rondas, la ciudad se libera de una parte importante del tráfico y eso provocaría este aumento de velocidad comercial tan importante. La disminución de la densidad de vehículos dentro de la ciudad favorece la circulación de los autobuses. Pero a medida que transcurren los años, el aumento del tráfico empieza a equilibrar de nuevo la situación. La velocidad comercial se mantiene constante (equilibrio del sistema) hasta aproximadamente el año 1998, momento en que inicia un descenso continuo hasta la actualidad. El efecto del aumento de la densidad de vehículos en la ciudad incide en la disminución de la velocidad comercial de los autobuses urbanos, al mismo tiempo que el incremento del número de kilómetros de carril bus favorece la mejora de esta velocidad. Por las dos gráficas representadas se llega a la conclusión de que, pese al aumento del número de carriles bus que ha habido en los últimos años, no ha sido suficiente para compensar el incremento de tráfico de vehículos, y por tanto, si no se hubieran creado más carriles bus, la disminución de la velocidad comercial de los autobuses urbanos habría sido aún más acusada. Existen otras variables que inciden directamente en la velocidad comercial de los autobuses, no solo la existencia de carril bus, y entre ellas se encuentra la densidad de vehículos. A continuación se evaluarán diferentes escenarios a fin de poder considerar los factores más importantes que puedan incidir en la velocidad comercial, tales como la existencia de carril bus, el efecto del tráfico (densidad), la priorización semafórica o incluso la propia topología de red de autobuses.

Estudio de consumos y emisiones de la red de autobuses de Barcelona - 128

6.3.3

Incidencia en la velocidad por la existencia de carril bus. (Microsimulación)

Los principales problemas con que se encuentra el autobús y que le hacen perder velocidad comercial son: 1. retenciones de tráfico 2. estacionamiento ilegal que dificulta la maniobrabilidad a los conductores 3. ocupaciones temporales del carril bus por estacionamiento breve, carga y descarga, desencochado de taxis, etc. 4. ocupaciones de las paradas de autobús (ralentización de la subida y bajada de viajeros y dificultad para la reincorporación al tráfico)

El carril bus permite incrementar la velocidad comercial mediante un doble efecto: -

actúa como corredor: en vías con alta densidad de tráfico permite al autobús avanzar más rápidamente que el resto de vehículos, y

evita la indisciplina: sobre el carril bus hay menos indisciplina viaria que sobre un carril derecho cualquiera.

Se parte de una microsimulación del distrito del Eixample realizada con Aimsun NG en hora punta de la mañana (de 8 a 10 h), que permite evaluar el impacto del carril bus en la velocidad comercial de los autobuses y el vehículo privado. El modelo empleado para el estudio del carril bus no tiene en cuenta la indisciplina viaria. En ninguno de los escenarios que se simulan hay vehículos aparcados, cargando y descargando, taxis desencochando, etc. Así pues, los resultados que se obtendrán de este análisis solo evalúan el efecto corredor del carril bus.

El modelo incluye la red viaria actual, la semaforización correspondiente y la demanda del vehículo privado. Se ha introducido el Plan de Servicios de TMB para el horario estudiado y se ha modelizado también la propuesta de red ortogonal planteada por BCN Ecologia y TMB. Para la propuesta de red ortogonal se han considerado frecuencias de 4 minutos para las líneas horizontales y verticales y de 6 minutos para la línea que va por la avenida Diagonal, y los intervalos de paso actuales para las líneas diagonales, que se mantienen en la propuesta respecto a la situación actual. Se han realizado seis escenarios, tres para cada red de autobuses (actual y propuesta ortogonal) y uno más que mejora la relación del autobús con las señales semafóricas.

Estudio de consumos y emisiones de la red de autobuses de Barcelona - 129

Flujo actual (veh/h) en hora punta. Fuente: Elaboración propia.

Se han realizado los siguientes escenarios: A. Red de autobuses TMB 2005 1. Escenario sin carril bus. El carril bus actual pasa a ser de circulación compartida con el vehículo privado. 2. Escenario actual. En el Eixample la mayoría de las líneas disponen de carril bus. 3. Escenario sin demanda de vehículo privado. Se hacen circular los vehículos sin demanda de vehículos privados. B. Propuesta de red ortogonal 4. Escenario sin carril bus 5. Escenario con carril reservado para el autobús 6. Escenario sin demanda de vehículo privado. El autobús no se ve afectado por el tráfico privado. 7. Prioridad semafórica en algunas líneas

Estudio de consumos y emisiones de la red de autobuses de Barcelona - 130

Resultados Los resultados nos indican que el carril bus, mediante el efecto corredor, aporta una ligera mejora a la velocidad comercial de las líneas que discurren por el Eixample, pero inferior a la que la intuición nos hacía creer. El primer escenario corresponde a la red de autobuses actual de TMB, pero sin ningún tramo con carril bus. En estas condiciones el autobús tiene una velocidad comercial media de 12,6 km/h. El segundo escenario representa la situación actual, en la que la mayoría de las líneas disponen de carril bus reservado. La simulación nos muestra una red con ciertos tramos y calles con densidad vehicular bastante elevada. Al disminuir la capacidad viaria del vehículo privado, su velocidad disminuye en 0,3 km/h. El autobús no tiene que compartir carril con el coche y puede aumentar su velocidad comercial hasta llegar a 12,9 km/h. La intención del tercer escenario es evaluar la velocidad máxima a la que podría circular el actual sistema de autobuses si las condiciones del tráfico fuesen óptimas. Se realiza una simulación sin demanda de tráfico de manera que el autobús puede circular libremente. En este caso, la velocidad comercial global asciende a 13,7 km/h, un dato nada desdeñable, pero que no es superior debido al gran número de detenciones que el autobús debe efectuar, ya sea para encochar y desencochar, ya sea como consecuencia de los semáforos. Resultados microsimulaciones para la red de autobuses TMB sin carril bus Velocidad comercial Tiempo parado por km y vehículo

7.3.2

con carril bus solo circula bus

12,6

12,9

13,7

129,5

125,1

113,2

Incidencia en la velocidad de la topología de la red. (Microsimulación)

En el ámbito del Eixample se ha modelizado la propuesta de red ortogonal y se han simulado los mismos escenarios que con la actual.

Estudio de consumos y emisiones de la red de autobuses de Barcelona - 131

Solo por el hecho de cambiar la red actual por una con menos giros, que aprovecha los grandes ejes de circulación, la velocidad comercial aumenta en 0,7 km/h respecto al escenario de situación actual.

Si comparamos entre escenarios en función de la variable “carril bus”, la velocidad comercial se sitúa en 13,2 km/h en el cuarto escenario (sin carril bus), y asciende hasta 13,6 km/h en el quinto escenario (con carril bus). Se da, por lo tanto, un aumento de 0,4 km/h por la influencia del carril bus. El sexto escenario vuelve a representar una situación idílica en la que no hay influencia del tráfico rodado sobre el autobús. En el caso de la red ortogonal, la velocidad aumenta hasta 14,2 km/h. Resultados microsimulaciones para la propuesta de red ortogonal de autobuses

Velocidad comercial Tiempo parado por km y vehículo

sin carril bus

con carril bus

solo circula bus

13,2

13,6

14,2

115,7

111,2

105,4

Propuesta de red ortogonal en el Eixample de Barcelona. Fuente: Elaboración propia.

Estudio de consumos y emisiones de la red de autobuses de Barcelona - 132

En general, la influencia del carril bus en la velocidad comercial se mantiene similar tanto si la contemplamos en el escenario actual como si lo hacemos en la nueva red ortogonal.

Si analizamos las velocidades comerciales por líneas, se observa que las líneas diagonales son las más lentas (las que circulan por la avenida Paral·lel y por la avenida Diagonal de bajada). En cuanto a las líneas propiamente ortogonales, la más lenta es la C-Vuelta, que discurre lentamente por Ronda de Sant Antoni, y también lo son la 16-Ida y 18-Ida, que suben por el paseo de Gràcia y por el paseo de Sant Joan, respectivamente.

Las líneas horizontales son, en general, más rápidas que las verticales, ya que aprovechan mejor los ondas verdes diseñadas para los coches. Línea C-V 16-I F-V-2 18-I 21-V 20-I C-I D-I 16-V 15-I 17-I 18-V 21-I 15-V E-V 19-V 17-V 13-I 13-V 19-I 14-V 14-I F-I-1 F-I-2 20-V D-V E-I F-V-1

Velocidad comercial (km/h) 11,6 12,3 12,4 12,5 12,5 12,5 12,6 12,7 12,9 13,0 13,1 13,1 13,2 13,2 13,5 13,5 13,6 13,6 13,9 13,9 13,9 14,0 14,3 14,4 14,8 15,9 16,3 16,4

Líneas diagonales D-165-I D-65-I D-67-V D-65-V D-165-V D-97-V D-78-I D-67-I D-96-V D-62-V D-63-78-V D-57-157-I D-96-I D-62-I D-57-157-V D-97-I

Velocidad comercial (km/h) 10,9 11,1 11,9 13,2 13,5 13,7 13,7 13,9 14,0 14,0 14,5 15,1 15,3 15,5 15,8 15,9

Estudio de consumos y emisiones de la red de autobuses de Barcelona - 133

7.3.3 Incidencia en la velocidad de la coordinación semafórica. (Microsimulación) Una de las razones por las que la velocidad comercial global no aumenta más es la actual coordinación semafórica, pensada y diseñada para el vehículo privado. Ésta es la razón por la que en los escenarios en los que no hay demanda de tráfico privado las velocidades comerciales no son espectaculares (escenarios 3 y 6).

Los siguientes gráficos de marcha muestran la evolución de un autobús siguiendo las líneas E-Ida y 18-Vuelta por los escenarios cuatro y cinco (sin y con carril bus). La diferencia entre velocidades no es superior debido a que la evolución del autobús se encuentra muy limitada por las detenciones que debe realizar en cada semáforo. También se representa el gráfico de marcha de un coche que sigue la misma ruta que el autobús y que no se tiene que detener en las paradas. El autobús no puede disfrutar de las ondas verdes semafóricas debido a las paradas reglamentarias que debe efectuar. Una coordinación semafórica diseñada desde el punto de vista del autobús haría aumentar considerablemente la velocidad comercial.

5000 4500 4000 3500

Distancia

3000 2500 2000 1500 1000 500 0 0:00:00

0:07:12

0:14:24

0:21:36

0:28:48

0:36:00

0:43:12

Tiempo BUS

CAR

BUS (sin carril bus)

CAR (sin carril bus)

Diagrama de progresión de la línea E-Ida. Fuente: Elaboración propia.

Estudio de consumos y emisiones de la red de autobuses de Barcelona - 134

2000 1800 1600 1400

Distancia

1200 1000 800 600 400 200 0 0:00:00

0:02:53

0:05:46

0:08:38

0:11:31

0:14:24

0:17:17

0:20:10

0:23:02

Tiempo BUS

CAR

BUS (sin carril bus)

CAR (sin carril bus)

Longitud

Diagrama de progresión de la línea 18-Ida. Fuente: Elaboración propia.

Tiempo

Onda verde teórica para el vehiculo privado Vehiculo privado

Onda verde teórica para el autobús BUS

En el séptimo escenario se ha diseñado un sistema de priorización semafórica en algunas líneas de la red ortogonal. El sistema se ajusta automáticamente en la fase semafórica que da prioridad al paso del autobús en función de la proximidad del autobús al cruce. La detección se efectúa mediante el uso de detectores que determinan la posición del vehículo.

