2006_02_estudio consumos y emisiones red bus bcn

0

consumo (g/km)

200

400

600

800

-5 pendiente -10

6 12

18 velocidad 24

Consumo (g/km) vs velocidad; pendiente

Estudio de consumos y emisiones

de la red de autobuses de Barcelona.

Metodología para la extensión a otras redes.

Estudio de consumos y emisiones de la red de autobuses de Barcelona - 2

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.


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).


ÍNDICE 1. Resumen de la metodologia. Pasos a seguir para la caracterización de consumos y emisiones en una red de bus. .................................................................................................................................................... 52. Objeto. ................................................................................................................................................. 223. Análisis de la media de consumo por líneas y buses. ........................................................................ 23

3.1 Resultados ..................................................................................................................................... 243.2 Variables por km ............................................................................................................................ 273.3 Variables por kg de combustible. ................................................................................................... 333.4 Variables por kWh. ........................................................................................................................ 383.5 Regresión para los valores medios. .............................................................................................. 42

4. Análisis de medias de emisiones por líneas y buses ......................................................................... 505. Análisis de datos segundo a segundo ................................................................................................. 516. Elaboración de los modelos. Modelo diferencial y promediado. .......................................................... 51

6.1 Modelo diferencial ......................................................................................................................... 526.1.1 Variables de regresión ........................................................................................................... 556.1.2 Regresión ............................................................................................................................... 556.1.3 Obtención de resultados (relaciones y propuestas) ............................................................... 55

6.2 Modelo de consumo por tramos. ................................................................................................... 556.2.1 Variables de regresión (a priori) ............................................................................................. 556.2.2 Regresiones para consumo. .................................................................................................. 576.2.3 Obtención de resultados (matriz) ........................................................................................ 956.2.4 Regresión conjunta de los buses ......................................................................................... 100

6.3 Modelo de emisiones por tramos .................................................................................................. 1036.3.1 Regresiones individualizadas por emisiones (bus a bus). ................................................. 1046.3.2 Resumen de los coeficientes de ponderación de emisiones para los NOx, HC y CO. ..... 1096.3.3 Resultados ........................................................................................................................ 110

7. Análisis de detalle de los factores que intervienen en la velocidad comercial ................................... 1117.1 Metodología ................................................................................................................................. 1127.2 Eficiencia de la red (topología) ..................................................................................................... 117

7.2.1 Ocupación del espacio público según modos de transporte ................................................ 1187.2.2 Distribución modal de los desplazamientos ......................................................................... 1207.2.3 Ocupación del espacio público en relación con el transporte de viajeros en Barcelona ... 123

7.3 Aumento de la velocidad comercial ....................................................................................... 1276.3.3 Incidencia en la velocidad por la existencia de carril bus. (Microsimulación) .................... 1297.3.2 Incidencia en la velocidad de la topología de la red. (Microsimulación) ............................... 1317.3.3 Incidencia en la velocidad de la coordinación semafórica. (Microsimulación) ........................ 1347.3.4 Variables que intervienen en la velocidad real de las líneas de autobús que pasan por el Eixample. (Estudio de campo) ......................................................................................................... 138

8. ANEXOS .......................................................................................................................................... 146ANEXO 1: Cálculo de la pendiente ....................................................................................................... 146ANEXO 2: Trabajo previo sobre consumos. Puntos teórico-técnicos ................................................... 152ANEXO 3. Distribución de datos de la línea 17 en bajada ................................................................... 166ANEXO 4. Acusadas variaciones de altitud en la toma de datos ......................................................... 170ANEXO 5. Poder calorífico del gasoil y del gas natural ........................................................................ 172ANEXO 6. Errores de medición: Latitud, longitud y altitud ................................................................... 173ANEXO 7. Metodología propuesta para los tramos .............................................................................. 178ANEXO 8. Formato de los datos para el análisis de regresión por tramos ........................................... 180ANEXO 9. Sistema de referencia de los tramos y paradas .................................................................. 181ANEXO 10. Valores medios de los consumos de los buses (Fuente: TMB) ........................................ 182ANEXO 11. Emisiones estequiométricas de CO2 para los buses diésel y gas ..................................... 182



de la red de autobuses de Barcelona

1. Resumen de la metodologia. Pasos a seguir para la caracterización de consumos y emisiones en una red de bus. Los pasos a seguir, que se desarrollan con detalle en los capítulos siguientes, para establecer las variables y su tratamiento estadístico son los siguientes:


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.


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.


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)


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.

t ime Velocity(s) (km/h)15 0,524916 2,807617 7,434118 11,26719 14,90520 18,62821 22,15622 25,14623 28,08824 30,04225 30,43226 30,151

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.

∑=

∆=N

itivL

1).(


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:

x100distancia

cotacota%)pendiente( inicialfinal −=

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.

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).

linea 17 (subida)

0

50

100

150

200

250

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31

alt alt real

met

ros


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. • Comportamientos anómalos (detección de comportamientos muy diferentes).

Velocity(km/h)

-0,65918-0,21973-0,67139-0,26855-0,25635-0,19531

0,52492,8076

Valores negativos (erróneos)


• Detección de resultados incorrectos (estequiometrias no correctas)

• Detección de resultados incorrectos (comparativa de cotas).


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).


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.


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)


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)


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.


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 %.


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


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)


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 %.



de la red de autobuses de Barcelona

2. 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.


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 1317 GAS 2517DIÉSEL

2915DIÉSEL

3716DIÉSEL

4420DIÉSEL

Distancia real(m) 10000 8000 6000 4000 2000 0

200 150 100 50 0

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

Alt

itud

(m

)

inicio: Avda. Jordà. (160 metros)

final: Barceloneta: (5 metros)

LÍNEA 74 1711 GAS 2517DIÉSEL

2915DIÉSEL

3301DIÉSEL

4401DIÉSEL

Distancia real(m)

Alt

itud

(m

)

9000800070006000500040003000200010000

150

125

100

75

50

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

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)


3.1 Resultados Los resultados son recogidos en el siguiente formato:

prueba linea pendiente bus comb marca modelo FASE Kmminitab_GRAF_assaig_1317_Linia17_baixada_23112004 17 -13 1317 gas IVECO ITY-CLASEURO III 79938minitab_GRAF_assaig_1317_Linia17_pujada_23112004 17 13 1317 gas IVECO ITY-CLASEURO III 79938MINITAB_GRAF_assaig_2517_Linia17_baixada_16112004 17 -13 2517 diesel MERCEDES B O 405 NEURO II 320241OKMINITAB_GRAF_assaig_2517_Linia17_pujada_16112004 17 13 2517 diesel MERCEDES B O 405 NEURO II 320241OKMINITAB_ GRAF_assaig_2915_Linia17_baixada_24112004 17 -13 2915 diesel MAN NL 223F EURO III 130734OKMINITAB_ GRAF_assaig_2915_Linia17_pujada_24112004 17 13 2915 diesel MAN NL 223F EURO III 130734OKMINITAB_ GRAF_assaig_3716_Linia17_baixada_01122004 17 -13 3716 diesel MERCEDES O 405 GN2 EURO II 381018OKMINITAB_GRAF_assaig_3716_Linia17_pujada_01122004 17 13 3716 diesel MERCEDES O 405 GN2 EURO II 381018OKMINITAB_ GRAF_assaig_4420_Linia17_baixada_03122004 17 -13 4420 diesel MAN NM-223F EURO III 91127OKMINITAB_ GRAF_assaig_4420_Linia17_pujada_03122004 17 13 4420 diesel MAN NM-223F EURO III 91127OKMINITAB_GRAF_assaig_1711_Linia74_baixada_30112004 74 3 1711 gas MAN NL-243F EURO III 127798OKMINITAB_GRAF_assaig_1711_Linia74_pujada_30112004 74 -3 1711 gas MAN NL-243F EURO III 127798OKMINITAB_GRAF_assaig_2517_Linia74_baixada_17112004 74 3 2517 diesel MERCEDES N O 405 NEURO II 320241OKMINITAB_GRAF_assaig_2517_Linia74_pujada_17112004 74 -3 2517 diesel MERCEDES N O 405 NEURO II 320241OKMINITAB_GRAF_assaig_2915_Linia74_baixada_25112004 74 3 2915 diesel MAN NL 223F EURO III 130734OKMINITAB_ GRAF_assaig_2915_Linia74_pujada_25112004 74 -3 2915 diesel MAN NL 223F EURO III 130734OKMINITAB_GRAF_assaig_3301_Linia74_baixada_19112004 74 3 3301 diesel MAN G 313 F (a EURO II 276967OKMINITAB_GRAF_assaig_3301_Linia74_pujada_19112004 74 -3 3301 diesel MAN G 313 F (a EURO II 276967OKMINITAB_ GRAF_assaig_4201_Linia74_baixada_02122004 74 3 4201 diesel MERCEDES MB 412 D EURO II 220048OKMINITAB_GRAF_assaig_4201_Linia74_pujada_02122004 74 -3 4201 diesel MERCEDES MB 412 D EURO II 220048 Y los principales ratios: prueba velocidad(Km/h) consumo(g/Km) consumo(kWh/Km) g CO/Km g CO2/Km g HC/Kmminitab_GRAF_assaig_1317_Linia17_baixada_23112004 11,9099 431,3 5,0 1,6 1175,4 1,68minitab_GRAF_assaig_1317_Linia17_pujada_23112004 10,3524 633,5 7,3 5,6 1720,6 2,72MINITAB_GRAF_assaig_2517_Linia17_baixada_16112004 10,4779 425,9 4,0 0,7 1343,3 1,22OKMINITAB_GRAF_assaig_2517_Linia17_pujada_16112004 8,40222 671,6 6,2 3,9 2113,3 1,85OKMINITAB_ GRAF_assaig_2915_Linia17_baixada_24112004 8,57 525,1 4,9 11,5 1645,7 0,50OKMINITAB_ GRAF_assaig_2915_Linia17_pujada_24112004 8,95095 756,6 7,0 26,2 2351,4 0,49OKMINITAB_ GRAF_assaig_3716_Linia17_baixada_01122004 8,23231 616,7 5,7 4,6 1840,6 1,19OKMINITAB_GRAF_assaig_3716_Linia17_pujada_01122004 9,60176 888,1 8,3 1,6 2639,4 1,31OKMINITAB_ GRAF_assaig_4420_Linia17_baixada_03122004 10,1108 452,0 4,2 11,7 1451,7 0,47OKMINITAB_ GRAF_assaig_4420_Linia17_pujada_03122004 8,68529 671,0 6,2 22,0 2221,2 0,55OKMINITAB_GRAF_assaig_1711_Linia74_baixada_30112004 12,0096 660,8 7,7 24,6 1762,4 3,92OKMINITAB_GRAF_assaig_1711_Linia74_pujada_30112004 11,7884 672,1 7,8 24,0 1794,7 3,78OKMINITAB_GRAF_assaig_2517_Linia74_baixada_17112004 10,4169 532,4 5,0 22,6 1645,6 1,32OKMINITAB_GRAF_assaig_2517_Linia74_pujada_17112004 9,97924 502,0 4,7 14,7 1561,9 1,36OKMINITAB_GRAF_assaig_2915_Linia74_baixada_25112004 9,79003 623,7 5,8 5,3 1722,4 0,48OKMINITAB_ GRAF_assaig_2915_Linia74_pujada_25112004 11,3868 534,8 5,0 33,8 1431,9 0,36OKMINITAB_GRAF_assaig_3301_Linia74_baixada_19112004 9,01255 669,3 6,2 4,2 2105,9 1,79OKMINITAB_GRAF_assaig_3301_Linia74_pujada_19112004 11,0831 536,2 5,0 0,7 1691,8 1,45OKMINITAB_ GRAF_assaig_4201_Linia74_baixada_02122004 10,6836 222,7 2,1 0,0 662,0 0,36OKMINITAB_GRAF_assaig_4201_Linia74_pujada_02122004 11,1693 201,0 1,9 1,6 594,5 0,30


pruebaconsumo(g/Km) g CO/Km g CO2/Km g HC/Km g NOx/Km

minitab_GRAF_assaig_1317_Linia17_baixada_23112004 431,3 1,6 1175,4 1,68 9,73minitab_GRAF_assaig_1317_Linia17_pujada_23112004 633,5 5,6 1720,6 2,72 14,13MINITAB_GRAF_assaig_2517_Linia17_baixada_16112004 425,9 0,7 1343,3 1,22 14,28OKMINITAB_GRAF_assaig_2517_Linia17_pujada_16112004 671,6 3,9 2113,3 1,85 23,49OKMINITAB_ GRAF_assaig_2915_Linia17_baixada_24112004 525,1 11,5 1645,7 0,50 21,77OKMINITAB_ GRAF_assaig_2915_Linia17_pujada_24112004 756,6 26,2 2351,4 0,49 24,47OKMINITAB_ GRAF_assaig_3716_Linia17_baixada_01122004 616,7 4,6 1840,6 1,19 29,27OKMINITAB_GRAF_assaig_3716_Linia17_pujada_01122004 888,1 1,6 2639,4 1,31 37,24OKMINITAB_ GRAF_assaig_4420_Linia17_baixada_03122004 452,0 11,7 1451,7 0,47 23,42OKMINITAB_ GRAF_assaig_4420_Linia17_pujada_03122004 671,0 22,0 2221,2 0,55 29,27