Se han escogido algunas líneas (en color verde) bastante separadas entre ellas para que el beneficio obtenido por una línea no implique un grave perjuicio en la otra.

Estudio de consumos y emisiones de la red de autobuses de Barcelona - 135

Líneas con prioridad semafórica (color verde). Fuente: Elaboración propia.

Priorizando el paso de autobús en los cruces semaforizados de algunas líneas la velocidad comercial global en el Eixample aumenta hasta 14,2 km/h.

Prioridad semafórica en algunas líneas de la red ortogonal Prioridad semafórica Velocidad comercial Tiempo parado por km y vehículo

14,2 104,7

Estudio de consumos y emisiones de la red de autobuses de Barcelona - 136

El aumento de velocidad comercial no es igual en todas las líneas, y en general, las perjudicadas por este cambio en los semáforos vuelven a ser las líneas diagonales.

Línea 16-I F-V-2 21-V 15-V D-V 17-V 18-V 17-V C-I E-V 18-I F-I-2 20-V 13-V 19-I 15-V 21-V 16-V 14-V F-I-1 C-V 14-I 20-I D-V 13-I F-V-1 19-V E-I

Velocidad comercial (km/h) 11,6 11,7 12,5 12,6 12,7 12,9 12,9 13,2 13,5 13,6 13,7 13,7 13,8 14,0 14,1 14,2 14,2 15,0 15,6 15,7 15,7 15,9 16,1 16,2 16,5 16,6 19,2 19,6

Línea D-65-I D-165-I D-67-V D-78-I D-165-V D-97-V D-96-V D-63-78-V D-65-V D-62-V D-67-I D-97-I D-57-157-I D-96-I D-62-I D-57-157-V

Velocidad comercial (km/h) 11,3 11,3 11,8 12,6 13,1 13,2 13,5 13,6 13,8 14,0 14,1 15,0 15,2 15,7 15,7 15,9

En cuanto al impacto de este cambio sobre el vehículo privado, se produce una disminución de la velocidad comercial, que pasa de los 23,9 km/h medidos en el quinto escenario de red ortogonal con los semáforos actuales, a 22,6 km/h en este último escenario.

Estudio de consumos y emisiones de la red de autobuses de Barcelona - 137

7.3.4 Variables que intervienen en la velocidad real de las líneas de autobús que pasan por el Eixample. (Estudio de campo) Como se ha visto en los apartados anteriores, la velocidad comercial depende de factores como la existencia o la no existencia de carril bus, la propia topología de la red de autobuses o la priorización semafórica. Estos factores han sido cuantificados a partir del modelo de microsimulación planteando los diferentes escenarios y viendo las consecuencias de las actuaciones planteadas en cada uno de ellos. Pero al margen de estos aspectos, que, como ya se ha visto, inciden directamente en la velocidad comercial, existen otros factores que hasta ahora no se han tenido en cuenta, pero que también será preciso estudiar. A lo largo del recorrido del autobús por la ciudad, aparte del tráfico, los semáforos, etc., hay un factor clave y distintivo de este vehículo y es que tiene que efectuar las paradas. El tiempo que el autobús tarda en recorrer una línea se divide entre dos tiempos básicos: el tiempo en que circula y el tiempo que tarda en efectuar las paradas de su recorrido. El tiempo que tarda en efectuar las paradas se divide en dos tiempos: el tiempo que se denomina de "preparada" y el tiempo propiamente de parada. El tiempo de preparada se define como el tiempo en que el autobús se encuentra situado en la parada pero no puede desencochar y/o encochar pasajeros porque tiene uno o más vehículos situados previamente en la parada que lo están haciendo. El tiempo de parada es el tiempo que transcurre entre que el vehículo abre las puertas (encocha y desencocha) y las cierra. La cuantificación de estos tiempos nos dará una idea del peso que tienen en la velocidad comercial del autobús. A fin de poder evaluar las mejoras que se podrán conseguir en la velocidad real (o comercial) de la línea, habrá que averiguar los rangos de tiempo que el autobús utiliza para efectuar las paradas, a lo largo de su recorrido. Si se conoce el peso que este tiempo tiene en la velocidad del autobús, y en qué medida la penaliza, se podrán gestionar mejor estos tiempos y planificar actuaciones más eficientes para mejorar dicha velocidad. La medición de estas dos variables (tiempo de parada y tiempo de preparada) se efectuará a partir de una toma de datos en tiempos reales de todas las líneas de autobús que actualmente discurren por el distrito del Eixample.

Estudio de consumos y emisiones de la red de autobuses de Barcelona - 138

Las líneas de autobús que se han analizado son las siguientes:

Líneas analizadas en el estudio de campo. Fuente: Elaboración propia.

Se han utilizado estas líneas debido a que son las empleadas en la microsimulación, con la finalidad de poder contrastar los dos niveles de información a partir del desarrollo de la ecuación que rige el movimiento del autobús 20. Los datos que se extraerán de este estudio de campo serán no solo los tiempos de preparada y de parada explicados anteriormente, sino también los tiempos de tráfico y de parada por tráfico. Estos dos últimos tiempos medidos se definen de la siguiente manera: el tiempo de tráfico es el tiempo en que el autobús está circulando, mientras que el tiempo de parada por tráfico se define como el tiempo en que el autobús se detiene debido al tráfico, que incluye las detenciones por los semáforos o por la elevada densidad de tráfico. De acuerdo con el desarrollo de la expresión analítica, el tiempo de tráfico a introducir será la suma de estos dos tiempos (tiempo de tráfico y tiempo de parada por tráfico). A la vez que se toman los datos de los diferentes tiempos se analizan el lugar de paso (si está circulando o no por carril bus) así como las incidencias que hayan tenido lugar durante el trayecto (indisciplina del vehículo privado, obras, etc.).

Véase el apartado 6.1, “Metodología”.

Estudio de consumos y emisiones de la red de autobuses de Barcelona - 139

La extracción de estos datos se realizará tanto en hora punta (entre las 8.00 h y las 9.00 h) como en hora valle (entre las 11.00 h y las 12.00 h), y de cada línea en los dos sentidos. Para cada instante de tiempo sabemos si el bus circula o está detenido (por preparada, parada o parada de tráfico), si circula o no por carril bus y, por último, si tiene lugar alguna incidencia. A partir de la suma de los tiempos se acaban obteniendo los porcentajes correspondientes, para cada línea y sentido, y en hora punta y hora valle. A continuación, se muestra un ejemplo de lo que sería la representación de estos porcentajes.

25%

57%

16%

Línea 7. Sentido: Zona Universitària a Diagonal Mar. En hora punta (08.00). Fuente: Elaboración propia.

Se observa que la línea 7 (TMB) se encuentra circulando poco más de la mitad del tiempo (un 57%). El resto (un 43%) el autobús se encuentra parado, por diferentes causas, porque está efectuando la parada (un 16%), porque está detenido debido al tráfico (un 25%), o porque se encuentra en cola en la parada (preparada un 2%). Si se trabaja con el conjunto de los datos de todas las líneas, se verá que estos porcentajes no varían demasiado, así que se empezará a tener una ligera idea de la importancia que entraña el hecho de que el autobús se vea obligado a realizar estas detenciones y las repercusiones que puede tener minimizar este tiempo. Siguiendo con el propósito de poder contrastar los dos niveles de información (microsimulación y estudio de campo), no solo se han calculado estos tiempos a lo largo de todo el trayecto de la línea, sino que también se ha distinguido entre si la línea discurre dentro o fuera del Eixample.

Estudio de consumos y emisiones de la red de autobuses de Barcelona - 140

Los resultados obtenidos para cada línea dentro y fuera del Eixample, en todo su recorrido, en los dos sentidos y, por último, distinguiendo también entre hora punta y hora valle se han adjuntado en el Anexo del presente documento. A modo de resumen, a continuación se muestra la valoración global del estudio de campo, de forma que, a partir de la suma de todos los tiempos de parada, preparada, tráfico y parada por tráfico de todas las líneas, se llega a un valor para cada tiempo que se representa en porcentajes. Los resultados obtenidos, en hora punta, considerando el recorrido de todas las líneas son los siguientes: 14%

Tráfico (1)

Parada tráfico (2) Preparada (3)

Parada (4)

56% 28%

Red BCN

56%

28%

14% 14% 3%

Eixample

52%

31%

52%

14% 31%

No Eixample

57%

27%

15%

15% 1%

27%

Porcentajes de los tiempos obtenidos. Hora punta. Fuente: Elaboración propia

A priori, estos porcentajes no varían demasiado si se consideran los tiempos de toda la línea, o si tan solo se considera la zona Eixample o la zona no Eixample. De ello resulta que un autobús, de media, solo circula el 56% de su tiempo. El resto, un 44% (casi la mitad), se encuentra parado. El tiempo en que el autobús se encuentra parado se distribuye de la siguiente manera: aproximadamente el 65% del tiempo en que se detiene es debido al tráfico y el resto del tiempo (el 35%) realiza la parada. Para que se tenga una idea de lo que significan estos porcentajes de tiempo, si se considera que el tiempo medio de recorrido de un autobús es de una hora (por sentido), entonces significa que: durante 30 minutos el autobús está circulando (velocidad no nula), durante unos 20 minutos el autobús estaría detenido debido a los semáforos o la elevada densidad de tráfico y, finalmente, utilizaría 10 minutos para realizar el total de las paradas. Si, de media, el autobús a lo largo de su recorrido efectúa 30 paradas, se detendría unos 20 segundos en cada parada (preparada + parada). Estudio de consumos y emisiones de la red de autobuses de Barcelona - 141

57%

Además, hay que decir que en la zona Eixample el tiempo de parada de tráfico es el más elevado. Pese a que la mayor parte de la red actual discurre en esta zona por carril bus, la invasión de éste debido a la indisciplina de los vehículos privados o a los giros a la derecha que efectúan incide directamente en la reducción del tiempo en que el autobús puede circular y, por tanto, ralentiza su trayecto con la consiguiente reducción de la velocidad media. Si se considera un tiempo de tráfico total (tráfico más parada por tráfico) y un tiempo de parada total (preparada y parada), los resultados que se obtienen son los siguientes: Tráfico(1+2) Parada (3+4) 16%

Red BCN

84%

16% 84%

16%

Eixample

84%

16% 84%

16%

No Eixample

84%

16% 84%

Porcentajes de la suma de tiempo en parada y en tráfico. Hora punta. Fuente: Elaboración propia.

Estos dos tiempos que resultan (los mismos tanto para toda la ciudad como para la zona Eixample y la zona no Eixample) son los que intervienen en la ecuación del movimiento de acuerdo con el desarrollo realizado en el apartado 2 del presente documento. Si recordamos la ecuación, el factor que se puede calcular en base a los resultados obtenidos en el trabajo de campo es el cociente entre la suma del tiempo de parada y la suma del tiempo de tráfico. El valor de este factor en la situación actual de la red de autobuses es de 0,19, que resulta de realizar el cociente entre los porcentajes correspondientes a cada tiempo (16% y 84%).

Vmedia real

Vmedia tráfico

 ∑ t parada 1 +  ∑ ttráfico 

   

−1

0,19 Finalmente, la combinación de este factor con los resultados de los diferentes escenarios de la microsimulación será la base para la realización de las diferentes propuestas de actuación en la mejora de la velocidad comercial.

Estudio de consumos y emisiones de la red de autobuses de Barcelona - 142

De entre las propuestas que se pueden analizar, se considerará la mejora en la gestión de la parada, que pasa por la incorporación de lo que se denomina la doble parada (de este modo se eliminaría el tiempo de preparada), o la validación del billete en la propia parada, que tendría una incidencia directa en la reducción del tiempo de encochamiento (tiempo de parada). Si se elimina el tiempo de preparada, entonces los porcentajes que se obtienen en los tiempos de tráfico y parada son los siguientes: 15%

Tráfico (1)

Parada tráfico (2)

Preparada (3)

Parada (4)

56%

29%

Red BCN

56%

29%

15%

14% 0%

54% 32%

54%

Eixample

32%

14 % 15% 0%

No Eixample

58%

27%

15%

27%

Porcentajes de los tiempos obtenidos si se actúa en favor de la eliminación del tiempo de preparada. Hora punta. Fuente: Elaboración propia.

Tráfico(1+2) Parada (3+4) 15%

Red BCN

85%

15% 85%

14%

Eixample

86%

14% 86% 15%

No Eixample

85%

15% 85%

Porcentajes de la suma de tiempo en parada y en tráfico si se actúa en favor de la eliminación del tiempo de preparada. Hora punta. Fuente: Elaboración propia.

Por tanto, si se actúa en favor de la eliminación del tiempo en que el autobús se encuentra en la preparada, el factor cambia y pasa a ser de 0,18, que resulta de realizar el cociente entre los nuevos porcentajes (15% y 85%).

Estudio de consumos y emisiones de la red de autobuses de Barcelona - 143

58%

Vmedia real

Vmedia tráfico

 ∑ t parada 1 +  ∑ ttráfico 

   

−1

0,18 Finalmente, si se actúa directamente en la parada, ya sea gestionando mejor el encochamiento, validando el billete en la parada, etc., se pueden realizar las siguientes hipótesis de reducción del tiempo de parada, que, a la vez, se consideran con o sin la eliminación de la preparada. La siguiente tabla representa el valor del factor considerando las diferentes alternativas planteadas.

Reducción tiempo de parada

ξ Tparada / ξ Ttráfico

Con preparada Sin preparada

0,19

0,18

0,17

10%

0,17

0,16

15%

0,16

0,15

Cociente entre el tiempo de parada y de tráfico globales, según alternativas consideradas. Fuente: Elaboración propia.

Así pues, éste es el factor que se utilizará en la ecuación a fin de considerar el efecto de las actuaciones que se pueden llevar a cabo para la reducción de estos dos tiempos (parada y preparada) con el objetivo de mejorar la velocidad comercial de la red de autobuses. Lógicamente, este factor se reduce a medida que mejoran las condiciones para el autobús. La reducción de este factor implica que aumenta al realizar su inverso (en la ecuación este factor se encuentra elevado a -1), de modo que la velocidad media se multiplica por un número mayor y, por tanto, de él resulta un aumento de la velocidad comercial. La incorporación de estas mejoras, junto con las mejoras propuestas de aumento de la velocidad media, significará un aumento de la velocidad comercial que se cuantificará más adelante. Así pues, los resultados obtenidos en hora valle considerando el recorrido de todas las líneas son los siguientes:

Estudio de consumos y emisiones de la red de autobuses de Barcelona - 144

14%

Tráfico (1)

Parada tráfico (2)

Preparada (3)

Parada (4)

56%

28%

Red BCN

56%

28%

14% 13% 3%

52%

Eixample

52%

32%

13%

14% 1%

No Eixample

58%

27%

14%

27%

Porcentajes de los tiempos obtenidos. Hora valle. Fuente: Elaboración propia

Red BCN

Tráfico(1+2)

Parada (3+4)

84%

16%

84%

16%

Eixample

84%

16%

84%

15%

No Eixample

85%

15% 85%

Porcentajes de la suma de tiempo en parada y en tráfico. Hora valle. Fuente: Elaboración propia.

Se puede observar que la hora valle no se diferencia demasiado de la hora punta, de manera que los porcentajes finales se mantienen salvo en la zona no Eixample, donde las líneas se encontrarían más tiempo circulando que en hora punta. Así, las alternativas planteadas en la hora punta también son extensibles en la hora valle.

Estudio de consumos y emisiones de la red de autobuses de Barcelona - 145

58%

8. ANEXOS ANEXO 1: Cálculo de la pendiente CASO A) longitud total recorrido BUS ≈ longitud total en el GIS

Una de las variables de interés en el estudio es la pendiente a lo largo del recorrido de las diferentes líneas. Entre los datos que recoge el bus no aparece la pendiente, por lo tanto se tendrá que crear un método para incorporar esta información.

Metodología propuesta: 1) Se parte de la línea de BUS en GIS

Figura 6

2) Se segmenta en diferentes tramos (longitud aproximada de 40 m):

Figura 7

Estudio de consumos y emisiones de la red de autobuses de Barcelona - 146

3) Se identifica cada uno de los tramos por nº de tramo, longitud, cota inicial, cota final y pendiente. Los datos de longitud en este caso son constantes, excepto el último. TRAMO N Cota final (N)

Cota origen (N)

Longitud (N)

4) Para obtener la cota de altura de los puntos hay que poner la línea sobre el mapa de alturas y asociar a los puntos inicio y final de cada tramo las cotas correspondientes. Mapa de alturas

Cota final (N)

Cota origen (N)

5) Obtener una base de datos con la información de: identificador de tramo, identificador inicio, identificador final, cota inicio, cota final, longitud tramo, pendiente media, longitud acumulada, porcentaje de la línea realizada.

Estudio de consumos y emisiones de la red de autobuses de Barcelona - 147

IDENTIFICADOR TRAMO TRAMO 1 TRAMO 2 TRAMO 3 TRAMO 4 TRAMO 5 … … … TRAMO 30

IDENTIFICADOR ORIGEN

COTA INICIAL

INDENTIFICADOR FINAL

COTA FINAL

LONGITUD TRAMO

LONGITUD ACUMULADA INICI

LOGITUD ACUMULADA FINAL

LONGITUD ACUMULADA INICIO (%)

LONGITUD ACUMULADA FINAL (%)

N-1089 N-1085 N-1022 N-1111 N-1345 … … … N-1234

145 145,3 145,3 146,2 146,2 … … … 120

N-1085 N-1022 N-1111 N-1345 N-1222 … … … N-2234

145,3 145,3 146,2 146,2 145 … … … 120

40 40 40 40 40 … … … 21

0 40 80 120 160 … … … 1600

40 80 120 160 200

0,00 2,46 4,92 7,38 9,85 … … … 98,46

2,46 4,92 7,38 9,85 12,31

1625 longitud total

100,00

PENDIENTE (%) 1,2 2,1 1,3 2,2 2 … … … 0,2

Tabla 12

6) Normalizar los datos de longitud recorrida o acumulada a porcentaje de tramo recorrido. Esta operación sirve para identificar los diferentes puntos de los datos tomados en el bus y los datos georeferenciados con que se cuenta. Al no tener necesariamente la misma longitud se ha de realizar esta corrección u «homotecia».

time(s) (s) 0 1 2 3 4 5

Velocity (km/h) CO2 mass(g/s) Fuel;C balance(Distance (m) Acc Distance (m) % (distance) 0,21973 -0,099136 -0,031441 0,061036 0,06 2 4,4189 2,620852 0,830875 1,227472 0,12 3,4 3,1128 2,820098 0,89663 0,864667 1,35 5,7 3,7842 3,304884 1,04849 1,051167 2,21 7,2 3,2959 5,95426 1,889565 0,915528 3,27 8 5,9937 7,874505 2,495225 1,664917 4,18 8,5

Tabla 13. Datos obtenidos en tiempo real de los buses

7) Identificar en la base de datos original de buses el lugar del tramo donde está situado (referenciado en la tabla 1) y añadir la pendiente. Acc Distance % (distance) 0,06 2 0,12 3,4 1,35 5,7 2,21 7,2 3,27 8 4,18 8,5

LOGITUD ACUMULADA FINAL 40 80 120 160 200

LONGITUD ACUMULADA INICIO (%) 0,00 2,46 4,92 7,38 9,85

LONGITUD ACUMULADA FINAL (%) 2,46 4,92 7,38 9,85 12,31

PENDIENTE (%) 1,2 2,1 1,3 2,2 2

Acc Distance % (distance) pendent 0,06 2 0,12 3,4 1,35 5,7 2,21 7,2 1,3 3,27 8 4,18 8,5

PROBLEMA: el Geomedia (GIS) no puede subdividir los tramos de una línea en tramos de igual longitud. Se ha optado por otra posibilidad que permite realizar una

Estudio de consumos y emisiones de la red de autobuses de Barcelona - 148

subdivisión de la línea, pero con longitudes diferentes. Una vez realizada esta división se procede de la misma manera que la descrita en el punto A.

Metodología para solventar este problema: 1) Cuadricular el mapa GIS (cuadrícula aprox. = 50 m).

2) Hallar las intersecciones de la cuadrícula con el recorrido.

Estudio de consumos y emisiones de la red de autobuses de Barcelona - 149

3) A partir de este punto, se opera de igual manera que en el caso anterior, sólo que los tramos ahora tendrán longitudes diferentes. CASO B) longitud total recorrido BUS ≠ longitud total en el GIS

En el caso de que en las longitudes de un mismo tramo, calculadas por un lado a partir del GIS y obtenidas, por el otro, del recorrido real del bus, no se garantiza una buena aproximación de la pendiente a lo largo de todo el tramo. Serían aceptables errores de hasta un 5 %. En caso contrario se tendría que analizar el tramo por segmentos para poder identificar de manera pormenorizada la pendiente a lo largo de estos tramos, que corresponderían en principio al trayecto parada-parada.

Metodología propuesta: 1) Realizar cuadrículas e identificar los diferentes tramos (parada-parada) e incluirlos necesariamente. Por tanto habrá puntos que serán resultado de la intersección de la cuadrícula con la línea y puntos incluidos manualmente para ser parada. Posiblemente se puede realizar añadiendo cuadrículas manualmente.

Subtramo

Tramo N+1 (de parada 487 a 1.941)

Tramo N (de parada 239 a 487)

Estudio de consumos y emisiones de la red de autobuses de Barcelona - 150

2) Los datos a partir de los cuales se tiene que hacer el cรกlculo son el identificador del SUBTRAMO, el del TRAMO y el porcentaje de recorrido dentro de este TRAMO.

SUBTRAMO COTA ID. SUBTRAMO

SUBTR. 1 PARADA SUBTR. 2 SUBTR. 3 SUBTR. 4 SUBTR. 5 SUBTR. 6 SUBTR. 7 PARADA SUBTR. 8 SUBTR. 9 SUBTR. 10 SUBTR. 11 SUBTR. 12 PARADA SUBTR. 13

TRAMO

COTA

% POS.

longitud total del

PENDIENTE

ID. ORIGEN

INICIAL

ID. FINAL

FINAL

LONGITUD

POS. INI.

POS. FIN.

INI.

% POS. FIN.