OKMINITAB_GRAF_assaig_1711_Linia74_baixada_30112004 660,8 24,6 1762,4 3,92 17,98OKMINITAB_GRAF_assaig_1711_Linia74_pujada_30112004 672,1 24,0 1794,7 3,78 16,44OKMINITAB_GRAF_assaig_2517_Linia74_baixada_17112004 532,4 22,6 1645,6 1,32 17,29OKMINITAB_GRAF_assaig_2517_Linia74_pujada_17112004 502,0 14,7 1561,9 1,36 16,75OKMINITAB_GRAF_assaig_2915_Linia74_baixada_25112004 623,7 5,3 1722,4 0,48 21,61OKMINITAB_ GRAF_assaig_2915_Linia74_pujada_25112004 534,8 33,8 1431,9 0,36 16,74OKMINITAB_GRAF_assaig_3301_Linia74_baixada_19112004 669,3 4,2 2105,9 1,79 25,84OKMINITAB_GRAF_assaig_3301_Linia74_pujada_19112004 536,2 0,7 1691,8 1,45 20,24OKMINITAB_ GRAF_assaig_4201_Linia74_baixada_02122004 222,7 0,0 662,0 0,36 7,35OKMINITAB_GRAF_assaig_4201_Linia74_pujada_02122004 201,0 1,6 594,5 0,30 7,03

consumo(g/Km) g emisión/Km

prueba

1000xg CO/g comb g CO2/g comb 1000xg HC/gr comb1000 g NOx/g combminitab_GRAF_assaig_1317_Linia17_baixada_23112004 3,81 2,73 3,90 22,55minitab_GRAF_assaig_1317_Linia17_pujada_23112004 8,83 2,72 4,29 22,30MINITAB_GRAF_assaig_2517_Linia17_baixada_16112004 1,63 3,15 2,86 33,52OKMINITAB_GRAF_assaig_2517_Linia17_pujada_16112004 5,88 3,15 2,75 34,97OKMINITAB_ GRAF_assaig_2915_Linia17_baixada_24112004 21,90 3,13 0,95 41,46OKMINITAB_ GRAF_assaig_2915_Linia17_pujada_24112004 34,63 3,11 0,65 32,34OKMINITAB_ GRAF_assaig_3716_Linia17_baixada_01122004 7,41 2,98 1,93 47,46OKMINITAB_GRAF_assaig_3716_Linia17_pujada_01122004 1,80 2,97 1,48 41,93OKMINITAB_ GRAF_assaig_4420_Linia17_baixada_03122004 25,98 3,21 1,03 51,83OKMINITAB_ GRAF_assaig_4420_Linia17_pujada_03122004 32,82 3,31 0,82 43,62

OKMINITAB_GRAF_assaig_1711_Linia74_baixada_30112004 37,28 2,67 5,93 27,20OKMINITAB_GRAF_assaig_1711_Linia74_pujada_30112004 35,69 2,67 5,63 24,46OKMINITAB_GRAF_assaig_2517_Linia74_baixada_17112004 42,48 3,09 2,48 32,47OKMINITAB_GRAF_assaig_2517_Linia74_pujada_17112004 29,37 3,11 2,71 33,37OKMINITAB_GRAF_assaig_2915_Linia74_baixada_25112004 8,53 2,76 0,76 34,65OKMINITAB_ GRAF_assaig_2915_Linia74_pujada_25112004 63,23 2,68 0,68 31,31OKMINITAB_GRAF_assaig_3301_Linia74_baixada_19112004 6,33 3,15 2,67 38,61OKMINITAB_GRAF_assaig_3301_Linia74_pujada_19112004 1,36 3,15 2,71 37,75OKMINITAB_ GRAF_assaig_4201_Linia74_baixada_02122004 0,20 2,97 1,61 32,99OKMINITAB_GRAF_assaig_4201_Linia74_pujada_02122004 7,82 2,96 1,50 34,97

g emisión/gr comb


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

LÍNEA 17 1317 GAS 2517 DIÉSEL 2915 DIÉSEL 3716 DIÉSEL 4420 DIÉSEL MERC DIESEL BAJADA 11,91 10,48 8,57 8,23 10,11

SUBIDA 10,35 8,40 8,95 9,60 8,69

LÍNEA 74 1711 GAS 2517 DIÉSEL 2915 DIÉSEL 3301 DIÉSEL 4201 DIÉSEL IDA 12,01 10,42 9,79 9,01 10,68 VUELTA 11,79 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 17

0,00

2,00

4,00

6,00

8,00

10,00

12,00

14,00

1317 GAS 2517 DIÉSEL 2915 DIÉSEL 3716 DIÉSEL 4420 DIÉSEL

BAJADASUBIDA

velocidad media línea 74

0,00

2,00

4,00

6,00

8,00

10,00

12,00

14,00

1711 GAS 2517 DIÉSEL 2915 DIÉSEL 3301 DIÉSEL 4201 DIÉSEL

BAJADASUBIDA


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 1317 GAS 2517 DIÉSEL 2915 DIÉSEL 3716 DIÉSEL 4420 DIÉSEL MERC DIÉSEL SUBIDA 431,32 425,94 525,11 616,68 451,95 BAJADA 633,47 671,57 756,58 888,07 670,95

LÍNEA 74 1711 GAS 2517 DIÉSEL 2915 DIÉSEL 3301 DIÉSEL 4201 DIÉSEL IDA 660,83 532,39 623,66 669,27 222,73 VUELTA 672,10 502,00 534,78 536,24 200,98

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

0,00

200,00

400,00

600,00

800,00

1000,00

1317GAS

2517DIÉSEL

2915DIÉSEL

3716DIÉSEL

4420DIÉSEL

BAJADASUBIDA

(g/kWh.) línea 74

0,00

200,00

400,00

600,00

800,00

1000,00

1711GAS

2517DIÉSEL

2915DIÉSEL

3301DIÉSEL

4201DIÉSEL

BAJADASUBIDA

En el gráfico siguiente se aprecia la relación inversa que se establece entre el consumo específico y la velocidad media.

línea 17 (bajada)

300 350 400 450 500 550 600 650

7,00 8,00 9,00 10,00 11,00 12,00 13,00 velocidad (m/s.)

co

nsum

o (g

/km

)


kwh/km kwh/km

LÍNEA 17 1317 GAS 2517 DIÉSEL 2915 DIÉSEL 3716 DIÉSEL 4420 DIÉSEL MERC DIÉSEL

BAJADA 5,00 3,96 4,88 5,74 4,20 SUBIDA 7,35 6,25 7,04 8,26 6,24

LÍNEA 74 1711 GAS 2517 DIÉSEL 2915 DIÉSEL 3301 DIÉSEL 4201 DIÉSEL BAJADA 7,67 4,95 5,80 6,22 2,07 SUBIDA 7,80 4,67 4,97 4,99 1,87

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

0,00 1,00 2,00 3,00 4,00 5,00 6,00 7,00 8,00 9,00

1317 GAS 2517 DIÉSEL

2915 DIÉSEL

3716 DIÉSEL

4420 DIÉSEL

BAJADA SUBIDA

(kwh/km) línea 74

0,00 1,00 2,00 3,00 4,00 5,00 6,00 7,00 8,00 9,00


2915 DIÉSEL

3301 DIÉSEL

4201 DIÉSEL

BAJADA SUBIDA


g CO/km g CO/km

LÍNEA 17 1317 GAS 2517 DIÉSEL 2915 DIÉSEL 3716 DIÉSEL 4420 DIÉSEL MERC DIÉSEL BAJADA 1,64 0,69 11,50 4,57 25,98

SUBIDA 5,59 3,95 26,20 1,60 32,82


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 17

0,00 5,00

10,00 15,00 20,00 25,00 30,00 35,00

1317 GAS

2517 DIÉSEL

2915 DIÉSEL

3716 DIÉSEL

4420 DIÉSEL

BAJADA SUBIDA

(g CO/km) línea 74

0,00 5,00

10,00 15,00 20,00 25,00 30,00 35,00

1711 GAS

2517 DIÉSEL

2915 DIÉSEL

3301 DIÉSEL

4201 DIÉSEL

BAJADA SUBIDA


g CO2/Km g CO2/Km


BAJADA 1175,39 1343,26 1645,70 1840,61 1451,69SUBIDA 1720,59 2113,31 2351,36 2639,40 2221,19

LÍNEA 74 1711 GAS 2517 DIÉSEL 2915 DIÉSEL 3301 DIÉSEL 4201 DIÉSELIDA 1762,38 1645,63 1722,36 2105,90 662,00VUELTA 1794,66 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 17

0,00 500,00

1000,00 1500,00 2000,00 2500,00 3000,00

1317 GAS

2517 DIÉSEL

2915 DIÉSEL

3716 DIÉSEL

4420 DIÉSEL

BAJADA SUBIDA

(g CO2/km) línea 74

0,00 500,00

1000,00 1500,00 2000,00 2500,00 3000,00

1711 GAS

2517 DIÉSEL

2915 DIÉSEL

3301 DIÉSEL

4201 DIÉSEL

BAJADA SUBIDA

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)

1000 1100 1200 1300 1400 1500 1600 1700 1800 1900

8,00 8,50 9,00 9,50 10,00 10,50 11,00 11,50 12,00 12,50 velocidad (m/s.)

emis

ione

s C

O2

(g/K

m)

Gráfico 1. Relación emisión-velocidad


g HC/Km g HC/Km


BAJADA 1,68 1,22 0,50 1,19 0,47SUBIDA 2,72 1,85 0,49 1,31 0,55


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

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

1317 GAS

2517 DIÉSEL

2915 DIÉSEL

3716 DIÉSEL

4420 DIÉSEL

BAJADA SUBIDA

(g HC/km) línea 74

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

1711 GAS

2517 DIÉSEL

2915 DIÉSEL

3301 DIÉSEL

4201 DIÉSEL

BAJADA SUBIDA


g NOx/km g NOx/km


BAJADA 9,73 14,28 21,77 29,27 23,42 SUBIDA 14,13 23,49 24,47 37,24 29,27


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

0,00 5,00

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

1317 GAS

2517 DIÉSEL

2915 DIÉSEL

3716 DIÉSEL

4420 DIÉSEL

BAJADA SUBIDA

(g NOX/km) línea 74

0,00 5,00

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

1711 GAS

2517 DIÉSEL

2915 DIÉSEL

3301 DIÉSEL

4201 DIÉSEL

BAJADA SUBIDA


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.

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.

Pendiente

Velocidad media km/h

Consumo espec. (l/km)

Tipo de vehículo

Tipo de conducción

Emisiones

Distancia (km)

Consumo (litros)


1000xg CO/g comb 1000xg CO/g comb

LÍNEA 17 1317 GAS 2517 DIÉSEL 2915 DIÉSEL 3716 DIÉSEL 4420 DIÉSEL MERCDIÉSELBAJADA 3,81 1,63 21,90 7,41 25,98

SUBIDA 8,83 5,88 34,63 1,80 32,82


(g CO/kg comb) línea 17

0,00 10,00 20,00 30,00 40,00 50,00 60,00 70,00

1317 GAS

2517 DIÉSEL

2915 DIÉSEL

3716 DIÉSEL

4420 DIÉSEL

BAJADA

SUBIDA

(g CO/kg comb) línea 74

0,00 10,00 20,00 30,00 40,00 50,00 60,00 70,00

1711 GAS

2517 DIÉSEL

2915 DIÉSEL

3301 DIÉSEL

4201 DIÉSEL

BAJADA SUBIDA

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.

Demasiada diferencia


g CO2/g comb g CO2/g comb


BAJADA 2,73 3,15 3,13 2,98 3,21SUBIDA 2,72 3,15 3,11 2,97 3,31


(g CO2/g comb.) línea 17

0,00

0,50

1,00

1,50

2,00

2,50

3,00

3,50

1317 GAS 2517DIÉSEL

2915DIÉSEL

3716DIÉSEL

4420DIÉSEL

BAJADASUBIDA

(g CO2/g comb.) línea 74

0,00

0,50

1,00

1,50

2,00

2,50

3,00

3,50

1711 GAS 2517DIÉSEL

2915DIÉSEL

3301DIÉSEL

4201DIÉSEL

BAJADASUBIDA

NO CORRECTO


1000xg HC/g comb 1000xg HC/g comb


BAJADA 3,90 2,86 0,95 1,93 1,03SUBIDA 4,29 2,75 0,65 1,48 0,82


(g HC/kg comb) línea 17

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

1317 GAS

2517 DIÉSEL

2915 DIÉSEL

3716 DIÉSEL

4420 DIÉSEL

BAJADA SUBIDA

(g HC/kg comb) línea 74

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

1711 GAS

2517 DIÉSEL

2915 DIÉSEL

3301 DIÉSEL

4201 DIÉSEL

BAJADA SUBIDA


1000 x g NOx/g comb 1000 x g NOx/g comb


BAJADA 22,55 33,52 41,46 47,46 51,83SUBIDA 22,30 34,97 32,34 41,93 43,62


(g NOx/kg comb) línea 17

0,00 10,00 20,00 30,00 40,00 50,00 60,00

1317 GAS

2517 DIÉSEL

2915 DIÉSEL

3716 DIÉSEL

4420 DIÉSEL

BAJADA SUBIDA

(g NOx/kg comb) línea 74

0,00 10,00 20,00 30,00 40,00 50,00 60,00

1711 GAS

2517 DIÉSEL

2915 DIÉSEL

3301 DIÉSEL

4201 DIÉSEL

BAJADA SUBIDA

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.


3.4 Variables por kWh.

g CO/kwh g CO/kwh

LÍNEA 17 1317 GAS 2517 DIÉSEL 2915 DIÉSEL 3716 DIÉSEL 4420 DIÉSEL MERC DIÉSEL BAJADA 0,33 0,17 2,36 0,80 2,79

SUBIDA 0,76 0,63 3,72 0,19 3,53

LÍNEA 74 1711 GAS 2517 DIÉSEL 2915 DIÉSEL 3301 DIÉSEL 4201 DIÉSEL BAJADA 3,21 4,57 0,92 0,68 0,02 SUBIDA 3,08 3,16 6,80 0,15 0,84 (g CO/kwh.) línea 17

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

1317 GAS

2517 DIÉSEL

2915 DIÉSEL

3716 DIÉSEL

4420 DIÉSEL

BAJADA SUBIDA

(g CO/kwh.) línea 74

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

1711 GAS

2517 DIÉSEL

2915 DIÉSEL

3301 DIÉSEL

4201 DIÉSEL

BAJADA SUBIDA

Demasiada diferencia


g CO2/kwh g CO2/kwh

LÍNEA 17 1317 GAS 2517 DIÉSEL 2915 DIÉSEL 3716 DIÉSEL 4420 DIÉSEL MERC DIÉSEL BAJADA 234,92 339,10 336,99 320,93 345,38 SUBIDA 234,15 338,37 334,18 319,58 355,97


(g CO2/kwh) línea 17

0,00 50,00

100,00 150,00 200,00 250,00 300,00 350,00 400,00

1317 GAS

2517 DIÉSEL

2915 DIÉSEL

3716 DIÉSEL

4420 DIÉSEL

BAJADA SUBIDA

(g CO2/kwh) línea 74

0,00 50,00

100,00 150,00 200,00 250,00 300,00 350,00 400,00

1711 GAS

2517 DIÉSEL

2915 DIÉSEL

3301 DIÉSEL

4201 DIÉSEL

BAJADA SUBIDA


g HC/kwh g HC/kwh

LÍNEA 17 1317 GAS 2517 DIÉSEL 2915 DIÉSEL 3716 DIÉSEL 4420 DIÉSEL MERC DIÉSEL BAJADA 0,34 0,31 0,10 0,21 0,11 SUBIDA 0,37 0,30 0,07 0,16 0,09

LÍNEA 74 1711 GAS 2517 DIÉSEL 2915 DIÉSEL 3301 DIÉSEL 4201 DIÉSEL BAJADA 0,51 0,27 0,08 0,29 0,17 SUBIDA 0,49 0,29 0,07 0,29 0,16 (g HC/kwh) línea 17

0,00 0,10 0,20 0,30 0,40 0,50 0,60

1317 GAS

2517 DIÉSEL

2915 DIÉSEL

3716 DIÉSEL

4420 DIÉSEL

BAJADA SUBIDA

(g HC/kwh) línea 74

0,00 0,10 0,20 0,30 0,40 0,50 0,60

1711 GAS

2517 DIÉSEL

2915 DIÉSEL

3301 DIÉSEL

4201 DIÉSEL

BAJADA SUBIDA


g NOx/kwh g NOx/kwh


BAJADA 1,94 3,60 4,46 5,10 5,57 SUBIDA 1,92 3,76 3,48 4,51 4,69


(g NOx/kwh) línea 17

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


2915 DIÉSEL

3716 DIÉSEL

4420 DIÉSEL

BAJADA SUBIDA

(g NOx/kwh) línea 74

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

1711 GAS

2517 DIÉSEL

2915 DIÉSEL

3301 DIÉSEL

4201 DIÉSEL

BAJADA SUBIDA


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 comb velocidad(km/h) consumo(g/km)

17 -13 1317 gas 11,9099 431,324

17 13 1317 gas 10,3524 633,475

17 -13 2517 diesel 10,4779 425,945

17 13 2517 diesel 8,4022 671,566

17 -13 2915 diesel 8,57 525,113

17 13 2915 diesel 8,951 756,582

17 -13 3716 diesel 8,2323 616,684

17 13 3716 diesel 9,6018 888,072

17 -13 4420 diesel 10,1108 451,953

17 13 4420 diesel 8,6853 670,953

74 3 1711 gas 12,0096 660,833

74 -3 1711 gas 11,7884 672,097

74 3 2517 diesel 10,4169 532,39

74 -3 2517 diesel 9,9792 502,004

74 3 2915 diesel 9,79 623,657

74 -3 2915 diesel 11,3868 534,779

74 3 3301 diesel 9,0126 669,272

74 -3 3301 diesel 11,0831 536,244

74 3 4201 diesel 10,6836 222,732 74 -3 4201 diesel 11,1693 200,98

Consumo (g/Km)


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 Coef SE Coef T P Constante 1130,6 213,5 5,30 0,000 velocidad(km/h) -57,40 22,07 -2,60 0,025 S = 80,2686 R-Sq = 38,1% R-Sq(adj) = 32,5%

consumo (g/km) 800 700 600 500 400

650

600

550

500

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

Con

sum

o pr

evis

to (

g/km

)

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.


• 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 Coef SE Coef T P Constante 984,8 129,5 7,61 0,000 velocidad(km/h) -41,57 13,42 -3,10 0,011 pendiente 6,511 1,395 4,67 0,001 S = 47,2309 R-Sq = 80,5% R-Sq(adj) = 76,6%

El gráfico siguiente ilustra los valores previstos frente a los reales

consumo(g/km) 800 700 600 500 400

800

750

700

650

600

550

500

450

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

Con

sum

o pr

evis

to(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 del consumo a la pendiente y a la velocidad son equivalentes a: • 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.


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.

consumo(g/km) 900 800 700 600 500 400 300 200

900

800

700

600

500

400

300

200

FASE EURO II EURO III

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

onsu

mo

prev

isto

(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%

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.

Con

sum

o pr

evis

to (

g/km

)


Si sólo se toman como ejemplo los buses de gasoil de la fase EURO 2, la regresión resulta: Regresión 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 1 2 3 4 Constante 133,0 133,0 638,0 4364,4 masa total 0,0290 0,0290 0,0249 0,0242 T-Valor 4,81 8,59 8,53 7,94 P-Valor 0,001 0,000 0,000 0,001 pendiente * masa 0,00061 0,00058 0,00053 T-Valor 4,31 5,63 4,52 P-Valor 0,004 0,001 0,006 velocidad (km/h) -45 -239 T-Valor -2,66 -1,15 P-Valor 0,038 0,304 1/velocidad -17612 T-Valor -0,93 P-Valor 0,395 S 112 62,6 45,8 46,3 R-Sq 74,28 92,95 96,77 97,24 R-Sq(adj) 71,07 90,94 95,15 95,04 Mallows C-p 26,1 4,8 2,0 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 Coef SE Coef T P Constante 638,0 193,4 3,30 0,016 masa total 0,024889 0,002919 8,53 0,000 pendiente * masa 0,0005812 0,0001032 5,63 0,001 velocidad (km/h) -45,33 17,04 -2,66 0,038 S = 45,8179 R-Sq = 96,8% R-Sq(adj) = 95,1%


Y los valores previstos respecto de los reales:

consumo(g/km)

900 800 700 600 500 400 300 200

900

800

700

600

500

400

300

200

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

onsu

mo

prev

isto

(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 1 2 3 4 Constante 178,12 178,12 -55,87 358,97 masa total 0,0283 0,0283 0,0292 0,0259 T-Valor 4,51 7,46 10,44 11,01 P-Valor 0,000 0,000 0,000 0,000 pendiente * masa 0,00064 0,00064 0,00060 T-Valor 5,03 6,85 8,39 P-Valor 0,000 0,000 0,000 clave fase 93 79 T-Valor 3,48 3,80 P-Valor 0,005 0,003 velocidad(km/h) -35 T-Valor -3,13 P-Valor 0,010


S 117 70,5 51,8 39,4 R-Sq 59,22 86,18 93,12 96,36 R-Sq(adj) 56,31 84,05 91,40 95,03 Mallows C-p 79,7 21,1 7,5 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 Coef SE Coef T P Constante 359,0 145,2 2,47 0,031 masa total 0,025948 0,002357 11,01 0,000 pendiente * masa 0,00060123 0,00007166 8,39 0,000 clave fase 79,37 20,91 3,80 0,003 velocidad (km/h) -34,64 11,08 -3,13 0,010 S = 39,3733 R-Sq = 96,4% R-Sq(adj) = 95,0%

consumo(g/km)

900 800 700 600 500 400 300 200

900

800

700

600

500

400

300

200

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

Con

sum

o pr

evis

to (

g/km

)


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 Coef SE Coef T P Constante -737 1295 -0,57 0,671 velocidad (km/h) 116,0 112,4 1,03 0,490 pendiente 13,670 8,053 1,70 0,339 S = 97,3332 R-Sq = 75,4% R-Sq(adj) = 26,1%

consumo(g/km) 700 650 600 550 500 450 400

700

650

600

550

500

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

Con

sum

o pr

evis

to (

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.


4. Análisis de medias de emisiones por líneas y buses

g CO/km

35 30 25 20 15 10 5 0

5

4

3

2

1

0

35 30 25 20 15 10 5 0 diesel gas

Histograma de g CO/km

Panel variable: comb

frec

uenc

ia

g CO2/km 2500 2000 1500 1000 500

5

4

3

2

1

0

2500 2000 1500 1000 500 diesel gas

Histograma de g CO2/km

Panel variable: comb

frec

uenc

ia


5. 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.

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.

Histograma de Velocidad(km/h)

frec

uenc

ia

Velocidad(km/h)


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 8:58:54hora 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 0,219731 0,00091553 4,29 90,179 267,49 77,515 3071,1 138,18 101,01 15,106 100,86 73,517 4,41892 0 2,8262 64,316 302,28 69,69 3001,8 141,53 101,08 15,205 100,81 73,471 3,11283 0 2,4351 70,724 321,66 64,038 3092,9 139,74 101,14 15,178 100,82 73,505 3,78424 0,00054932 2,4937 80,566 330,81 62,83 3436,1 138,5 100,7 14,969 100,81 73,077 3,29595 0,00018311 2,7988 79,651 511,02 35,022 5424,7 138,24 100,48 14,99 100,8 72,827 5,99376 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:

Figura 1

m (masa)

v (velocidad) a (aceleración)

Cw (coeficiente aerodinámico)

A (área frontal)

Cw (coef. de rodadura)


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 g: gravedad (9,8 ms-2) 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


• 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.


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 Modelo de consumo por tramos.

6.2.1 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.

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)

Tramo n:


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.

Aceleración positiva (km/h/s) 5,6 4,8 4,0 3,2 2,4 1,6 0,8 0,0

250

200

150

100

50

0

Histograma de aceleración positiva

frec

uenc

ia

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

Las variables respecto de las que se realizará la regresión1

son: consumo (g/km) y emisiones CO, CO2, HC, NOx (g/km)

magnitud: numero de

tram

velocidad (km/h)

aceleración (km/h/s) CO(g) CO2(g) HC(g) NOx(g)

consumo (g)

longitud (m)

pendiente (%)

operación: MEDIA MEDIA SUMA SUMA SUMA SUMA SUMA SUMA OPERACIÓN columna origen C13 C15 C28 C29 C30 C31 C32 C35 columna destino C41 C42 C43 C44 C45 C46 C47 C48 C49 C50

magnitud: consumo (g/km.) emi

CO(g/km.) emi CO2(g/km.) emi

HC(g/km.) emi NOx(g/km.)

operación: OPERACIÓN OPERACIÓN OPERACIÓN OPERACIÓN OPERACIÓN columna origen

columna destino C51 C52 C53 C54 C55

V a r I a b l e s r e g r e s o r a s V a r I a b l e s a e x p l I c a r

1 Véase el formato de los datos en el anexo 8.


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

vKpKKConsumo 3

21 . ++= (1)

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.

vMpMMConsumo .. 321 ++= (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:

Figura 2. Tipologías de regresión.

vKpKKConsumo 3

21 . ++=

vMpMMConsumo .. 321 ++=


• LÍNEA 17 BAJADA BUS 1317 Consumo de combustible:

0

consumo (g/km)

200

400

600

800

-5 pendiente -10

6 12

18 velocidad 24


200

400

600

6

800

consum (gr/Km)

12velo 18

24

-10-5

0 pendent

Consum (gr/Km) vs velocitat; pendent

velocidad pendiente


consumo (g/km)


velo

pend

ent

22,520,017,515,012,510,07,55,0

2

1

0

-1

-2

-3

-4

-5

consum

400 - 500500 - 600600

(gr/Km)

- 700700 - 800

> 800

< 300300 - 400

consum (gr/Km) vs pendent; velo

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

S = 65,8712 R-Sq = 84,5% R-Sq(adj) = 83,3%

Consumo(g/Km) vs pendiente; velocidad

pen

dien

te

velocidad

Consumo (g/Km)


LÍNEA 17 SUBIDA BUS 1317 Consumo de combustible:

consumo (g/km)

400

600

800

1000

5 10 15

20 velocidad(km/h.)