TRAMO

ORIGEN

tramo

FINAL

(%)

N-1 N-2 N-3 N-4 N-5 N-6 N-7 N-8 N-9 N-10 N-11 N-12 N-13

145 145,3 145,3 146,2 146,2 148 149 150 150 150 150 151 150

N-2 N-3 N-4 N-5 N-6 N-7 N-8 N-9 N-10 N-11 N-12 N-13 N-14

145,3 145,3 146,2 146,2 148 149 150 150 150 150 151 150 150

30 45 69 85 32 24 36 100 223 121 101 36 36

0 30 75 144 229 261 0 36 136 359 480 0 0

30 75 144 229 261 285 36 136 359 480 581 36 36

0,00 10,53 26,32 50,53 80,35 91,58 0,00 6,20 23,41 61,79 82,62 0,00 0,00

10,53 26,32 50,53 80,35 91,58 100,00 6,20 23,41 61,79 82,62 100,00 100,00 100,00

TRAM 1 TRAM 1 TRAM 1 TRAM 1 TRAM 1 TRAM 1 TRAM 2 TRAM 2 TRAM 2 TRAM 2 TRAM 2 TRAM 2 TRAM 3

P-10 P-10 P-10 P-10 P-10 P-10 P-18 P-18 P-18 P-18 P-18 P-18 P-18

285 285 285 285 285 285 581 581 581 581 581 581 321

P-18 P-18 P-18 P-18 P-18 P-18 P-19 P-19 P-19 P-19 P-19 P-19 P-19

1,00 0,00 1,30 0,00 5,63 4,17 2,78 0,00 0,00 0,00 0,99 -2,78 0,00

Por ejemplo, si en los datos se busca la pendiente de un punto donde estaba el bus en el segundo tramo (entre la parada 18 y la parada 19) y en el 15 % del recorrido de este tramo,

SUBTRAMO ID. SUBTRAMO

SUBTR. 1 PARADA SUBTR. 2 SUBTR. 3 SUBTR. 4 SUBTR. 5 SUBTR. 6 SUBTR. 7 PARADA SUBTR. 8 SUBTR. 9 SUBTR. 10 SUBTR. 11 SUBTR. 12 PARADA SUBTR. 13

TRAMO

ID. ORIGEN

COTA INICIAL

ID. FINAL

COTA FINAL

LONGITUD

POS. INI..

POS. FIN.

% POS INI.

% POS. FIN.

ID. TRAM

ID . ORIGEN

N-1 N-2 N-3 N-4 N-5 N-6 N-7 N-8 N-9 N-10 N-11 N-12 N-13

145 145,3 145,3 146,2 146,2 148 149 150 151 150 150 151 150

N-2 N-3 N-4 N-5 N-6 N-7 N-8 N-9 N-10 N-11 N-12 N-13 N-14

145,3 145,3 146,2 146,2 148 149 150 151 150 150 151 150 150

30 45 69 85 32 24 36 100 223 121 101 36 36

0 30 75 144 229 261 0 36 136 359 480 0 0

30 75 144 229 261 285 36 136 359 480 581 36 36

0,00 10,53 26,32 50,53 80,35 91,58 0,00 6,20 23,41 61,79 82,62 0,00 0,00

10,53 26,32 50,53 80,35 91,58 100,00 6,20 23,41 61,79 82,62 100,00 100,00 100,00

TRAM 1 TRAM 1 TRAM 1 TRAM 1 TRAM 1 TRAM 1 TRAM 2 TRAM 2 TRAM 2 TRAM 2 TRAM 2 TRAM 2 TRAM 3

P-10 P-10 P-10 P-10 P-10 P-10 P-18 P-18 P-18 P-18 P-18 P-18 P-18

longitud total del tramo

285 285 285 285 285 285 581 581 581 581 581 581 321

ID. FINAL

PENDIENTE (%)

P-18 P-18 P-18 P-18 P-18 P-18 P-19 P-19 P-19 P-19 P-19 P-19 P-19

1,00 0,00 1,30 0,00 5,63 4,17 2,78 1,00 -0,45 0,00 0,99 -2,78 0,00

PROTOCOLO DE FUNCIONAMIENTO: 1.- Nos situamos en el ID. TRAMO correspondiente = TRAMO 2 2.- Escogemos el intervalo que contiene el 15 % = SUBTRAMO 8 3.- Le asignamos la pendiente que le corresponde pendiente (SUBTRAMO 8) = 1,00

Estudio de consumos y emisiones de la red de autobuses de Barcelona - 151

ANEXO 2: Trabajo previo sobre consumos. Puntos teórico-técnicos 1) Objetivo: Cálculo de las variaciones de consumo y emisiones en un entorno cercano a los 12 km/h. 2) Datos: Reales Se conocen los consumos para la velocidad media de la red (11,45 km/h). Son los siguientes: DADES DE TMB CONSUM DE COMBUSTIBLE per 100 Km a velocitat mitjana de 12 Km/h GASOIL GAS NATURAL GAS NATURAL

53 litres 62 Kg 62 Kg

energia 1869,575 MJ 2957,4 MJ 2591,6

segons Bosch segons ajunt. Barcelona

Teóricos Se saben los consumos de gasoil para vehículos > 3,5 toneladas en tres puntos vel (Km/h) 11,45 19 60 110

consum 53 26,8 11,9 19,6

font TMB CORINAIR CORINAIR CORINAIR

3) Metodología: Se sabe la forma de la curva litro/km vs km/h. Esta curva presenta una forma cóncava con una mínima y una asíntota hacia el infinito en V (km/h) = 0. Es decir:

Cons. (l/100xkm)

V (km/h)

Estudio de consumos y emisiones de la red de autobuses de Barcelona - 152

En conjunto, los datos de que se dispone (reales y teóricos) son los siguientes:

consum consumo

consum(l/100 (l/100Km) Km) Consumo

real

genéricos

40 30 20 10 0 0

100

120

velocitat (Km/h) Velocidad (Km/ h)

Puntos que se ajustan al modelo teórico previsto.

consum consumo

consum (l/100 Km) Consumo (l/100 Km)

60 50 40 30 20 10 0 0

100

120

velocitat Velocidad (Km/ h)(Km/h)

Nota: esta aproximación se ha de tomar con prudencia, ya que, de los cuatro puntos, tres son genéricos y no propios de la línea real de autobuses. La situación óptima sería disponer de un diagrama de dispersión real en el entorno de estudio (12 km/h) y así poder obtener unos resultados mucho más realistas en cuanto a conocimiento de la elasticidad alrededor del punto mencionado. No obstante, con el único dato de que se dispone y aceptando que los resultados son aproximaciones, esta es la estimación máxima a que se puede llegar.

Esta curva se ajusta para los tres puntos iniciales (zona más cercana al estudio) a la ecuación potencial siguiente:

Estudio de consumos y emisiones de la red de autobuses de Barcelona - 153

vel (Km/h) consum 11,45 53 REAL 19 26,8 CORINAIR 60 11,9 CORINAIR

Título del gráfico Consumo-velocidad y = 398,62x-0,8683

Consumo (litros)

60 50 40 consum Consumo

Potencial (consumo) Potencial (consum)

20 10 0 0

Velocidad km/h)

La curva que aproxima los puntos es:

consumo(l / 100km) = 398,62.velocidad (km / h) −0,8683 Y lo que interesa es qué variación experimenta ésta alrededor del punto de estudio, es decir a v=12,5 km/h.

La variación: decremento de consumo por aumento unitario de velocidad es la derivada de la función anterior:

346,12  l / 100km  var iació = 1,8683  km / h  velocidad (km / h) La evaluación de la expresión anterior da un valor de – 3,1 litros de gasoil/100 km por cada km/h de velocidad media aumentada y de – 3,6 kg GN/100 km por cada km/h. de velocidad media aumentada. Esto representa que para los nuevos escenarios, se tiene un consumo de: velocitat (Km/h)

consum

11,45

12,5

13,5

consum gas natural (Kg/100Km)

consum gasoil (l/100Km)

60,0 3,2 51,3 3,2

58,2 3,0 49,8 3,0

54,6 6,2 46,7 6,2

reducció (%) reducció (%)

Estudio de consumos y emisiones de la red de autobuses de Barcelona - 154

Las aproximaciones del consumo por cada unidad vehicular y por 100 km de recorrido para las diferentes velocidades es de: Para el bus de gasoil:

gasoil 53

51,3

Consumo (l/100 Km)

49,8

50 48

46,7

Consumo(l/100Km)

46 44 42 11,45

12,5

13,5

Velocidad (Km/ h)

Para el bus de gas natural

gas natural

consum (Kg/100Km) Consumo (l/100 Km)

60,0

58,2

Consumo(Kg/ 100Km) consum(Kg/100Km)

54,6

54 52 50 11,45

12,5

13,5

velocitat (Km/h) Velocidad (Km/ h)

Estudio de consumos y emisiones de la red de autobuses de Barcelona - 155

Por lo que respecta a emisiones, los datos de que se dispone son las emisiones de vehículos de gasoil de más de 3,5 toneladas y a una velocidad de 19 km/h. En primera aproximación, las emisiones por cada 100 km efectuados por un bus de gasoil a las diferentes velocidades sería de: gasoil velocitat (Km/h) 11,45 12 12,5 13,5

consum emissions (gr) consum(l/100Km) CO2 CO 53 137800 51,3 133382 49,8 129366 46,7 121334

NOX 3718 3599 3493 3276

PST

CH4

1721 1665 1617 1516

188 182 177 166

N2O 17 16 16 15

6 6 6 5

Los resultados gráficos: gr. CO

gr. PST 188

200

182

177

4000 3500 3000 2500

166

150 PST

100 50 0 11,45

12,5

3718

3599

11,45

13,5

12,5

13,5

velocitat (Km/h) velocidad(Km/h)

gr. CH4

gr. CO2

137800

3276

2000 1500 1000 500 0

velocidad(Km/h) velocitat (Km/h)

160000

3493

20,0 133382

129366

16,8

121334

120000

16,3

15,8

15,0

14,8 CH4

CO2

80000

10,0 40000

5,0

0 11,45

12,5

11,45

13,5

velocitat (Km/h) velocidad(Km/h)

12,5

13,5

velocitat (Km/h) velocidad(Km/h)

gr. N2O 10 8 6

5,9

5,7

5,6

5,2 N2O

4 2 0 11,45

12,5

13,5

velocitat (Km/h) velocidad(Km/h)

Estudio de consumos y emisiones de la red de autobuses de Barcelona - 156

Para evaluar las emisiones del bus con gas natural, se parte de las emisiones reales analizadas 21 entre junio de 1995 y el 23 de octubre de 1996 para el motor Mercedes Benz; los valores en g/kwh son: (gr/kWh)

NOX

PST

CH4

3,6

N2O

0,05

0,4

Las emisiones t贸xicas para los diferentes escenarios correspondientes a un bus de gas que recorre 100 km son las siguientes: gas natural consum consum(kWh/100Km) CO 719,2 696,1 675,2 633,3

velocitat (Km/h) 11,45 12 12,5 13,5

NOX 1438,4 1392,3 1350,4 1266,5

PST 2589,1 2506,1 2430,7 2279,7

CH4 36,0 34,8 33,8 31,7

287,7 278,5 270,1 253,3

gr谩ficamente: Gr. NOx 2589,1

2506,1

2430,7

g CO

1438,4

2279,7

1392,3

1350,4

1266,5

2000,0 1000,0

NOX

1000,0

0,0

11,45

12,5

13,5

11,45

gr. CH4

300,0

287,7

278,5

12,5

13,5

velocidad(Km/h) velocidad (km/h)

velocidad (km/h) velocidad(Km/h)

gr. PST

270,1

36,0

253,3

34,8

33,8

250,0

31,7

200,0 150,0

PST

CH4

100,0 50,0 0,0

0,0 11,45

12,5

velocidad (km/h) velocidad(Km/h)

13,5

11,45

12,5

13,5

velocidad (km/h) velocidad(Km/h)

En resumen, los datos en cuanto a consumo y emisiones para un recorrido de 100 km y bus son los siguientes:

Operaci贸n de demostraci贸n de carburante alternativo en autobuses de Barcelona, Energia DEMO, ICAEN.

Estudio de consumos y emisiones de la red de autobuses de Barcelona - 157

Bus diesel:

EMISSIONS (gr)

consum gasoil (litres)/100 Km disminució (%) CO2 CO NOx PST CH4 N2O

velocitat mitjana diària (Km/h) xarxa proposta xarxa actual 12 12,5 11,45 53 51,3 49,8 0 3,2 6,1 137800 133382 129366 3718 3599 3493 1721 1665 1617 188 182 177 16,8 16,3 15,8 5,9 5,7 5,6

13,5 46,7 11,9 121334 3276 1516 166 14,8 5,2

velocitat mitjana diària (Km/h) xarxa proposta 12 12,5 60,0 58,2 3,2 6,1 1392 1350 2506,1 2430,7 34,8 33,8 278,5 270,1

13,5 54,6 11,9 1267 2279,7 31,7 253,3

Bus gas natural:

consum GN (Kg)/100 Km disminució (%) EMISSIONS (gr)

CO NOx PST CH4

xarxa actual 11,45 62 0 1438 2589,1 36,0 287,7

La evaluación comparativa entre la red actual y las nuevas en cuanto al consumo horario de la totalidad de la red es la siguiente: La cantidad de km recorridos en una línea durante una hora es:

d L

Q(km) = nvehículos ⋅ vmediana ⋅ 1hora L Q(km) =   ⋅ vmediana ⋅ 1hora d      L  ⋅ vmediana ⋅ 1hora Q(km) =  ( ) f MINUTOS    v  mediana . 60    

Estudio de consumos y emisiones de la red de autobuses de Barcelona - 158

  L ⋅ 60  ⋅ 1hora Q(km) =   . f ( MINUTOS )    L ⋅ 60  Q(km) =  . f ( MINUTOS )   Para la totalidad de la red: n   L  QTOTAL (km) = 60∑  l =1  . f ( MINUTOS ) 

Los quilómetros que se recorren en la totalidad de las dos redes durante una hora es de: • red actual (2001): 9.016 km. • red propuesta: 11.415 km.

Combinando este resultado con los consumos a las velocidades según las diferentes redes: Para redes con buses de gasoil:

xarxa actual 11,45 0,530 9016

consum gasoil (litres) Km totals en 1 hora CONSUM TOTAL (LITRES)

velocitat mitjana diària (Km/h) xarxa proposta 12 12,5 0,513 0,498 11415,0 11415,0

4778 0

5856 22,5

5680 18,9

13,5 0,467 11415,0 5327 11,5

Para redes con buses de GAS NATURAL:

velocitat mitjana diària (Km/h) xarxa actual xarxa proposta 11,45 12 12,5 0,620 0,600 0,582 9016 11415,0 11415,0

consum GN (Kg) Km totals en 1 hora CONSUM TOTAL (Kg) %

5590 0

6850 22,5

6644 18,9

13,5 0,546 11415,0 6232 11,5

Estudio de consumos y emisiones de la red de autobuses de Barcelona - 159

OTRAS VELOCIDADES PARA BUS DE GAS NATURAL consumos y emisiones para un bus (GN) que recorre velocidad media diaria (km/h) red propuesta 12 12,5 0,600 0,582 11415,0 11415,0

red actual 11,45 0,620 9016

consumo GN (kg)/ km Km totales en 1 hora CONSUMO TOTAL (Kg)

% aumento % de pasajeros PASAJEROS TRANSPORTADOS RATIO ENERGÉTICA (pasajeros/kg)

5590 0 0 750000 134,2

6850 22,5 18,9 891750 130,2

6644 18,9 18,9 891750 134,2

1 Km otras velocidades

13,5 0,546 11415,0 6232 11,5 18,9 891750 143,1

12,37 0,587 11415,0

13,43 0,548 11415,0

6701 19,9 18,9 891750 133,1

6255 11,9 18,9 891750 142,6

OTRAS VELOCIDADES PARA BUS DE GASOIL red actual 11,45 0,530 9016

consumo gasoil (litros) km Km totales en 1 hora CONSUMO TOTAL (LITROS)

% aumento % de pasajeros PASAJEROS TRANSPORTADOS RATIO ENERGÉTICA (pasajeros/l)

velocidad media diaria (km/h) red propuesta 12 12,5 13,5 0,513 0,498 0,467 11415,0 11415,0 11415,0

4778 0 0 750000 157,0

5856 22,5 12 840000 143,4

5680 18,9 12 840000 147,9

5327 11,5 12 840000 157,7

otras velocidades 12,37 0,502 11415,0

13,43 0,469 11415,0

5730 19,9 12 840000 146,6

5354 12,0 12 840000 156,9

Estudio de consumos y emisiones de la red de autobuses de Barcelona - 160

Es interesante conocer ciertas ratios de valores energéticos y económicos de los diferentes escenarios. Una primera aproximación a las relaciones que se establecen entre las diferentes variables puede ser la siguiente:

Tipo de vehículo

Vehículos/km

Consumo específico (l/km)

km recorridos

Velocidad media

Consumo total (l)

RED / líneas

Coste combustible

Precio combustible Frecuencia

+ Nº pasajeros

Ingresos Precio

Las flechas indican las relaciones de causa-efecto entre las diferentes variables, los signos (+ o -) indican si esta relación es creciente o decreciente. Las líneas continuas entre las diferentes variables interpretan un conocimiento empírico y directo de la relación, las líneas discontinuas indican que existe la relación pero su expresión puede no ser inmediata.

Estudio de consumos y emisiones de la red de autobuses de Barcelona - 161

Los valores de las principales variables de que se dispone actualmente son los siguientes (bus de gasoil): Les variables de cálculo para una primera aproximación serán las siguientes: Km. de red recorridos en 1 hora por toda la flota: (Lx) Consumo específico (l/km) por vehículo (Ce) Precio del combustible: 0,65 euros/litro (Pc) Precio del billete: 0,6 euros (Pb) Número diario de pasajeros: 719.000 (Np) Horas equivalentes de funcionamiento diario: (Heq)

El coste del combustible a lo largo de un día será de: (Heq) x (Lx) x (Cc) x (Pc) Los ingresos a lo largo de un día serán de: (Np) x (Pb) Los valores para las variables actuales, juntamente con las variaciones que se prevén en la futura red, se presentan en la tabla siguiente:

red actual km recorridos en 1 hora Consumo espec. (l/100 km)

red propuesta

9016

11415

(46-50)

719000

0,6

tendencia

Consumo total Nº pasajeros diarios (n) Precio medio del billete

Estudio de consumos y emisiones de la red de autobuses de Barcelona - 162

Si se quiere tener el mismo balance económico 22 entre los escenarios actuales y el propuesto se ha de cumplir la siguiente igualdad (ingresos-costes)red actual = (ingresos-costes)red propuesta (Np) x (Pb) - (Heq) x (Lx) x (Ce) x (Pc) = (Np) x (Pb) - (Heq) x (Lx) x (Ce) x (Pc) Teniendo en cuenta que las horas equivalentes y el precio del combustible que se paga en los dos escenarios será el mismo Heq = Heq Pc = Pc y las siguientes relaciones: Np = Np(1+%Np/100), donde % Np es el incremento porcentual de pasajeros Pb = Pb(1+%Pb/100), donde % Pb es el incremento porcentual de precio medio del billete. Finalmente se llega a la siguiente expresión: (1+%Np/100) x (1+%Pb/100)= 1 + (Heq. Pc (Lx Ce - Lx Ce))/ (Np. Pb) o también

[

H eq .Pc  % Np  % Pb  Lx.Ce PROPUESTA − Lx.Ce ACTUAL  = 1+ 1 + 1 + 100  100  Np.Pb 

]

Sustituyendo los valores estimados de consumos específicos 23, longitudes recorridas, horas equivalentes y precio del combustible:

% Np  % Pb  16 x0,6  [11415 ⋅ 0,47 − 9016 ⋅ 0,53] 1 + 1 +  =1+ 100  100  719000 x0,8  % Np  % Pb   1 + 1 +  = 1 + 0.01 = 1,01 100  100  

22 23

Se tienen únicamente en cuenta los costes e ingresos fijos que derivan del cambio de la red. En la red propuesta se toman los valores referentes a vel. = 13,43 km/h.

Estudio de consumos y emisiones de la red de autobuses de Barcelona - 163

A continuación se muestran algunos valores de la expresión (ingresos-costes)FIJOS y de la ratio pasajeros/litro para diferentes posibles escenarios con bus de gasoil.

ESCENARIO ACTUAL

Np Pb Heq Lx Ce Pc

ingreso total 1 día (euros)

viajes euros horas km/h l/km euros

%Np 1

%Np 7

%Np 14

%Np 20

719000 0,6 16 9016 0,53 0,65

726190 0,6 16 11415 0,46 0,65

769330 0,6 16 11415 0,46 0,65

819660 0,6 16 11415 0,46 0,65

862800 0,6 16 11415 0,46 0,65

431400

435714

461598

491796

517680

1,0

7,0

14,0

20,0

49696

54609

9,9

381704

381105

406989

437187

463071

-0,2

6,6

14,5

21,3

8,6

9,2

9,8

10,3

-8,1

-2,6

3,7

9,2

incremento (%) consumo total 1 día (euros) incremento (%) ingresos-costes día (euros) incremento (%) pasajeros/litro incremento (%)

PROPUESTA (v = 13,43)

9,4

donde km de red recorridos en 1 hora por toda la flota (Lx) Consumo específico (l/km) por vehículo (Ce) Precio del combustible: 0,65 euros/litro (Pc) Precio medio del billete: 0,8 euros (Pb) Número diario de pasajeros: 719.000 (Np) Horas equivalentes de funcionamiento diario: (Heq)

Las conclusiones respecto del balance económico son las siguientes: -

El incremento del coste debido a un mayor consumo de combustible en los escenarios propuestos se ve contrarrestado rápidamente con un aumento de los viajes. Un 1 % más de viajes al día ya compensa el aumento del coste fijo que supone el combustible.

La ratio pasajeros/litro se compensa a partir de un 10 % de aumento del número de viajes diarios.