6 4

2 pendiente 0

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

5 0 10 velocidad(km/h)

15

consumo (g/km)

1000

800

600

400

20 2 pendiente

4 6

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


velocidad (km/h) 20 18 16 14 12 10 8 6

6

5

4

3

2

1

0

consum

500 - 600 600 - 700 700

(g/km)

- 800 800 - 900 900 - 1000

> 1000

< 400 400 - 500

Diagrama de contorno del consumo (g/km) vs pendiente; velo (km/h) P

endi

ente

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

S = 80,2652 R-Sq = 74,0% R-Sq(adj) = 72,0%


LÍNEA 17 (SUBIDA+BAJADA) BUS 1317 Consumo de combustible: Se ha realizado la regresión 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 regresión lineal con las variables (1/velocidad) y la pendiente.

consum (gr/Km)

300

600

900

0,050

1/vel0,10 0,1lo

05

pendent-5-1015

3D Scatterplot of consum (gr/Km) vs pendent vs 1/velo

300

600

0,05

0,10

1/velo

0,15-10

900

0

pendent

-55

3D Scatterplot of consum (gr/Km) vs pendent vs 1/velo

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


Consumo (g/Km)

pendiente

pendiente

1 / velocidad

1 / velo 1 / velocidad

Consumo (g/Km)


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)

300

consum (gr/Km) 600

900

5 0pende

2418

velo126

-5 -10ent

3D Scatterplot of consum (gr/Km) vs pendent vs velo

Figura 3. Diagrama de dispersión.

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

Consumo (g/Km)

pendiente

velo


velo

pend

ent

242220181614121086

5,0

2,5

0,0

-2,5

-5,0

-7,5

consum (gr/Km)

400,00 - 500,00500,00 - 600,00600,00 - 700,00700,00 - 800,00800,00 - 900,00

<

> 900,00

300,00300,00 - 400,00

Contour Plot of consum (gr/Km) vs pendent; velo

Figura 4. Mapa de consumos.

Si se quiere forzar la introducción de la variable (1/vel.) como variable regresora, se obtiene la siguiente ecuación de regresión:

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 regresión es ligeramente inferior a la ecuación anterior.

Diagrama de contorno de consumo (g/Km) vs pendiente ; velocidad

Pen

dien

te

velocidad

Consumo (gr/Km)


• 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.).

consum(gr/Km)

300

600

900

1200

6 12 18velo (Km/h)

0,0-2,5

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

24

3D Scatterplot of consum(gr/Km) vs pendent (%) vs velo (Km/h)

Adecuando el punto de visión se puede comprobar que existe esta relación inversa:

6 12

velo (K

0,0-2,5

pendent (%)

-5,0-7,5

1200

900

consum(gr/Km)600

300

18 24

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

Consumo (gr/Km)

Diagrama de dispersión del consumo (gr/Km) vs pendiente (%) vs velocidad (Km/h)

Consumo(gr/Km)

velocidad Pendiente(%) 6

Pendiente(%)

Velocidad (Km / h)

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


Efectivamente, la ecuación de regresión 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%


• LÍNEA 17 SUBIDA3

BUS 2517

Consumo de combustible: Las variables regresoras más significativas (por tramos) son las siguientes: Paso 1 2 3 4 Constante 422,42 227,45 53,87 153,36 1/vel. 2174 2626 2803 2430 T-Valor 7,82 17,23 18,59 12,09 P-Valor 0,000 0,000 0,000 0,000 pendiente (%) 64,7 60,8 64,9 T-Valor 8,70 8,93 10,17 P-Valor 0,000 0,000 0,000 aceleración (km/h/s) 118 184 T-Valor 2,74 3,92 P-Valor 0,011 0,001 vel(km/h) -15,3 T-Valor -2,53 P-Valor 0,018 S 137 70,5 63,0 57,2 R-Sq 69,37 92,16 93,98 95,25 R-Sq(adj) 68,24 91,56 93,26 94,46 Mallows C-p 129,7 16,6 9,4 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 %

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


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:

eq de regress 2

cons

um(g

/Km

)

1750150012501000750500

1750

1500

1250

1000

750

500

Scatterplot of consum(g/Km) vs eq de regress 2

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 (%)

Pen

dien

te

equación de regresión 2

Diagrama de consumo (gr/Km) vs equación de regresión 2


• 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):

00

500

1000

1500

10

consum(gr/Km)

20velo (Km/h)

50

-5pendent (%)-10

ByVar112


Se aprecia perfectamente el comportamiento tipo «manta» asintótica cuando la velocidad tiende a cero.

1000

500

0

consum(gr/Km)

2

velo (Km/h)

1000 210

1500

1000

20 5 0

pendent (%)

-5-10

ByVar112


La ecuación de regresión general para el bus 2517 es:

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

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


Consumo(gr/Km)

Velocidad (Km /h) Pendiente(%)

Consumo(gr/Km)

Velocidad (Km /h) Pendiente(%)


• LÍNEA 17 BAJADA BUS 2915 También se prevé una fuerte relación del tipo «manta» con asíntota en la variable velocidad.

0-10

500

1000

1500

m)

-5dent (%)

05101520

vel (Km/h)

3D Scatterplot of consum (g/Km) vs pendent (%) vs vel (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 1 2 3 4 Constante 195,96 323,30 26,93 92,54 1/vel. 2581 2374 2874 2612 T-Valor 7,40 12,16 11,40 9,22 P-Valor 0,000 0,000 0,000 0,000 pendiente (%) 50,9 47,1 48,0 T-Valor 7,58 7,70 8,17 P-Valor 0,000 0,000 0,000 acel. (km/h/s) 160 197 T-Valor 2,73 3,30 P-Valor 0,012 0,003 vel. (km/h) -7,9 T-Valor -1,76 P-Valor 0,092 S 143 79,3 70,4 67,3 R-Sq 68,67 90,76 93,03 93,89


Pendiente (%)

Velocidad (Km / h)

Con

sum

o (

gr/K

m)


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%


• LÍNEA 17 SUBIDA BUS 2915

500

0,05

750

1000

1250

consum (g/Km)

0,10

1/vel

0,150,20 064

pendent (%)

2

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

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%

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

Consumo (gr/Km)

1 / velocidad Pendiente (%)


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

pendent (%)

cons

um (

g/Km

)

876543210

1300

1200

1100

1000

900

800

700

600

500

400

Scatterplot of consum (g/Km) vs pendent (%)

vel (Km/h)

cons

um (

g/Km

)

252015105

1300

1200

1100

1000

900

800

700

600

500

400

Scatterplot of consum (g/Km) vs vel (Km/h)

consum (g/Km)

eq. r

egre

ss

1300120011001000900800700600500400

1300

1200

1100

1000

900

800

700

600

500

400

Scatterplot of eq. regress vs consum (g/Km)

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

Diagrama de dispersión del consumo (gr/Km) vs pendiente(%)

Con

sum

o (g

r /

Km

)

Pendiente (%)

Diagrama de dispersión del consumo (gr/Km) vs velocidad (Km/h)

Velocidad (Km /h)

Con

sum

o (g

r /

Km

) Eq

uac

ión

reg

resi

ón 2

Consumo (g/Km)

Diagrama de dispersión equación de regresión 2 vs consumo (gr./km)

+


• LÍNEA 17 (SUBIDA+ BAJADA) BUS 2915

0,4

0

500

1000

1500

0,3

consum (g/Km)

1/vel

0,2

p

0,15

-10-5

pendent (%)

0



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%

Consumo (g/Km)

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

1 / velo

Pendiente (%)


• LÍNEA 17 BAJADA BUS 3716

-10

500

1000

1500

consum (g/Km)

-5pendent (%) 0 01020

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%

consum (g/Km)

eq r

egr

1600140012001000800600400200

1600

1400

1200

1000

800

600

400

200

0

Scatterplot of eq regr vs consum (g/Km)

Velocidad (Km /h)

Pendiente (%)

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

Consumo (gr/Km)

Diagrama de dispersión de la equación de regresión vs consumo (gr/Km)

euac

ión

regr

esió

n

Consumo (gr/Km)



20

consum (g/Km)

15

500

750

1000

1250

vel (Km/h)

6

104

pendent2 0 5

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

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

Consumo (g/Km)

pendiente Velocidad (Km /h)


• LÍNEA 17 (SUBIDA + BAJADA) BUS 3716

consum (g/Km)

500

1000

1500

0,450,30

0,151/vel 0,00

-10-5

0 pendent50

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


consumo (g/km) = 485 + 71,4 pendiente + 2227 1/vel. S = 99,0750 R-Sq = 87,0% R-Sq(adj) = 86,5%

Consumo (g/Km)

pendiente 1/ velocidad




0pendent (%)-5

-10

300

consum (g/Km)600

900

5 10 15 20vel (Km/h)


-10-5

pendent (%)

consum (g/Km)

300

600

0,4

900

0,3 0

1/vel

0,2 0,1



consumo (g/km) = 266 + 40,2 pendiente (%) + 2566 1/vel. 28 casos utilizados, 2 casos contienen valores no disponibles Predictor Coef SE Coef T P Constante 266,21 23,20 11,48 0,000 pendiente(%) 40,195 6,406 6,27 0,000 1/vel. 2566,1 203,6 12,60 0,000 S = 71,2829 R-Sq = 86,5% R-Sq(adj) = 85,4%

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

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

Velocidad (Km/h)

Pendiente (%)

Consumo (g/Km)



0

um (g/Km)

2

400

600

800

1000

pendent (%)

0,24

40,18

1/vel

0,1260,06



consumo (g/km) = 343 + 40,9 pendiente (%) + 2232 1/vel. S = 62,2991 R-Sq = 83,6% R-Sq(adj) = 82,1%

Pendiente (%)

1/ velocidad

Consumo (g / Km)



• LÍNEA 17 (SUBIDA + BAJADA) BUS 4420

consum (g/Km)

300

600

900

0,4 0,3 0,2 0,1/vel5

,1

-50

-105pendent (%)





Pendiente (%)

1/ velocidad

Consumo (g / Km)



300

600

900

-5

1200

consum (g/Km)

0pendent (%) 0,240,185 0,120,06 1/vel

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


consumo (g/km) = 177 + 4247 1/vel. + 44,8 pendiente (%) 27 casos utilizados, 3 casos contienen valores no disponibles Predictor Coef SE Coef T P Constante 176,87 52,72 3,35 0,003 1/vel. 4247,2 406,8 10,44 0,000 pendiente (%) 44,774 7,817 5,73 0,000 S = 115,991 R-Sq = 82,7% 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.

Pendiente (%)

1/ velocidad

Consumo (g / Km)

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



consum (g/Km)

200

400

600

800

-50,20

pendent (%)

0,15

1/vel

00,10 0,05 5





Pendiente (%)

1/ velocidad

Consumo (g /Km)


• LÍNEA 74 SUBIDA Y BAJADA BUS 3301

consum (g/Km)

300

600

900

1200

0,20 0,15

1/vel

0,100,0 -5

pendent (%)

0505





Pendiente (%)

1/ velocidad

Consumo (g /Km)


• LÍNEA 74 BAJADA BUS 1711 (gas)

-50

pendent (%)

consum (g/Km)

0,15

300

5

600

1/vel

900

0,10 0,05





Pendiente (%) 1/ velocidad

Consumo (g /Km)


• LÍNEA 74 SUBIDA BUS 1711 (gas)

400

0,15

600

800

1000

-5

consum (g/Km)

0,10 01/vel pendent (%)0,05 5



consumo (g/km) = 424 + 3171 1/vel. + 54,3 pendiente (%) S = 74,0562 R-Sq = 83,9% R-Sq(adj) = 82,5%


Pendiente (%)

1/ velocidad

Consumo (g /Km)


• LÍNEA 74 SUBIDA y BAJADA BUS 1711 (gas)

consum (g/Km)

300

600

-5

900

0,15

pendent (%)

00,10

1/vel50,05





Pendiente (%)

1/ velocidad

Consumo (g /Km)



0,050

consum (g/Km)

0,075200

400

600

800

0,100 1/vel5 0,1250-5pendent (%)





Pendiente (%)

1/ velocidad

Consumo (g /Km)



consum (g/Km)

200

400

600

800

0,15 -50,10 0

pendent (%)1/vel 0,05 5





Pendiente (%)

1/ velocidad

Consumo (g /Km)


• LÍNEA 74 SUBIDA y BAJADA BUS 2517

200

400

0,15

600

800

consum (g/Km)

0,101/vel 0,05

-50

pendent (%)5





Pendiente (%)

1/ velocidad

Consumo (g /Km)


• LÍNEA 74 BAJADA BUS 2915 En esta línea se detectan numerosas anomalías en la regresión, con una significación de los parámetros insuficiente. Observaciones Inusuales consumo Obs 1/vel. (g/Km) Fit SE Fit Residual St Resid 7 0,09 1207,7 801,0 72,5 406,7 2,16R 13 0,20 614,3 901,5 120,9 -287,3 -1,78 X 16 0,08 709,7 325,4 97,8 384,3 2,18R 20 0,15 1184,0 800,5 67,2 383,6 2,02R 31 -6,90 * -25312,3 8216,1 * * X 32 -7,02 * -25757,3 8357,0 * * 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:

300

600

900

5

1200

consum (g/Km)

0 0,05pendent (%)0,10-5

0,15 1/vel



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



Consumo (g /Km)



0,05

consum (g/Km)

200

400

600

0,10

800

1/vel50 0,15

-5pendent (%)




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


Pendiente (%)

1/ velocidad

Consumo (g /Km)



100

200

300

0,05

400

consum (g/Km)

0,10 50,151/vel 00,20 -5 pendent (%)



consumo (g/km) = 63,8 + 1529 1/vel. + 22,3 pendiente (%) 26 casos utilizados, 4 casos contienen valores no disponibles Predictor Coef SE Coef T P Constante 63,76 20,97 3,04 0,006 1/vel. 1528,6 196,8 7,77 0,000 pendiente(%) 22,279 2,521 8,84 0,000 S = 34,5368 R-Sq = 81,1% R-Sq(adj) = 79,4%

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

Pendiente (%)

1/ velocidad

Consumo (g /Km)



100

200

300

consum (g/Km)

0,150,101/vel

-50,05 05 pendent (%)




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/%).


Pendiente (%)

1/ velocidad

Consumo (g /Km)


• LÍNEA 74 SUBIDA Y BAJADA BUS 4201

consum (g/Km)

100

200

300

400

0,200,15

0,100,051/vel

-50

pendent (%)5






Consumo (g /Km)


6.2.3 Obtención de resultados (matriz)

Tabla 8. Resumen de resultados.

La media de los coeficientes para las distintas tipologías de bus4

es:

Coeficient K0

Coeficient K1.p

Coeficient K2/v

promig gas-oil 294,3 53,4 2890,7promig GN 285,5 48,7 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

( )1K

pendienteconsumo

=∂∂

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:

( )22

vK

velocidadconsumo

−=∂∂

Expresa el ahorro de combustible5

-signo negativo- en (g/km) por cada unidad de incremento de velocidad (km/h).

4 Salvo el BUS 4201, por tener un tamaño muy inferior. 5 El signo negativo indica la relación inversa prevista entre el aumento de velocidad y el consumo.

BUS comb. LÍNEA tramo de correlación

Coeficiente K0

Coeficiente K1 .p

Coeficiente K2/ v R-SQ (%)

1317 gas 17 P+B 318,0 52,6 2373,0 83,5 2517 gas-oil 17 P+B 249,0 50,8 2716,0 94 2915 gas-oil 17 P+B 361,0 63,5 2339,0 91,1 3716 gas-oil 17 P+B 485,0 71,4 2227,0 87 4420 gas-oil 17 P+B 287,0 44,7 2539,0 90,3

3301 gas-oil 74 P+B 222,0 47,6 3744,0 80,1 1711 gas 74 P+B 253,0 44,8 4850,0 76,0 2517 gas-oil 74 P+B 190,0 43,4 3361,0 70,0 2915 gas-oil 74 P 266,0 52,1 3309,0 76,0 4201 gas-oil 74 P+B 118,0 18,9 965,0 73,0


Coeficient K1.p

Coef

icie

nt K

2/v

706050403020

5000

4000

3000

2000

1000

comb.gasgas-oil

4201

29152517

3301

1711

4420

37162915

2517

1317

Scatterplot of Coeficient K2/v vs Coeficient 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 %.

BUSCONSUM PREVIST

(g/Km)

sensibilitat pendent

(g/Km/%)

sensibilitat velocitat

(g/Km/Km/h)1317 660,5 52,6 -23,72517 622,2 50,8 -27,22915 721,9 63,5 -23,43716 850,5 71,4 -22,34420 630,3 44,7 -25,41711 827,6 44,8 -48,53301 691,6 47,6 -37,42517 612,9 43,4 -33,62915 701,1 52,1 -33,14201 252,3 18,9 -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

Coeficient K0

Coeficient K1.p

Coeficient K2.v R-SQ (%)

1317 gas 17 P+B 740,0 52,0 -16,9 842517 gas-oil 17 P+B 926,0 54,0 -32,5 712915 gas-oil 17 P+B 908,0 62,4 -26,2 81,23716 gas-oil 17 P+B 1045,0 73,6 -28,6 814420 gas-oil 17 P+B 899,0 35,4 -29,4 75,91711 gas 74 P+B 1041,0 41,0 -28,2 79,13301 gas-oil 74 P+B 926,0 42,8 -27,6 63,92517 gas-oil 74 P+B 755,0 44,1 -20,8 70,02915 gas-oil 74 P 823,0 52,3 -21,0 75,94201 gas-oil 74 P+B 282,0 17,3 -6,0 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.

Diagrama de dispersión coeficiente K2/v vs coeficiente K1.p

Coe

fici

ente

K2

/v

Coeficiente K1.p

comb. Gas Gasoil


Ambos coeficientes miden la sensibilidad del consumo.

BUSCONSUM PREVIST

(g/Km)


(g/Km/%)


(g/Km/Km/h)

energia kWh/Km

cost (euros/Km)

1317 675 52 -16,9 7,83 0,412517 709 54 -32,5 6,59 0,502915 770,8 62,4 -26,2 7,17 0,543716 906,2 73,6 -28,6 8,43 0,644420 675,8 35,4 -29,4 6,28 0,481711 841 41 -28,2 9,76 0,503301 735,6 42,8 -27,6 6,84 0,522517 635,2 44,1 -20,8 5,91 0,452915 717,6 52,3 -21,0 6,67 0,514201 257,1 17,3 -6,0 2,39 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 tipologías de bus6

es:

Coeficient

K0Coeficient

K1.pCoeficient

K2.v

promig gas-oil 897,4 52,1 -26,6promig GN 890,5 46,5 -22,6

6 Salvo el BUS 4201, por tener un tamaño muy inferior.


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 económico7

de los diferentes buses:

BUSCONSUM PREVIST

(g/Km)


(g/Km/%)


(g/Km/Km/h)

energia kWh/Km

cost (euros/Km)

1317 660,5 52,6 -23,7 7,66 0,402517 622,2 50,8 -27,2 5,79 0,442915 721,9 63,5 -23,4 6,71 0,513716 850,5 71,4 -22,3 7,91 0,604420 630,3 44,7 -25,4 5,86 0,441711 827,6 44,8 -48,5 9,60 0,503301 691,6 47,6 -37,4 6,43 0,492517 612,9 43,4 -33,6 5,70 0,432915 701,1 52,1 -33,1 6,52 0,494201 252,3 18,9 -9,7 2,35 0,18

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

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):

vppvCBUS

23736,52318),(1317 +⋅+=

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

vppvCBUS

27168.50249),(2517 +⋅+=

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

energía (kWh/km)

7,66 5,79

6,71 7,91

5,86

9,60

6,43 5,70

6,52

2,35

0,00 2,00 4,00 6,00 8,00

10,00 12,00

1317 2517 2915 3716 4420 1711 3301 2517 2915 4201

coste (EUR/km)

0,40 0,44 0,51

0,60

0,44 0,50 0,49

0,43 0,49

0,18

0,00 0,10 0,20 0,30 0,40 0,50 0,60 0,70

1317 2517 2915 3716 4420 1711 3301 2517 2915 4201


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

Para el bus 1317 :

+⋅+

vpPGN

23736,52318.

Para el bus 2517 :

+⋅+− v

pP oilgas27168,50249

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:

+⋅+≤

+⋅+− v

pPv

pP GNoilgas23736,52318.27168,50249

v

p

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.


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)

consum(gr/Km)

cons

um p

revi

st

1400120010008006004002000

1200

1000

800

600

400

200

0

combDIESEL

GAS

Scatterplot of consum previst vs consum(gr/Km)

Si se separan los puntos por tipologías gas-diésel se puede comprobar que no se diferencian en el comportamiento de g/kg:

consum(gr/Km)

cons

um p

revi

st

1400120010008006004002000

1200

1000

800

600

400

200

0

combDIESEL

GAS

Scatterplot of consum previst vs consum(gr/Km)

Diagrama de dispersión del consumo previsto vs consumo(g/Km)

Con

sum

o pr

evis

to

Consumo (g/Km)

Con

sum

o pr

evis

to

Diagrama de dispersión del consumo previsto vs consumo(g/Km)

Consumo (g/Km)


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:

consum(gr/Km)

CONS

UM P

REV

IST

16001400120010008006004002000

1400

1200

1000

800

600

400

200

0

faseEURO IIEURO III

Scatterplot of CONSUM PREVIST vs consum(gr/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.

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

ON

SUM

O P

REV

ISTO

Consumo (g/Km)


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%

consum(gr/Km)

CONS

UM P

REV

IST

16001400120010008006004002000

1400

1200

1000

800

600

400

200

0

Scatterplot of CONSUM PREVIST vs consum(gr/Km)

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

CO

NSU

MO

PR

EVIS

TO

Consumo (g/Km)


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 combustible8

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.

, del comportamiento más o menos intenso (aceleración media positiva del tramo), de la pendiente y de la velocidad media del tramo.

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.

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

Pendiente

Velocidad media km/h Consumo

espec. (l/km)

Tipos de vehículo

Emisiones (CO, NOx…)

Distancia (km)

Consumo (litros)


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%


NOx (g/km) = 0,0451 consumo (g/km)

S = 4,99436 R-Sq = 87,8% R-Sq(adj) = 87,6%


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%

9 Incluye únicamente datos de bajada.



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%


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

S = 2,42535 R-Sq = 93,0% R-Sq(adj) = 92,8%


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.

consum(gr/Km)

NOx

(gr/

Km)

16001400120010008006004002000

90

80

70

60

50

40

30

20

10

0

faseEURO IIEURO III

Scatterplot of NOx (gr/Km) vs consum(gr/Km)

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

10 . Incluye únicamente datos de bajada.

Diagrama de dispersión de Nox (g/Km) vs consumo(g/Km)

NO

x (

g/K

m)

Consumo (g/Km)


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 Incluye únicamente datos de bajada. 12 Incluye únicamente datos de bajada.


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)


S = 0,307473 R-Sq = 65,3% R-Sq(adj) = 64,7%



S = 0,139900 R-Sq = 63,4% R-Sq(adj) = 62,7%

BUS 1711-74 (GAS)

No significativa.




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


S = 0,171829 R-Sq = 50,1% R-Sq(adj) = 49,2%


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

S = 0,446138 R-Sq = 59,0% R-Sq(adj) = 58,1%


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

S = 0,0697900 R-Sq = 50,2% R-Sq(adj) = 49,2%



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 contaminant=gr. emi/ gr comb)coef.

gas-oil NOX R-SQ CO R-SQ HC R-SQ2517 0,0379 98 - - 0,0028 822915 0,0366 72 0,0427 80 0,00066 503716 0,0451 88 - - 0,0016 654420 0,0468 81 - - 0,00086 632517 0,0328 98 - - 0,00279 822915 0,0329 92 0,005 53 0,00066 503301 0,0383 93 - - 0,00232 594201 0,0368 99 - - 0,00055 50

mitjana 0,0384 0,02385 0,00153

gas natural NOX R-SQ CO R-SQ HC R-SQ1317 0,0224 83 - - 0,0033 51,11711 0,0247 73 - -

mitjana 0,0236 51,1


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 por cada kg de combustible consumido. 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.


7. 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).

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.

(Km/h)


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):


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.

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

Regularidad

Información

Frecuencia

Comodidad

Velocidad

DEMANDA

+ + +

+ +

Densidad (veh/km)

Carril bus (sí/no)

Indisciplina (%)

- - + + - -

Gestión en la parada

+ +

Velocidad

Aspectos técnicos

Densidad (veh/km)

Parque y tecnología

ENERGÍA

EMISIONES

Implicaciones grado 2

Indisciplina (%) Aspectos técnicos

Implicaciones grado 1

Carril bus (sí/no)

Gestión en la parada

Aspectos personales percibidos Aspectos técnicos


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:

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 preparada15

), 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.

∑∑=

tráfico

tráficomediat

dV _

siendo ∑d la longitud total de la línea en cuestión. En cambio, si se considera la velocidad media real de todo el trayecto:

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

Tp1 Tramo 1 Tramo 2 Tp2

Vm tráfico

Vm real


∑∑∑+

=paradatráfico

realmediavelocidad ttd

V

la relación entre ambas es: O también: Vmedia real = Vmedia tráfico · O también:

Vmedia real = Vmedia tráfico ·

1

1−

+∑∑

tráfico

parada

tt

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 = V media tráfico

1

1−

+∑∑

tráfico

parada

tt

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

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.

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

∑∑∑

+ paradatráfico

tráfico

ttt

=tráficomedia

realmedia

VV

_

∑∑∑

+ paradatráfico

tráfico

ttt


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 Eixample16

, 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.


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


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:

7.2.1 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.

Automóvil (ocupación : 1 , 2 personas/vehículo)

Bus


La red viaria del municipio de Barcelona consta de 2.668 km17

.