Estudio de consumos y emisiones de la red de autobuses de Barcelona - 164

Si se incluyen los sueldos del personal:

Tipo de vehículo

Vehículos/km

Consumo total (l)

Consumo específico (l/km)

km recorridos

Velocidad media

RED / líneas

Coste del combustible

Precio del combustible

Coste

Frecuencia

Nº personal

Coste personal

Nº pasajeros

Ingresos

Sueldo/persona

Precio medio del billete

El coste del combustible a lo largo de un día será de: (Heq) x (Lx) x (Cc) x (Pc) Los ingresos a lo largo de un día serán de: (Np) x (Pb) Además el coste del personal diario será de: (Sd) x (N) donde Sd es el sueldo medio del personal y N el nº de efectivos humanos. El resultado es:

[

]

[

H eq .Pc Sd  % Np  % Pb  Lx.Ce PROPUESTA − Lx.Ce ACTUAL + N  = 1+ 1 + 1 + 100  100  Np.Pb Np.Pb 

propuesta

Estudio de consumos y emisiones de la red de autobuses de Barcelona - 165

−N

actual

]

ANEXO 3. Distribuci贸n de datos de la l铆nea 17 en bajada

Histograma (g/s) Histogramde of CO2 CO2 masa mass(g/s) 900 800

frecuencia Frequency

700 600 500 400 300 200 100 0

-4

CO2masa mass(g/s) CO2 (g/s)

Histograma CO2mass(g/s) masa (g/s) Histogram de of CO 3000 2500

frecuencia Frequency

2000 1500 1000 500 0

0,0

0,1

0,2

0,3

0,4

0,5

0,6

0,7

mass(g/s) COCO masa (g/s)

Estudio de consumos y emisiones de la red de autobuses de Barcelona - 166

Histograma masa (g/s) Histogramde of HC mass(g/s) 500

frecuencia Frequency

400

300

200

100

0 0,000

0,003

0,006

0,009

0,012

0,015

0,018

HC mass(g/s) HC masa (g/s)

Histograma NOx masa (g/s) Histogram ofde NOx mass(g/s) 1400 1200

frecuencia Frequency

1000 800 600 400 200 0

0,00

0,05

0,10

0,15

NOx mass(g/s) NOx masa (g/s)

0,20

0,25

Estudio de consumos y emisiones de la red de autobuses de Barcelona - 167

Histogramde ofvelocidad Velocity(km/h) Histograma (Km/h) 700 600

frecuencia Frequency

500 400 300 200 100 0

18 24 Velocity(km/h) Velocidad (Km/h)

Histograma de aceleraci贸n(Km/h/s) Histogram of Acc(Km/h/s) 600 500

frecuencia Frequency

400 300 200 100 0

-5,25

-3,50

-1,75

0,00 1,75 3,50 Acc(Km/h/s) aceleraci贸n(Km/h/s)

5,25

Estudio de consumos y emisiones de la red de autobuses de Barcelona - 168

Diagrama de dispersi贸n de CO2 masa vsbalance(g/s) Fuel; C balance (g/s) Scatterplot of CO2 mass(g/s) vs (g/s) Fuel;C 25 20

CO2 mass(g/s) CO2 masa (g/s)

15 10 5 0 -5 -10 -2

2 4 6 Fuel;C Fuel; C balance(g/s) balance (g/s)

Fuel; C balance (g/s)

Diagrama de dispersi贸n de Fuel; C balance (g/s) vs v*a

Estudio de consumos y emisiones de la red de autobuses de Barcelona - 169

ANEXO 4. Acusadas variaciones de altitud en la toma de datos

1711 DiagramaScatterplot de dispersiรณn de Altitud (m)Distance vs distancia real of Altitude(m) vs Acc (m) 150

Altitud Altitude(m)

125

100

1000

2000

3000

4000

5000

6000

Acc Distance Distancia real(m) (m)

7000

8000

9000

2517 Diagrama de dispersiรณn de Altitud (m) vs Distancia real Scatterplot of Altitude(m) vs Acc Distance (m)

150

Altitud Altitude(m)

125

100

50 0

1000

2000

3000

4000

5000

6000

Distancia real Acc Distance (m)(m)

7000

8000

9000

2915 Diagrama de dispersiรณn de Altitud (m) vs distancia real Scatterplot of Altitude(m) vs Acc Distance (m)

160 140

Altitud Altitude(m)

120 100 80 60 40 20 0 0

1000

2000

3000

4000

5000

6000

Acc Distance Distancia real (m) (m)

7000

8000

9000

3301 Diagrama de dispersiรณn de Altitud (m) vs distancia real(m) Scatterplot of Altitude(m) vs Acc Distance (m)

400

Altitud Altitude(m)

300

200

100

0 0

1000

2000

3000

4000

5000

Distancia real (m) (m) Acc Distance

6000

7000

8000

9000

4201 Diagrama de dispersiรณn Altitud (m) vs distancia real (m) Scatterplot ofde Altitude(m) vs Acc Distance (m) 150

Altitud Altitude(m)

125

100

50 0

1000

2000

3000

4000

5000

6000

Acc Distance Distancia real(m) (m)

7000

8000

9000

Estudio de consumos y emisiones de la red de autobuses de Barcelona - 170

250

200

150 Serie1 Serie2 Serie3

100

Serie4 Serie5 Serie6

0 1

-50

lĂnea 17 (subida)

250

200

150

Serie1 Serie2

100

Serie3 Serie4 Serie5 Serie6

0 1

lĂnea 17 (bajada)

Estudio de consumos y emisiones de la red de autobuses de Barcelona - 171

ANEXO 5. Poder calorífico del gasoil y del gas natural

Valores escogidos por TMB y empleados en este trabajo.

Gasoil: 9,3 kWh/kg Gas natural: 11,6 kWh/kg

Atención: en otras fuentes se han detectado variaciones importantes respecto de estos valores.

FUENTE: Auditoría Ambiental de la Diputació de Barcelona. Gasoil: 10.350 kcal/kg Gas natural: 10.000 kcal/kg

FUENTE: Isover. Manual térmico en la construcción. Fundamentos.

Gasoil: 10.000 kcal/l = 11.764 kcal/kg RECTIFICACIÓN Finalmente los valores recomenadados para el PCI han sido dados por TMB finalmente como:

Gasoil : 9,3 kWh/litro =11,85 kWh/Kg Gas natural: 11,6 kWh/Kg

Estudio de consumos y emisiones de la red de autobuses de Barcelona - 172

ANEXO 6. Errores de medición: Latitud, longitud y altitud En este apartado se hace un análisis de los errores que se cometen en la lectura de la posición espacial de los buses. Los resultados 24 de la longitud, latitud y altitud de los diferentes buses en el momento de efectuar la parada son los siguientes (se toma la línea 74 de bajada como ejemplo):

media DENOMINACIÓN GENERAL G1 G2 G3 G4 G5 G6 G7 G8 G9 G10 G11 G12 G13 G14 G15 G16 G17 G18 G19 G20 G21 G22 G23 G24 G25 G26 G27 G28 G29 G30 G31

lat 41,37416 41,37598 41,37858 41,38088 41,38214 41,38288 41,38218 41,38364 41,38598 41,38734 41,3894 41,38876 41,39 41,3918 41,3931 41,3943 41,3962 41,39652 41,39886 41,40074 41,40134 41,40296 41,40468 41,40622 41,4074 41,41034 41,41284 41,41442 41,4161 41,41928 41,4222

long 2,18842 2,188926 2,187948 2,187064 2,1862 2,183314 2,181198 2,179356 2,176362 2,174638 2,173132 2,169172 2,167598 2,165494 2,163965 2,16223 2,158302 2,155314 2,152902 2,150596 2,147406 2,144278 2,140322 2,139076 2,138474 2,137514 2,139736 2,138044 2,138008 2,139658 2,141094

alt 8,805 13,2644 13,217 15,1456 16,6546 14,0548 13,7434 14,31 12,8284 17,72 28,1406 42,4028 49,7708 45,904 48,8265 59,486 67,2144 78,5036 72,8868 79,8054 85,3528 87,78 90,44 93,8304 99,3094 123,2108 149,5 155,0476 169,4956 181,885 197,9008

Los resultados son la media de datos tomados mientras el bus está parado.

Estudio de consumos y emisiones de la red de autobuses de Barcelona - 173

Para analizar las diferencias de lectura mientras el veh铆culo permanece parado, se calcula la desviaci贸n tipo:

desviaci贸n lat 0,00015166 8,3663E-05 4,4716E-05 4,4721E-05 5,4768E-05 8,3663E-05 8,3671E-05 8,944E-05 8,3666E-05 0,00011401 9,9999E-05 0,00011402 0,00012247 0,00012248 0,00183848 0,00011547 0,0001 8,3663E-05 0,00011402 0,00032094 5,4772E-05 0,00011402 0,00029496 0,00013039 7,0717E-05 0,00011402 0,00020736 8,3666E-05 0 4,4721E-05 0,00017321

long

alt

9,6695E-05 1,6733E-05 4,1473E-05 4,0988E-05 2,7386E-05 3,5777E-05 0,00010305 0,00014188 0,00012029 0,00025163 5,02E-05 0,00014342 0,00016022 0,00016009 0,0022981 3,6515E-05 4,5497E-05 5,3666E-05 0,00014873 6,269E-05 0,00010455 0,00021776 0,00010426 0,00011014 0,00014673 0,00011845 8,2037E-05 5,8566E-05 2,9496E-05 5,7184E-05 0,00013667

9,19233575 3,14329466 5,8163213 7,33285956 9,34567471 6,15672528 2,84166638 3,73300409 9,21031665 11,7401874 9,40421697 19,6053191 10,1209012 9,10186695 0,93691649 9,68680522 15,776035 8,29694982 6,43128084 11,3006757 15,4543149 14,8804234 14,2382583 15,8008389 21,9991122 20,1520761 9,39654192 12,2383823 1,38848093 11,7022527 23,6506695

Estudio de consumos y emisiones de la red de autobuses de Barcelona - 174

Para tener una noción física de las magnitudes que representan los errores en grados, tanto la latitud como la longitud se han convertido a metros:

desv. (equiv. metros) lat

long

alt

16,9402058 9,34522318 4,99482622 4,99539417 6,11761967 9,34522318 9,34613385 9,99050438 9,34552675 12,7355834 11,1700409 12,7360289 13,680243 13,6806577 205,359768 12,8983455 11,1702949 9,34522318 12,7360289 35,8488555 6,11808339 12,7360289 32,9470596 14,5643411 7,89913002 12,7358062 23,1628124 9,34552675 0 4,99539417 19,3472251

10,8009716 1,86911531 4,63256027 4,57837757 3,05905619 3,99633663 11,5111661 15,8481633 13,4366593 28,1078423 5,60734593 16,0204314 17,8965774 17,8826284 256,699737 4,07874581 5,08208774 5,99450495 16,6130599 7,00250461 11,6779638 24,3241592 11,6458682 12,3023326 16,3900043 13,2307942 9,16356688 6,54190358 3,29470461 6,38750062 15,2667106

18,5688108

18,740109

10,6475711

Con estos resultados se puede afirmar que con un 32 % (área de cola de 2 sigma) de probabilidades, la posición del bus está siendo estimada con un error de distancia superior a: 10,6 metros en altitud 19 metros en altitud y latitud.