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 km18

17 Se ha sumado la longitud de cada carril destinado a circulación de cada calle (incluye el carril bus).

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.

18 Diferencia entre la longitud de red viaria del municipio de Barcelona y el carril bus actual, en octubre de 2005.


El resto de kilómetros de red viaria que utiliza lo tiene que compartir con el vehículo privado, y son 458 km19

.

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

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.

Oferta de espacio público km

RED VIARIA OFERTADA 2.668,386 100% CARRIL BUS OFERTADO 99,975 3,7%

Ocupación por parte de los diferentes modos de transporte km

VEHÍCULO PRIVADO 2.568,411 96,3% TRANSPORTE PÚBLICO 558,000 20,9%


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

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

Despla z amientos internos

Desplazamientos internos

1.060.861 desplazamientos

726.643

23.573

143.255

Vehículo privado

Bus TMB

Bus discrecional

Taxi

Transporte colectivo · 893.471 desplazamientos

Desplazamientos internos - - externos


55.869

92.123

20.153

Vehículo privado

Bus TMB

Bus discrecional

Taxi

Transport e colectivo · 168.145 desplazamientos


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

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%.

Desplazamientos internos - externos -

Despla zamientos internos

Despla zamientos internos


782.512

115.696

163.408

Vehículo privado

Bus TMB

Bus discrecional

Taxi

Transporte colectivo · 1.061.616 desplazamientos

(68 ’ 9%)

(31 ’ 1%)

Desplazamientos % Total bus TMB, discrecional y taxi 1.061.616 31,1%

2.348.032 68,9% Total vehículo privado


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.

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.

km % km desplazamientos % desplazamientos ratio entre ocupación y desplazamientos

TRANSPORTE COLECTIVO 558 20,9% 1.061.616 31,1% -10,2%

2.110,3 79,1% 2.348.032 68,9% 10,2%

TOTAL

2668,3 100,0% 3.409.648 100,0%

ESCENARIO TRANSPORTE COLECTIVO

VEHÍCULO PRIVADO

Ocupación en relación con el transporte de viajeros. Escenario de transporte colectivo.

Fuente: Elaboración propia.

Km % Km desplazamientos % desplazamientos

ratio entre ocupación y desplazamientos TRANSPORTE

COLECTIVO 99,9 3,7% 1.061.616 31,1% -27,4%

VEHÍCULO PRIVADO 2.568,4 96,3% 2.348.032 68,9% 27,4%

TOTAL 2.668,3 100,0% 3.409.648 100,0%

SITUACIÓN ACTUAL


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.


TRANSPORTE COLECTIVO 558 20,9% 782.512 22,9% -2,0%

2.110,3 79,1% 2.627.136 77,1% 2,0%

TOTAL

2668,3 100,0% 3.409.648 100,0%

ESCENARIO TRANSPORTE PÚBLICO TMB (I)

VEHÍCULO PRIVADO

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.


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.


TRANSPORTE COLECTIVO 530 19,9% 978.140 28,7% -8,8%

2.138,3 80,1% 2.431.508 71,3% 8,8%

TOTAL

2668,3 100,0% 3.409.648 100,0%

ESCENARIO TRANSPORTE PÚBLICO TMB (II)

VEHÍCULO PRIVADO

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.


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

km % km desplazamientos % desplazamientos Ratio entre ocupación y

desplazamientos km % km desplazamientos % desplazamientos

Ratio entre ocupación y desplazamientos

TRANSPORTE COLECTIVO 99,9 3,7% 1.061.616 31,1% -27,4% 558 20,9% 1.061.616 31,1% -10,2%

2.568,4 96,3% 2.348.032 68,9% 27,4% 2.110,3 79,1% 2.348.032 68,9% 10,2%

TOTALES 2.668,3 100,0% 3.409.648 100,0% 2668,3 100,0% 3.409.648 100,0%

km % km desplazamientos % desplazamientos Ratio entre ocupación y

desplazamientos km % km desplazamientos % desplazamientos Ratio entre ocupación y

desplazamientos

TRANSPORTE COLECTIVO 558 20,9% 782.512 22,9% -2,0% 530 19,9% 978.140 28,7% -8,8%

2.110,3 79,1% 2.627.136 77,1% 2,0% 2.138,3 80,1% 2.431.508 71,3% 8,8%

TOTALES 2668,3 100,0% 3.409.648 100,0% 2668,3 100,0% 3.409.648 100,0%

SITUACIÓN ACTUAL ESCENARIO TRANSPORTE COLECTIVO

RESUMEN ESCENARIOS

ESCENARIO TRANSPORTE PÚBLICO TMB (I) ESCENARIO TRANSPORTE PÚBLICO TMB (II)

VEHÍCULO PRIVADO

VEHÍCULO PRIVADO


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).

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.

Densidad

Carril bus

Estabilización de la velocidad

comercial

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90

100

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002

km

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

Apertura Rondas

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

6 7 8 9

10 11 12 13 14 15

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002

km/h

hora punta media horaria


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.


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.


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


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 con carril bus solo circula bus

Velocidad comercial 12,6 12,9 13,7

Tiempo parado por km y vehículo 129,5 125,1 113,2

7.3.2 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.


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

sin carril bus con carril bus solo circula bus

Velocidad comercial 13,2 13,6 14,2

Tiempo parado por km y vehículo 115,7 111,2 105,4

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


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 Velocidad comercial

(km/h)

Líneas diagonales

Velocidad comercial

(km/h) C-V 11,6 D-165-I 10,9 16-I 12,3 D-65-I 11,1 F-V-2 12,4 D-67-V 11,9 18-I 12,5 D-65-V 13,2 21-V 12,5 D-165-V 13,5 20-I 12,5 D-97-V 13,7 C-I 12,6 D-78-I 13,7 D-I 12,7 D-67-I 13,9 16-V 12,9 D-96-V 14,0 15-I 13,0 D-62-V 14,0 17-I 13,1 D-63-78-V 14,5 18-V 13,1 D-57-157-I 15,1 21-I 13,2 D-96-I 15,3 15-V 13,2 D-62-I 15,5 E-V 13,5 D-57-157-V 15,8 19-V 13,5 D-97-I 15,9 17-V 13,6 13-I 13,6 13-V 13,9 19-I 13,9 14-V 13,9 14-I 14,0 F-I-1 14,3 F-I-2 14,4 20-V 14,8 D-V 15,9 E-I 16,3 F-V-1 16,4


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.

0

500

1000

1500

2000

2500

3000

3500

4000

4500

5000

0:00:00 0:07:12 0:14:24 0:21:36 0:28:48 0:36:00 0:43:12

Tiempo

Dis

tanc

ia

BUS CAR BUS (sin carril bus) CAR (sin carril bus)

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


0

200

400

600

800

1000

1200

1400

1600

1800

2000

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

Dis

tanc

ia

BUS CAR BUS (sin carril bus) CAR (sin carril bus)

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

Long

itud

Tiempo

Vehiculo privado BUS

Onda verde teórica para el vehiculo privado Onda verde teórica para el autobús

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.


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 14,2

Tiempo parado por km y vehículo 104,7


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 Velocidad comercial

(km/h)

Línea

Velocidad comercial

(km/h) 16-I 11,6 D-65-I 11,3 F-V-2 11,7 D-165-I 11,3 21-V 12,5 D-67-V 11,8 15-V 12,6 D-78-I 12,6 D-V 12,7 D-165-V 13,1 17-V 12,9 D-97-V 13,2 18-V 12,9 D-96-V 13,5 17-V 13,2 D-63-78-V 13,6 C-I 13,5 D-65-V 13,8 E-V 13,6 D-62-V 14,0 18-I 13,7 D-67-I 14,1 F-I-2 13,7 D-97-I 15,0 20-V 13,8 D-57-157-I 15,2 13-V 14,0 D-96-I 15,7 19-I 14,1 D-62-I 15,7 15-V 14,2 D-57-157-V 15,9 21-V 14,2 16-V 15,0 14-V 15,6 F-I-1 15,7 C-V 15,7 14-I 15,9 20-I 16,1 D-V 16,2 13-I 16,5 F-V-1 16,6 19-V 19,2 E-I 19,6

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.


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.


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 autobús20

.

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.).

20 Véase el apartado 6.1, “Metodología”.


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.

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.

57%

16%

25%

2%


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:

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).

Tráfico (1) Parada tráfico (2) Preparada (3) Parada (4)

Red BCN

56% 28% 2% 14%

Eixample 52% 31% 3% 14%

No Eixample 57% 27% 1% 15%

56%28%

2%

14%

52%

31%

3%

14%

57%27%

1%

15%


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:

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

1

1−

+∑∑

tráfico

parada

tt

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.

Tráfico(1+2) Parada (3+4)

Red BCN 84% 16%

Eixample 84% 16%

No Eixample 84% 16%

84%

16%

84%

16%

84%

16%

0,19


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:

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

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%).


Red BCN 85% 15%

Eixample 86% 14%

No Eixample 85% 15%


Red BCN 56% 29% - 15%

Eixample 54% 32% - 14 %

No Eixample 58% 27% - 15%

85%

15%

85%

15%

86%

14%

56%29%

0%

15%

54%32%

0%

14%

58%27%

0%

15%


Vmedia real = Vmedia tráfico

1

1−

+∑∑

tráfico

parada

tt

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.

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:

0,18

Con preparada Sin preparada

0% 0,19 0,18

5% 0,18 0,17

10% 0,17 0,16

15% 0,16 0,15

Red

ucci

ón ti

empo

de

para

da

ξ T parada / ξ T tráfico


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

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.


Red BCN 56% 28% 2% 14%

Eixample 52% 32% 3% 13%

No Eixample 58% 27% 1% 14%

56%28%

2%

14%

52%

32%

3%

13%

58%27%

1%

14%

84%

16%


Red BCN 84% 16%

Eixample 84% 16%

No Eixample 85% 15%

85%

15%

84%

16%


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


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.

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.

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.

Cota origen (N)

Cota final (N)

TRAMO N

Longitud (N)

Cota origen (N)

Cota final (N)

Mapa de alturas


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». t ime(s) Velocity(s) (km/h) CO2 mass(g/s) Fuel;C balance(Distance (m) Acc Distance (m) % (distance)

0 0,21973 -0,099136 -0,031441 0,061036 0,06 21 4,4189 2,620852 0,830875 1,227472 0,12 3,42 3,1128 2,820098 0,89663 0,864667 1,35 5,73 3,7842 3,304884 1,04849 1,051167 2,21 7,24 3,2959 5,95426 1,889565 0,915528 3,27 85 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. 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

IDENTIFICADOR TRAMO IDENTIFICADOR

ORIGEN COTA INICIAL INDENTIFICADOR

FINAL COTA FINAL LONGITUD

TRAMO LONGITUD

ACUMULADA INICI

LOGITUD ACUMULADA

FINAL LONGITUD

ACUMULADA INICIO (%)

LONGITUD ACUMULADA

FINAL (%) PENDIENTE (%)

TRAMO 1 N-1089 145 N-1085 145,3 40 0 40 0,00 2,46 1,2 TRAMO 2 N-1085 145,3 N-1022 145,3 40 40 80 2,46 4,92 2,1 TRAMO 3 N-1022 145,3 N-1111 146,2 40 80 120 4,92 7,38 1,3 TRAMO 4 N-1111 146,2 N-1345 146,2 40 120 160 7,38 9,85 2,2 TRAMO 5 N-1345 146,2 N-1222 145 40 160 200 9,85 12,31 2

… … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … …

TRAMO 30 N-1234 120 N-2234 120 21 1600 1625 98,46 100,00 0,2 longitud total

Acc Distance % (distance)0,06 20,12 3,41,35 5,72,21 7,23,27 84,18 8,5

Acc Distance % (distance) pendent0,06 20,12 3,41,35 5,72,21 7,2 1,33,27 84,18 8,5

LOGITUD ACUMULADA

FINAL LONGITUD


LONGITUD ACUMULADA

FINAL (%) PENDIENTE

(%) 40 0,00 2,46 1,2 80 2,46 4,92 2,1 120 4,92 7,38 1,3 160 7,38 9,85 2,2 200 9,85 12,31 2


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.


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.