Estudio de consumos y emisiones de la red de autobuses de Barcelona - 175

El más interesante de estos tres parámetros es la altitud, a fin y efecto de calcular la pendiente entre parada y parada. Ésta no puede ser medida a partir de la altitud directamente, ya que el error de medición es demasiado grande. Una segunda opción es hallar la altitud real de un punto definido por su latitud y longitud. Aunque el punto se sitúa con un error de 19 metros, el error de altitud será de: Error en altitud = pendiente del suelo x Error en superficie En una zona de pendiente del 5 %, el error sería de: Error en altitud = (5/100) x 19 ≈ 1 metro Este error ya sería aceptable. Con esta finalidad se han encontrado las alturas reales a partir de la proyección de las longitudes y latitudes promediadas en las paradas de bus. Los resultados han sido los siguientes: Para la línea 17: media DENOMINA CIÓN GENERAL L74P-1 L74P-2 L74P-3 L74P-4 L74P-5 L74P-6 L74P-7 L74P-8 L74P-9 L74P-10 L74P-11 L74P-12 L74P-13 L74P-14 L74P-15 L74P-16 L74P-17 L74P-18 L74P-19 L74P-20 L74P-21 L74P-22 L74P-23 L74P-24 L74P-25 L74P-26 L74P-27 L74P-28 L74P-29 L74P-30

media

lat

long

alt

alt real

41,38454 41,38456 41,38536 41,3863 41,38756 41,38886 41,39218 41,39384 41,39628 41,39956 41,40182 41,40384 41,40512 41,40554 41,4064 41,40862 41,40956 41,41084 41,412 41,41402 41,41558 41,41684 41,41932 41,42228 41,42404 41,42504 41,42756 41,4289 41,42862 41,4288667

2,111064 2,112952 2,116662 2,12019 2,125378 2,128228 2,129886 2,132388 2,133472 2,134524 2,136982 2,139248 2,142126 2,145084 2,148392 2,152492 2,154934 2,157536 2,160768 2,16457 2,16811 2,170662 2,172502 2,174596 2,176538 2,177256 2,17726 2,179662 2,182878 2,18418333

81,645 81,9274 77,4976 73,8492 74,2046 89,6696 86,7918 87,899 97,3246 102,4364 105,8476 108,45 115,194 110,8412 101,42 101,8596 101,4538 98,1722 95,1262 111,0108 131,5446 127,3072 127,6328 121,883 108,278 95,893 83,8384 74,579 61,2476 55,3633333

78,1899948 73,8959961 69,0856934 66,127533 63,4318962 63,0361977 76,2359085 74,7353287 79,1205368 93,2038803 99,9374847 99,1330414 93,2282639 89,167038 86,6692581 92,612236 92,5300522 91,2714691 97,5135269 107,282188 120,917969 116,840141 107,631416 75,1217575 61,3484421 56,3397942 48,3449173 45,1450577 39,3564835 38,0184441

DENOMINA CIÓN GENERAL L74B-1 L74B-2 L74B-3 L74B-4 L74B-5 L74B-6 L74B-7 L74B-8 L74B-9 L74B-10 L74B-11 L74B-12 L74B-13 L74B-14 L74B-15 L74B-16 L74B-17 L74B-18 L74B-19 L74B-20 L74B-21 L74B-22 L74B-23 L74B-24 L74B-25 L74B-26 L74B-27 L74B-28 L74B-29 L74B-30 L74B-31

lat

long

alt

alt real

41,42978 41,43014 41,42992 41,42772 41,4258 41,42372 41,42052 41,41796 41,41608 41,4154 41,4147 41,41396 41,41264 41,411 41,41002 41,40908 41,40752 41,4056 41,40504 41,40368 41,40134 41,39946 41,39692 41,39428 41,39288 41,3918 41,39058 41,38802 41,38632 41,38508 41,3848667

2,183398 2,180394 2,175738 2,175032 2,176122 2,175678 2,173398 2,17156 2,169444 2,167042 2,164258 2,161982 2,159002 2,156142 2,154662 2,153218 2,150546 2,145654 2,14248 2,139372 2,136364 2,134276 2,133442 2,13298 2,13048 2,126864 2,124362 2,12433 2,119146 2,113934 2,11251333

46,0902 48,7616 61,2504 76,123 71,141 79,4332 102,312 119,9814 122,9286 132,8978 135,9442 129,288 121,405 104,626 103,5336 132,7326 110,7936 99,0214 107,8522 110,9536 105,496 94,7732 99,2856 88,2372 86,9532 96,7288 96,7712 90,4894 70,4238 73,483 69,8733333

38,7975616 43,7557259 52,3713188 53,1657753 57,5390587 66,9143143 89,3820114 109,503937 121,825653 121,700226 116,069359 116,650551 107,574265 96,9769135 96,9148483 96,208374 86,4044952 88,2040634 93,0160446 99,2840805 98,1017609 92,0134888 81,2162781 74,3405991 77,2971191 78,6459351 79,9534302 65,6069489 67,0325241 73,5939178 75,0443115

Estudio de consumos y emisiones de la red de autobuses de Barcelona - 176

Y para la lĂnea 74: media

L17P-3 L17P-4 L17P-5 L17P-6 L17P-7 L17P-8 L17P-9 L17P-10 L17P-11 L17P-12 L17P-13 L17P-14 L17P-15 L17P-16 L17P-17 L17P-18 L17P-19 L17P-20 L17P-21 L17P-22 L17P-23 L17P-24 L17P-25 L17P-26 L17P-27 L17P-28 L17P-29 L17P-30 L17P-31

media

2,188926 2,187948 2,187064 2,1862 2,183314 2,181198 2,179356 2,176362 2,174638 2,173132 2,169172 2,167598 2,165494 2,163965 2,16223 2,158302 2,155314 2,152902 2,150596 2,147406 2,144278 2,140322 2,139076 2,138474 2,137514 2,139736 2,138044 2,138008 2,139658 2,141094

41,37858 41,38088 41,38214 41,38288 41,38218 41,38364 41,38598 41,38734 41,3894 41,38876 41,39 41,3918 41,3931 41,3943 41,3962 41,39652 41,39886 41,40074 41,40134 41,40296 41,40468 41,40622 41,4074 41,41034 41,41284 41,41442 41,4161 41,41928 41,4222

13,2644 13,217 15,1456 16,6546 14,0548 13,7434 14,31 12,8284 17,72 28,1406 42,4028 49,7708 45,904 48,8265 59,486 67,2144 78,5036 72,8868 79,8054 85,3528 87,78 90,44 93,8304 99,3094 123,2108 149,5 155,0476 169,4956 181,885 197,9008

4,5194387 4,6029816 4,7253332 5,3210635 4,4539399 6,2888422 7,7206855 9,0244799 10,1047115 16,5292969 22,2752857 24,3041649 28,7137737 31,9141884 36,5441551 45,884346 49,7732735 58,5846634 65,124733 73,8388367 82,4649048 95,7572632 102,95993 111,72963 129,09082 135,412994 152,251663 164,130524 167,106155 167,876617

L17B-2 L17B-3 L17B-4 L17B-5 L17B-6 L17B-7 L17B-8 L17B-9 L17B-10 L17B-11 L17B-12 L17B-13 L17B-14 L17B-15 L17B-16 L17B-17 L17B-18 L17B-19 L17B-20 L17B-21 L17B-22 L17B-23 L17B-24 L17B-25 L17B-26 L17B-27 L17B-28 L17B-29 L17B-30 L17B-31

41,42462 41,4217 41,41872 41,4153 41,41314 41,4094 41,40804 41,40588 41,4042 41,40272 41,40104 41,3996 41,39746 41,39482 41,39312 41,3913 41,38978 41,38776 41,38658 41,38776 41,38516 41,3838 41,38278 41,3812 41,37992 41,37726 41,37446 41,37072 41,3706 41,3738

2,141894 2,140606 2,139164 2,136138 2,137896 2,13742 2,138188 2,139002 2,141826 2,144908 2,147782 2,150376 2,15225 2,155324 2,157912 2,160136 2,162372 2,165064 2,1709 2,173846 2,1774 2,17944 2,180564 2,18442 2,187272 2,188322 2,188488 2,187644 2,18758 2,18826

168,204 173,9644 173,9724 179,0462 165,92 152,4324 162,6356 162,3102 121,8268 117,3404 104,9976 105,0006 113,1742 82,3162 82,8552 82,327 63,7316 44,7198 31,0006 37,7966 46,355 32,9326 33,0746 11,7296 12,7884 16,8366 9,6468 27,8098 15,5028 24,3185

161,533035 170,772781 165,719009 169,670227 145,768036 124,877182 116,832581 100,788147 91,5783005 80,2775345 73,1082535 63,5923042 55,9651871 46,4879875 40,141964 34,1769371 29,0446186 23,4255943 15,8768587 12,4142199 8,6717234 7,5371161 6,6908169 3,8609838 4,6794076 4,4916892 4,2153192 2,649123 2,6539257 3,996712

La comparativa grĂĄfica entre altitudes reales y segĂşn las mediciones: linea 74 (subida)

linea 74 (bajada) 160

140 alt alt real

120

alt

140

alt real 120

100

100 metros

metros

80 60

40 40 20

0 1

11 13

19 21

25 27

linea 17 (subida)

11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31

linea 17 (bajada)

250

200 alt

alt

180

alt real

200

160

metros

140 150

100

120 100 80 60

40 20

0 1

17 19 21

27 29 31

11 13

15 17

19 21

23 25

27 29

Las diferencias cualitativas son evidentes.

Estudio de consumos y emisiones de la red de autobuses de Barcelona - 177

ANEXO 7. Metodología propuesta para los tramos 1) Se parte de la línea de BUS en GIS

Figura 8

2) Se segmenta en diferentes tramos que corresponden a cada una de las paradas

Figura 9

3) Se identifica cada uno de los tramos por nº de tramo, longitud, cota inicial, cota final y pendiente. Los datos de longitud son en este caso constantes, excepto el último. TRAMO N PARADA Cota final (N) PARADA Cota origen (N)

Longitud (N)

Estudio de consumos y emisiones de la red de autobuses de Barcelona - 178

4) Para extraer la cota de altura de los puntos hay que trazar la línea sobre el mapa de alturas y asociar a los puntos inicio y final de cada tramo las correspondientes cotas. Mapa de alturas

Cota final (N)

Cota origen (N)

5) Extraer de la base de datos la siguiente información: identificador de tramo, identificador de origen, identificador final, cota inicial, cota final, longitud de tramo, pendiente media, longitud acumulada y porcentaje de la línea realizada.

IDENTIFICADOR TRAMO TRAMO 1 TRAMO 2 TRAMO 3 TRAMO 4 TRAMO 5 … … … TRAMO 30

IDENTIFICADOR ORIGEN

COTA INICIAL

INDENTIFICADOR FINAL

COTA FINAL

LONGITUD TRAMO

LONGITUD ACUMULADA INICIO

LOGITUD ACUMULADA FINAL

LONGITUD ACUMULADA INICIO (%)

LONGITUD ACUMULADA FINAL (%)

N-1089 N-1085 N-1022 N-1111 N-1345 … … … N-1234

145 145,3 145,3 146,2 146,2 … … … 120

N-1085 N-1022 N-1111 N-1345 N-1222 … … … N-2234

145,3 145,3 146,2 146,2 145 … … … 120

120 232 200 126 135 … … … 21

0 232 432 558 693 … … … 1600

120 352 552 678 813

0,00 14,28 26,58 34,34 42,65 … … … 98,46

7,38 21,66 33,97 41,72 50,03

1625 longitud total

100,00

PENDIENTE (%) 1,2 2,1 1,3 2,2 2 … … … 0,2

Tabla 14

Estudio de consumos y emisiones de la red de autobuses de Barcelona - 179

ANEXO 8. Formato de los datos para el an谩lisis de regresi贸n por tramos

tram

velo

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30

3,77 18,15 17,27 11,00 10,62 11,18 8,37 16,03 9,19 18,65 8,13 10,58 16,54 8,70 19,82 10,13 8,49 15,02 15,56 10,00 18,41 7,57 9,15 11,25 19,65 9,08 19,74 24,38 12,73 17,80

acce

0,94 1,88 1,05 1,42 1,72 1,46 1,67 1,67 1,23 1,50 1,49 1,17 1,23 1,25 1,77 1,34 1,39 2,03 0,99 1,37 1,28 1,19 1,80 1,52 1,78 1,03 1,31 1,26 1,21 2,29

sum CO sum CO2 sum HC

0,76 3,02 0,34 2,15 0,13 0,81 0,04 0,38 0,27 0,76 0,55 0,48 0,26 1,76 0,29 0,58 1,44 0,79 0,12 0,36 0,00 0,06 0,05 0,16 0,59 0,00 0,00 0,00 0,08 0,19

529,49 542,42 306,03 859,46 172,81 416,10 131,54 148,82 293,66 206,37 421,92 252,77 208,78 486,14 229,10 303,91 332,27 394,12 498,20 531,83 326,24 425,32 281,58 521,54 432,61 489,56 341,57 389,00 847,52 416,72

0,71 1,27 0,46 1,34 0,23 0,46 0,25 0,53 0,51 0,46 0,69 1,17 0,34 0,63 0,39 0,38 0,34 0,66 0,45 0,81 0,49 0,66 0,32 0,57 0,38 0,45 0,38 0,39 0,70 0,41

sum NOx

sum g

sum L

5,30 4,15 2,63 6,20 1,56 3,46 1,70 1,40 2,82 2,01 3,40 1,87 2,00 3,64 1,73 2,29 2,29 3,23 3,34 4,04 3,66 3,33 2,71 3,65 3,16 4,37 3,04 4,13 7,39 2,61

194,26 200,84 112,27 316,04 63,33 152,69 48,24 55,03 107,77 76,17 154,90 93,64 76,64 178,95 84,11 111,55 122,35 144,86 182,23 194,99 119,48 155,82 103,05 190,88 158,50 179,01 124,96 142,27 309,86 152,51

217,98 342,86 345,37 479,73 274,27 515,73 160,34 253,80 293,52 316,00 295,70 267,47 266,55 367,53 286,35 261,60 249,96 304,52 630,90 366,59 404,09 210,33 165,22 390,61 338,43 295,05 323,45 413,17 611,94 346,21

pendent

0,50 2,70 -1,50 0,80 -8,70 -4,10 -5,00 -6,30 -3,10 -3,60 -2,40 -3,60 -2,90 -2,60 -2,20 -2,30 -2,10 -1,80 -1,20 -0,90 -0,90 -0,50 -0,50 -0,70 0,20 -0,10 -0,10 -0,40 0,00 0,40

consum (gr/Km)

891,18 585,78 325,08 658,78 230,92 296,06 300,89 216,83 367,18 241,03 523,84 350,09 287,52 486,89 293,73 426,43 489,49 475,71 288,84 531,89 295,67 740,82 623,72 488,66 468,34 606,70 386,33 344,34 506,36 440,53

emi (gr CO/Km)

3,47 8,80 1,00 4,47 0,47 1,56 0,22 1,50 0,92 2,39 1,87 1,81 0,99 4,79 1,00 2,22 5,75 2,59 0,19 0,98 0,00 0,28 0,32 0,40 1,75 0,01 0,00 0,00 0,13 0,55

emi (gr CO2/Km)

2429,04 1582,06 886,10 1791,53 630,07 806,82 820,38 586,37 1000,48 653,08 1426,88 945,07 783,25 1322,71 800,05 1161,75 1329,26 1294,24 789,66 1450,74 807,34 2022,14 1704,28 1335,20 1278,27 1659,26 1056,03 941,49 1384,97 1203,69

emi (gr HC/Km)

3,25 3,71 1,33 2,79 0,84 0,90 1,54 2,10 1,75 1,46 2,34 4,36 1,28 1,71 1,35 1,44 1,37 2,18 0,72 2,20 1,21 3,13 1,94 1,45 1,12 1,52 1,16 0,95 1,15 1,19

emi (gr NOx/Km)

24,29 12,09 7,62 12,92 5,70 6,71 10,61 5,51 9,62 6,36 11,51 6,98 7,50 9,91 6,05 8,74 9,14 10,62 5,30 11,03 9,06 15,85 16,39 9,35 9,35 14,81 9,40 10,00 12,08 7,55

Estudio de consumos y emisiones de la red de autobuses de Barcelona - 180

ANEXO 9. Sistema de referencia de los tramos y paradas

inici tram bus 1317 lat

tram 1 va de a

long

inici tram bus 2517 lat

alt

DENOMINACIÓ TRAM D'ANÀLISI GENERAL DE DADES 1 41,3743 2,18851 7,553 2 41,3759 2,18892 15,95 3 41,3785 2,18792 22,175 4 41,3809 2,18709 25,994 5 41,3821 2,18619 31,98 6 41,3828 2,18334 17,381 7 41,3821 2,18124 15,3 8 41,3836 2,17944 9,517 9 41,386 2,17652 0,8 10 41,3873 2,17494 1,7 11 41,3893 2,17315 32,373 12 41,3888 2,16928 59,629 13 41,39 2,16779 35,685 14 41,3918 2,16548 35,962 15 41,3944 2,16234 48,164 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31

inici tram bus 3716 lat

41,3963 41,3965 41,3988 41,4009 41,4014 41,4031 41,4048 41,4062 41,4075 41,4103 41,4127 41,4145 41,4161 41,4193 41,4223 41,4232

long

2,15831 2,15535 2,15303 2,15068 2,14748 2,14406 2,14041 2,13916 2,13857 2,13761 2,13981 2,13806 2,13801 2,13967 2,14114 2,14162

57,918 79,6 81,545 65,55 71,753 84,3 83,9 91,2 91,3 135,167 142,9 148,782 168,05 173,429 177,236 176,56

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32

inici tram bus 4420 lat

alt

long

41,374 41,3759 41,3786 41,3809 41,3821 41,3829 41,3822 41,3837 41,3859 41,3872 41,3893 41,3886 41,3901 41,3916 41,3918 41,3942 41,3961 41,3965 41,3989 41,4007 41,4013 41,4029 41,405 41,4061 41,4073 41,4102 41,4128 41,4145 41,4161 41,4193 41,4223 41,4232

long

inici tram bus 2915 lat

alt

2,18836 2,1889 2,18791 2,18701 2,18623 2,18335 2,18118 2,1794 2,17623 2,17465 2,17312 2,16902 2,16741 2,16577 2,16559 2,16225 2,15825 2,15535 2,15293 2,15051 2,14739 2,14428 2,14015 2,13899 2,13828 2,13755 2,13964 2,13807 2,13802 2,13965 2,14122 2,14164

3,033 14,6 11,584 10,778 15,3 15,582 12,817 18,933 24,85 21,1 30,1 59,3 59,324 45 49,489 66,771 83,175 72,507 69,263 94,3 94,5 99,3 102,3 107,61 126,133 138,984 147,6 152,939 168,533 185,271 189,842 178,538

long

alt

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14

41,374 41,376 41,3786 41,3809 41,3821 41,3829 41,3821 41,3835 41,3859 41,3875 41,3894 41,3887 41,3898 41,3918

2,18828 2,18894 2,18793 2,18709 2,1862 2,18332 2,18103 2,17911 2,17628 2,17424 2,17321 2,16901 2,16746 2,16543

23,4 8,391 6,513 12,336 13,3 3,115 9,2 11,7 7,092 34,3 39,73 14,61 45,545 40,258

15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30

41,3942 41,3961 41,3966 41,3987 41,4002 41,4013 41,4028 41,4042 41,4061 41,4074 41,4103 41,4132 41,4144 41,4161 41,4193 41,4223

2,16219 2,15834 2,15523 2,15265 2,15062 2,14723 2,14464 2,14038 2,13894 2,13841 2,13745 2,13972 2,13808 2,13798 2,13965 2,14113

65,673 85,346 92,211 65,109 83,077 107,375 106,8 106,8 110,542 116,959 137,109 138,7 140,4 170,7 180,25 185,045

alt DENOMINACIÓ GENERAL

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14

41,3743 41,3761 41,3786 41,3809 41,3822 41,383 41,3822 41,3837 41,386 41,3873 41,3895 41,3888 41,39 41,3919

2,18848 2,18894 2,18801 2,1871 2,18622 2,1833 2,18124 2,17946 2,17633 2,17468 2,17309 2,16927 2,1677 2,16543

-0,523 11,9 14,813 7,667 6,6 16,989 16,3 16,3 16,3 16,3 23,7 48,258 48,5 48,5

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14

41,3742 41,376 41,3786 41,3808 41,3822 41,3828 41,3823 41,3837 41,3861 41,3874 41,3895 41,3889 41,3901 41,3919

2,18847 2,18893 2,18797 2,18703 2,18616 2,18326 2,1813 2,17937 2,17645 2,17468 2,17309 2,16928 2,16763 2,16536

10,562 15,481 11 18,953 16,093 17,207 15,1 15,1 15,1 15,2 14,8 30,217 59,8 59,8

15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30

41,3944 41,3962 41,3966 41,399 41,401 41,4013 41,403 41,4047 41,4064 41,4074 41,4105 41,4128 41,4143 41,4161 41,4192 41,4219

2,16227 2,15835 2,15535 2,15299 2,1506 2,14746 2,14422 2,1403 2,1392 2,13845 2,13734 2,13983 2,13794 2,13798 2,13958 2,14086

45,7 51,8 76,5 76,817 84,4 81,436 76,8 87,5 88,1 90,455 111,7 157,9 172,717 171,22 200,064 237,608

15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30

41,3944 41,3963 41,3964 41,3989 41,4009 41,4014 41,403 41,4047 41,4063 41,4074 41,4104 41,4127 41,4144 41,4161 41,4193 41,4222

2,16221 2,15826 2,15529 2,15291 2,15057 2,14747 2,14419 2,14037 2,13909 2,13866 2,13762 2,13968 2,13807 2,13805 2,13974 2,14112

59,8 57,833 71,7 71,7 71,7 71,7 71,7 71,7 71,7 71,7 93,094 160,4 160,4 168,975 170,411 199,773

L17P-1 L17P-2 L17P-3 L17P-4 L17P-5 L17P-6 L17P-7 L17P-8 L17P-9 L17P-10 L17P-11 L17P-12 L17P-13 L17P-14 L17P-15 L17P-16 L17P-17 L17P-18 L17P-19 L17P-20 L17P-21 L17P-22 L17P-23 L17P-24 L17P-25 L17P-26 L17P-27 L17P-28 L17P-29 L17P-30 L17P-31

Estudio de consumos y emisiones de la red de autobuses de Barcelona - 181

ANEXO 10. Valores medios de los consumos de los buses (Fuente: TMB) Gasoil: 53 litros /100 km Gas natural: 62 kg / 100 km

ANEXO 11. Emisiones estequiométricas de CO2 para los buses diésel y gas Estequiométricamente, las emisiones esperables de CO2 por kg de combustible consumido tendrían que ser del orden de: 2,75 g CO2/kg gas natural 3,25 g CO2/kg diésel Estos valores sirven de referencia ya que si los resultados experimentados se alejan indican errores de calibració o de otro tipo.

Estudio de consumos y emisiones de la red de autobuses de Barcelona - 182