Tramo N (de parada 239 a 487)

Subtramo Tramo N+1 (de parada 487 a 1.941)


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

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,

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

ID. SUBTRAMO ID. ORIGEN COTA INICIAL ID. FINAL COTA

FINAL LONGITUD POS. INI. POS. FIN. % POS. INI. % POS. FIN. ID

TRAMO ID ORIGEN longitud total del

tramo ID FINAL PENDIENTE

(%) SUBTR. 1 N-1 145 N-2 145,3 30 0 30 0,00 10,53 TRAM 1 P-10 285 P-18 1,00 SUBTR. 2 N-2 145,3 N-3 145,3 45 30 75 10,53 26,32 TRAM 1 P-10 285 P-18 0,00 SUBTR. 3 N-3 145,3 N-4 146,2 69 75 144 26,32 50,53 TRAM 1 P-10 285 P-18 1,30 SUBTR. 4 N-4 146,2 N-5 146,2 85 144 229 50,53 80,35 TRAM 1 P-10 285 P-18 0,00 SUBTR. 5 N-5 146,2 N-6 148 32 229 261 80,35 91,58 TRAM 1 P-10 285 P-18 5,63 SUBTR. 6 N-6 148 N-7 149 24 261 285 91,58 100,00 TRAM 1 P-10 285 P-18 4,17 SUBTR. 7 N-7 149 N-8 150 36 0 36 0,00 6,20 TRAM 2 P-18 581 P-19 2,78 SUBTR. 8 N-8 150 N-9 150 100 36 136 6,20 23,41 TRAM 2 P-18 581 P-19 0,00 SUBTR. 9 N-9 150 N-10 150 223 136 359 23,41 61,79 TRAM 2 P-18 581 P-19 0,00 SUBTR. 10 N-10 150 N-11 150 121 359 480 61,79 82,62 TRAM 2 P-18 581 P-19 0,00 SUBTR. 11 N-11 150 N-12 151 101 480 581 82,62 100,00 TRAM 2 P-18 581 P-19 0,99 SUBTR. 12 N-12 151 N-13 150 36 0 36 0,00 100,00 TRAM 2 P-18 581 P-19 -2,78 SUBTR. 13 N-13 150 N-14 150 36 0 36 0,00 100,00 TRAM 3 P-18 321 P-19 0,00

TRAMO SUBTRAMO

PARADA

PARADA

PARADA

ID. SUBTRAMO ID. ORIGEN COTA INICIAL ID. FINAL COTA

FINAL LONGITUD POS. INI.. POS. FIN. % POS INI. % POS. FIN. ID.

TRAM ID . ORIGEN longitud total del

tramo ID. FINAL PENDIENTE

(%) SUBTR. 1 N-1 145 N-2 145,3 30 0 30 0,00 10,53 TRAM 1 P-10 285 P-18 1,00 SUBTR. 2 N-2 145,3 N-3 145,3 45 30 75 10,53 26,32 TRAM 1 P-10 285 P-18 0,00 SUBTR. 3 N-3 145,3 N-4 146,2 69 75 144 26,32 50,53 TRAM 1 P-10 285 P-18 1,30 SUBTR. 4 N-4 146,2 N-5 146,2 85 144 229 50,53 80,35 TRAM 1 P-10 285 P-18 0,00 SUBTR. 5 N-5 146,2 N-6 148 32 229 261 80,35 91,58 TRAM 1 P-10 285 P-18 5,63 SUBTR. 6 N-6 148 N-7 149 24 261 285 91,58 100,00 TRAM 1 P-10 285 P-18 4,17 SUBTR. 7 N-7 149 N-8 150 36 0 36 0,00 6,20 TRAM 2 P-18 581 P-19 2,78 SUBTR. 8 N-8 150 N-9 151 100 36 136 6,20 23,41 TRAM 2 P-18 581 P-19 1,00 SUBTR. 9 N-9 151 N-10 150 223 136 359 23,41 61,79 TRAM 2 P-18 581 P-19 -0,45 SUBTR. 10 N-10 150 N-11 150 121 359 480 61,79 82,62 TRAM 2 P-18 581 P-19 0,00 SUBTR. 11 N-11 150 N-12 151 101 480 581 82,62 100,00 TRAM 2 P-18 581 P-19 0,99 SUBTR. 12 N-12 151 N-13 150 36 0 36 0,00 100,00 TRAM 2 P-18 581 P-19 -2,78 SUBTR. 13 N-13 150 N-14 150 36 0 36 0,00 100,00 TRAM 3 P-18 321 P-19 0,00

TRAMO SUBTRAMO

PARADA

PARADA

PARADA


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 energia

GASOIL 53 litres 1869,575 MJGAS NATURAL 62 Kg 2957,4 MJ segons BoschGAS NATURAL 62 Kg 2591,6 segons ajunt. Barcelona

Teóricos Se saben los consumos de gasoil para vehículos > 3,5 toneladas en tres puntos

vel (Km/h) consum font11,45 53 TMB

19 26,8 CORINAIR60 11,9 CORINAIR

110 19,6 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:

V (km/h)

Cons. (l/100xkm)


En conjunto, los datos de que se dispone (reales y teóricos) son los siguientes:

consum

0

10

20

30

40

50

60

0 20 40 60 80 100 120

velocitat (Km/h)

cons

um (l

/100

Km

)

Puntos que se ajustan al modelo teórico previsto.

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:

real genéricos

consumo C

onsu

mo

(l/10

0 K

m)

Velocidad (Km/ h)

consum

0

10

20

30

40

50

60

0 20 40 60 80 100 120

velocitat (Km/h)

cons

um (l

/100

Km

)

consumo

Con

sum

o (l/

100

Km

)

Velocidad (Km/ h)


La curva que aproxima los puntos es: 8683,0)/(.62,398)100/( −= hkmvelocidadkmlconsumo 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:

8683,1)/(12,346

/100/var

hkmvelocidadhkmkmliació =

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) 11,45 12 12,5 13,5

consum gas natural (Kg/100Km) 62 60,0 58,2 54,63,2 3,0 6,2 reducció (%)

consum gasoil (l/100Km) 53 51,3 49,8 46,73,2 3,0 6,2 reducció (%)

consum

vel (Km/h) consum11,45 53 REAL

19 26,8 CORINAIR60 11,9 CORINAIR

Con

sum

o (li

tros)

Título del gráfico

y = 398,62x-0,8683

0

10

20

30

40

50

60

0 20 40 60 80

consumPotencial (consum)

Consumo-velocidad

Velocidad km/h)

Consumo Potencial (consumo)


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:

Para el bus de gas natural

gas natural

62

60,058,2

54,6

50

52

54

56

58

60

62

64

11,45 12 12,5 13,5

velocitat (Km/h)

cons

um (K

g/10

0Km

)

consum(Kg/100Km)

Con

sum

o (l/

100

Km

)

Velocidad (Km/ h)

Consumo(Kg/ 100Km)

gasoil

53 51,3

49,8

46,7

42 44 46 48 50 52 54

11,45 12 12,5 13,5

Consumo(l/100Km)

Velocidad (Km/ h)

Con

sum

o (l/

100

Km

)


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:

gasoilconsum emissions (gr)

velocitat (Km/h) consum(l/100Km) CO2 CO NOX PST CH4 N2O11,45 53 137800 3718 1721 188 17 6

12 51,3 133382 3599 1665 182 16 612,5 49,8 129366 3493 1617 177 16 613,5 46,7 121334 3276 1516 166 15 5

Los resultados gráficos:

gr. PST

188 182 177 166

0

50

100

150

200

11,45 12 12,5 13,5

velocitat (Km/h)

PST

gr. CO

3718 3599 34933276

0500

1000150020002500300035004000

11,45 12 12,5 13,5

velocitat (Km/h)

CO

gr. CO2

137800 133382 129366 121334

0

40000

80000

120000

160000

11,45 12 12,5 13,5

velocitat (Km/h)

CO2

gr. CH4

16,8 16,3 15,814,8

5,0

10,0

15,0

20,0

11,45 12 12,5 13,5

velocitat (Km/h)

CH4

gr. N2O

5,9 5,7 5,6 5,2

0

2

4

6

8

10

11,45 12 12,5 13,5

velocitat (Km/h)

N2O

velocidad(Km/h) velocidad(Km/h)


velocidad(Km/h)


Para evaluar las emisiones del bus con gas natural, se parte de las emisiones reales analizadas21

entre junio de 1995 y el 23 de octubre de 1996 para el motor Mercedes Benz; los valores en g/kwh son:

(gr/kWh) CO NOX PST CH4 N2O2 3,6 0,05 0,4

Las emisiones tóxicas para los diferentes escenarios correspondientes a un bus de gas que recorre 100 km son las siguientes:

gas naturalconsum

velocitat (Km/h) consum(kWh/100Km) CO NOX PST CH411,45 719,2 1438,4 2589,1 36,0 287,7

12 696,1 1392,3 2506,1 34,8 278,512,5 675,2 1350,4 2430,7 33,8 270,113,5 633,3 1266,5 2279,7 31,7 253,3

gráficamente:

En resumen, los datos en cuanto a consumo y emisiones para un recorrido de 100 km y bus son los siguientes: 21 Operación de demostración de carburante alternativo en autobuses de Barcelona, Energia DEMO, ICAEN.

Gr. NOx 2589,1 2506,1 2430,7

2279,7

0,0

1000,0

2000,0

11,45 12 12,5 13,5 velocidad (km/h)

NOX

gr. CH4 287,7 278,5 270,1

253,3

0,0 50,0

100,0 150,0 200,0 250,0 300,0

11,45 12 12,5 13,5 velocidad (km/h)

CH4

gr. PST 36,0 34,8 33,8

31,7

0,0 11,45 12 12,5 13,5

velocidad (km/h)

PST

g CO

1438,4 1392,3 1350,4 1266,5

0,0

1000,0

11,45 12 12,5 13,5 velocidad (km/h)

CO




Bus diesel:

xarxa actual11,45 12 12,5 13,5

consum gasoil (litres)/100 Km 53 51,3 49,8 46,7disminució (%) 0 3,2 6,1 11,9

CO2 137800 133382 129366 121334CO 3718 3599 3493 3276NOx 1721 1665 1617 1516PST 188 182 177 166CH4 16,8 16,3 15,8 14,8N2O 5,9 5,7 5,6 5,2E

MIS

SIO

NS

(gr)

velocitat mitjana diària (Km/h)xarxa proposta

Bus gas natural:

xarxa actual11,45 12 12,5 13,5

consum GN (Kg)/100 Km 62 60,0 58,2 54,6disminució (%) 0 3,2 6,1 11,9

CO 1438 1392 1350 1267NOx 2589,1 2506,1 2430,7 2279,7PST 36,0 34,8 33,8 31,7CH4 287,7 278,5 270,1 253,3

EMISSIONS (gr)


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

v

L

horavnkmQ medianavehículos 1)( ⋅⋅=

horavdLkmQ mediana 1)( ⋅⋅

=

horavMINUTOSfv

LkmQ mediana

mediana

1

60)(.

)( ⋅⋅

=


Para la totalidad de la red: 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 actual11,45 12 12,5 13,5

consum gasoil (litres) 0,530 0,513 0,498 0,467Km totals en 1 hora 9016 11415,0 11415,0 11415,0

CONSUM TOTAL (LITRES) 4778 5856 5680 5327% 0 22,5 18,9 11,5


Para redes con buses de GAS NATURAL:

xarxa actual11,45 12 12,5 13,5

consum GN (Kg) 0,620 0,600 0,582 0,546Km totals en 1 hora 9016 11415,0 11415,0 11415,0

CONSUM TOTAL (Kg) 5590 6850 6644 6232% 0 22,5 18,9 11,5


horaMINUTOSf

LkmQ 1)(.

60)( ⋅

⋅=

⋅=

)(.60)(

MINUTOSfLkmQ

∑=

=

n

lTOTAL MINUTOSf

LkmQ1 )(.

60)(


OTRAS VELOCIDADES PARA BUS DE GAS NATURAL

OTRAS VELOCIDADES PARA BUS DE GASOIL

consumos y emisiones para un bus (GN) que recorre 1 Km

red actual 11,45 12 12,5 13,5 12,37 13,43

consumo GN (kg)/ km 0,620 0,600 0,582 0,546 0,587 0,548 Km totales en 1 hora 9016 11415,0 11415,0 11415,0 11415,0 11415,0

CONSUMO TOTAL (Kg) 5590 6850 6644 6232 6701 6255 % 0 22,5 18,9 11,5 19,9 11,9

aumento % de pasajeros 0 18,9 18,9 18,9 18,9 18,9 PASAJEROS TRANSPORTADOS 750000 891750 891750 891750 891750 891750 RATIO ENERGÉTICA (pasajeros/kg) 134,2 130,2 134,2 143,1 133,1 142,6

otras velocidades velocidad media diaria (km/h) red propuesta

red actual 11,45 12 12,5 13,5 12,37 13,43

consumo gasoil (litros) km 0,530 0,513 0,498 0,467 0,502 0,469 Km totales en 1 hora 9016 11415,0 11415,0 11415,0 11415,0 11415,0

CONSUMO TOTAL (LITROS) 4778 5856 5680 5327 5730 5354 % 0 22,5 18,9 11,5 19,9 12,0

aumento % de pasajeros 0 12 12 12 12 12 PASAJEROS TRANSPORTADOS 750000 840000 840000 840000 840000 840000 RATIO ENERGÉTICA (pasajeros/l) 157,0 143,4 147,9 157,7 146,6 156,9

otras velocidades velocidad media diaria (km/h) red propuesta


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:

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.

Vehículos/km

Velocidad media

Consumo específico

(l/km)

Consumo total (l)

RED / líneas

Tipo de vehículo

Frecuencia

Nº pasajeros

Precio

km recorridos

Precio combustible

Coste combustible

Ingresos

+

+

+

+

-

+

+

+

-

+

-


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 red propuesta tendencia

km recorridos en 1 hora 9016 11415

Consumo espec. (l/100 km) 53 (46-50)

Consumo total Nº pasajeros diarios (n) 719000 ? Precio medio del billete 0,6 ?


Si se quiere tener el mismo balance económico22

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

[ ]ACTUALPROPUESTA

eq CeLxCeLxPbNpPcHPbNp ..

..

1100%1

100%1 −+=

+

+

Sustituyendo los valores estimados de consumos específicos23

, longitudes recorridas, horas equivalentes y precio del combustible:

[ ]53,0901647,0114158,0719000

6,0161100%1

100%1 ⋅−⋅+=

+

+

xxPbNp

01,101.01100%1

100%1 =+=

+

+

PbNp

22 Se tienen únicamente en cuenta los costes e ingresos fijos que derivan del cambio de la red. 23 En la red propuesta se toman los valores referentes a vel. = 13,43 km/h.


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.

donde

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.

ESCENARIO ACTUAL

%Np %Np %Np %Np 1 7 14 20

Np viajes 719000 726190 769330 819660 862800 Pb euros 0,6 0,6 0,6 0,6 0,6 Heq horas 16 16 16 16 16 Lx km/h 9016 11415 11415 11415 11415 Ce l/km 0,53 0,46 0,46 0,46 0,46 Pc euros 0,65 0,65 0,65 0,65 0,65

ingreso total 1 día (euros) 431400 435714 461598 491796 517680 incremento (%) 1,0 7,0 14,0 20,0 consumo total 1 día (euros) 49696 54609 54609 54609 54609 incremento (%) 9,9 9,9 9,9 9,9 ingresos-costes día (euros) 381704 381105 406989 437187 463071 incremento (%) -0,2 6,6 14,5 21,3 pasajeros/litro 9,4 8,6 9,2 9,8 10,3 incremento (%) -8,1 -2,6 3,7 9,2

PROPUESTA (v = 13,43)

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)


Si se incluyen los sueldos del personal:

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:

[ ] [ ]actualpropuestaACTUALPROPUESTA

eq NNPbNp

SdCeLxCeLxPbNpPcHPbNp

−+−+=

+

+

...

..

1100%1

100%1

Vehículos/km

Velocidad media

Consumo específico

(l/km)

Consumo total (l)

RED / líneas

Tipo de vehículo

Frecuencia

Nº pasajeros

Precio medio del billete

km recorridos

Precio del combustible

Coste del combustible

Ingresos

+

+

+

+

-

+

+

+

-

+

-

Coste

Coste personal

Sueldo/persona

Nº personal


ANEXO 3. Distribución de datos de la línea 17 en bajada

CO2 mass(g/s)

Freq

uenc

y

201612840-4

900

800

700

600

500

400

300

200

100

0

Histogram of CO2 mass(g/s)Histograma de CO2 masa (g/s)

CO2 masa (g/s)

frec

uen

cia

CO mass(g/s)

Freq

uenc

y

0,70,60,50,40,30,20,10,0

3000

2500

2000

1500

1000

500

0

Histogram of CO mass(g/s)Histograma de CO2 masa (g/s)

frec

uen

cia

CO masa (g/s)


HC mass(g/s)

Freq

uenc

y

0,0180,0150,0120,0090,0060,0030,000

500

400

300

200

100

0

Histogram of HC mass(g/s)

NOx mass(g/s)

Freq

uenc

y

0,250,200,150,100,050,00

1400

1200

1000

800

600

400

200

0

Histogram of NOx mass(g/s)

Histograma de HC masa (g/s)

Histograma de NOx masa (g/s)

frec

uen

cia

HC masa (g/s)

frec

uen

cia

NOx masa (g/s)


Velocity(km/h)

Freq

uenc

y

42363024181260

700

600

500

400

300

200

100

0

Histogram of Velocity(km/h)

Acc(Km/h/s)

Freq

uenc

y

5,253,501,750,00-1,75-3,50-5,25

600

500

400

300

200

100

0

Histogram of Acc(Km/h/s)

Histograma de velocidad (Km/h)

Velocidad (Km/h)

frec

uen

cia

Histograma de aceleración(Km/h/s)

aceleración(Km/h/s)

frec

uen

cia


Fuel;C balance(g/s)

CO2

mas

s(g/

s)

1086420-2

25

20

15

10

5

0

-5

-10

Scatterplot of CO2 mass(g/s) vs Fuel;C balance(g/s)

Diagrama de dispersión de CO2 masa (g/s) vs Fuel; C balance (g/s)

CO

2 m

asa

(g/s

)

Fuel; C balance (g/s)

Diagrama de dispersión de Fuel; C balance (g/s) vs v*a

Fuel

; C

bal

ance

(g/

s)


ANEXO 4. Acusadas variaciones de altitud en la toma de datos

1711

Acc Distance (m)A

ltit

ude(

m)

9000800070006000500040003000200010000

150

125

100

75

50

Scatterplot of Altitude(m) vs Acc Distance (m)

2517

Acc Distance (m)

Alt

itud

e(m

)

9000800070006000500040003000200010000

150

125

100

75

50


2915

Acc Distance (m)

Alt

itud

e(m

)

9000800070006000500040003000200010000

160

140

120

100

80

60

40

20

0


3301

Acc Distance (m)

Alt

itud

e(m

)

9000800070006000500040003000200010000

400

300

200

100

0


4201

Acc Distance (m)

Alt

itud

e(m

)

9000800070006000500040003000200010000

150

125

100

75

50


Diagrama de dispersión de Altitud (m) vs distancia real

Diagrama de dispersión de Altitud (m) vs Distancia real

Diagrama de dispersión de Altitud (m) vs distancia real

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

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

Alt

itud

Alt

itud

Alt

itud

Alt

itud

Alt

itud

Distancia real (m)

Distancia real (m)

Distancia real (m)

Distancia real (m)

Distancia real (m)


-50

0

50

100

150

200

250

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31

Serie1Serie2Serie3Serie4Serie5Serie6

línea 17 (subida)

0

50

100

150

200

250

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29

Serie1Serie2Serie3Serie4Serie5Serie6

línea 17 (bajada)


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


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 resultados24

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):

24 Los resultados son la media de datos tomados mientras el bus está parado.

DENOMINACIÓN GENERAL lat long alt

G1 41,37416 2,18842 8,805 G2 41,37598 2,188926 13,2644 G3 41,37858 2,187948 13,217 G4 41,38088 2,187064 15,1456 G5 41,38214 2,1862 16,6546 G6 41,38288 2,183314 14,0548 G7 41,38218 2,181198 13,7434 G8 41,38364 2,179356 14,31 G9 41,38598 2,176362 12,8284

G10 41,38734 2,174638 17,72 G11 41,3894 2,173132 28,1406 G12 41,38876 2,169172 42,4028 G13 41,39 2,167598 49,7708 G14 41,3918 2,165494 45,904 G15 41,3931 2,163965 48,8265 G16 41,3943 2,16223 59,486 G17 41,3962 2,158302 67,2144 G18 41,39652 2,155314 78,5036 G19 41,39886 2,152902 72,8868 G20 41,40074 2,150596 79,8054 G21 41,40134 2,147406 85,3528 G22 41,40296 2,144278 87,78 G23 41,40468 2,140322 90,44 G24 41,40622 2,139076 93,8304 G25 41,4074 2,138474 99,3094 G26 41,41034 2,137514 123,2108 G27 41,41284 2,139736 149,5 G28 41,41442 2,138044 155,0476 G29 41,4161 2,138008 169,4956 G30 41,41928 2,139658 181,885 G31 41,4222 2,141094 197,9008

media


Para analizar las diferencias de lectura mientras el vehículo permanece parado, se calcula la desviación tipo:

lat long alt

0,00015166 9,6695E-05 9,19233575 8,3663E-05 1,6733E-05 3,14329466 4,4716E-05 4,1473E-05 5,8163213 4,4721E-05 4,0988E-05 7,33285956 5,4768E-05 2,7386E-05 9,34567471 8,3663E-05 3,5777E-05 6,15672528 8,3671E-05 0,00010305 2,84166638

8,944E-05 0,00014188 3,73300409 8,3666E-05 0,00012029 9,21031665 0,00011401 0,00025163 11,7401874 9,9999E-05 5,02E-05 9,40421697 0,00011402 0,00014342 19,6053191 0,00012247 0,00016022 10,1209012 0,00012248 0,00016009 9,10186695 0,00183848 0,0022981 0,93691649 0,00011547 3,6515E-05 9,68680522

0,0001 4,5497E-05 15,776035 8,3663E-05 5,3666E-05 8,29694982 0,00011402 0,00014873 6,43128084 0,00032094 6,269E-05 11,3006757 5,4772E-05 0,00010455 15,4543149 0,00011402 0,00021776 14,8804234 0,00029496 0,00010426 14,2382583 0,00013039 0,00011014 15,8008389 7,0717E-05 0,00014673 21,9991122 0,00011402 0,00011845 20,1520761 0,00020736 8,2037E-05 9,39654192 8,3666E-05 5,8566E-05 12,2383823

0 2,9496E-05 1,38848093 4,4721E-05 5,7184E-05 11,7022527 0,00017321 0,00013667 23,6506695

desviación


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:

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.

lat long alt

16,9402058 10,8009716 9,19233575 9,34522318 1,86911531 3,14329466 4,99482622 4,63256027 5,8163213 4,99539417 4,57837757 7,33285956 6,11761967 3,05905619 9,34567471 9,34522318 3,99633663 6,15672528 9,34613385 11,5111661 2,84166638 9,99050438 15,8481633 3,73300409 9,34552675 13,4366593 9,21031665 12,7355834 28,1078423 11,7401874 11,1700409 5,60734593 9,40421697 12,7360289 16,0204314 19,6053191 13,680243 17,8965774 10,1209012

13,6806577 17,8826284 9,10186695 205,359768 256,699737 0,93691649 12,8983455 4,07874581 9,68680522 11,1702949 5,08208774 15,776035 9,34522318 5,99450495 8,29694982 12,7360289 16,6130599 6,43128084 35,8488555 7,00250461 11,3006757 6,11808339 11,6779638 15,4543149 12,7360289 24,3241592 14,8804234 32,9470596 11,6458682 14,2382583 14,5643411 12,3023326 15,8008389 7,89913002 16,3900043 21,9991122 12,7358062 13,2307942 20,1520761 23,1628124 9,16356688 9,39654192 9,34552675 6,54190358 12,2383823

0 3,29470461 1,38848093 4,99539417 6,38750062 11,7022527 19,3472251 15,2667106 23,6506695

18,5688108 18,740109 10,6475711

desv. (equiv. metros)


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:

DENOMINA CIÓN

GENERAL lat long alt alt real DENOMINA

CIÓN GENERAL lat long alt alt real

L74P-1 41,38454 2,111064 81,645 78,1899948 L74B-1 41,42978 2,183398 46,0902 38,7975616 L74P-2 41,38456 2,112952 81,9274 73,8959961 L74B-2 41,43014 2,180394 48,7616 43,7557259 L74P-3 41,38536 2,116662 77,4976 69,0856934 L74B-3 41,42992 2,175738 61,2504 52,3713188 L74P-4 41,3863 2,12019 73,8492 66,127533 L74B-4 41,42772 2,175032 76,123 53,1657753 L74P-5 41,38756 2,125378 74,2046 63,4318962 L74B-5 41,4258 2,176122 71,141 57,5390587 L74P-6 41,38886 2,128228 89,6696 63,0361977 L74B-6 41,42372 2,175678 79,4332 66,9143143 L74P-7 41,39218 2,129886 86,7918 76,2359085 L74B-7 41,42052 2,173398 102,312 89,3820114 L74P-8 41,39384 2,132388 87,899 74,7353287 L74B-8 41,41796 2,17156 119,9814 109,503937 L74P-9 41,39628 2,133472 97,3246 79,1205368 L74B-9 41,41608 2,169444 122,9286 121,825653

L74P-10 41,39956 2,134524 102,4364 93,2038803 L74B-10 41,4154 2,167042 132,8978 121,700226 L74P-11 41,40182 2,136982 105,8476 99,9374847 L74B-11 41,4147 2,164258 135,9442 116,069359 L74P-12 41,40384 2,139248 108,45 99,1330414 L74B-12 41,41396 2,161982 129,288 116,650551 L74P-13 41,40512 2,142126 115,194 93,2282639 L74B-13 41,41264 2,159002 121,405 107,574265 L74P-14 41,40554 2,145084 110,8412 89,167038 L74B-14 41,411 2,156142 104,626 96,9769135 L74P-15 41,4064 2,148392 101,42 86,6692581 L74B-15 41,41002 2,154662 103,5336 96,9148483 L74P-16 41,40862 2,152492 101,8596 92,612236 L74B-16 41,40908 2,153218 132,7326 96,208374 L74P-17 41,40956 2,154934 101,4538 92,5300522 L74B-17 41,40752 2,150546 110,7936 86,4044952 L74P-18 41,41084 2,157536 98,1722 91,2714691 L74B-18 41,4056 2,145654 99,0214 88,2040634 L74P-19 41,412 2,160768 95,1262 97,5135269 L74B-19 41,40504 2,14248 107,8522 93,0160446 L74P-20 41,41402 2,16457 111,0108 107,282188 L74B-20 41,40368 2,139372 110,9536 99,2840805 L74P-21 41,41558 2,16811 131,5446 120,917969 L74B-21 41,40134 2,136364 105,496 98,1017609 L74P-22 41,41684 2,170662 127,3072 116,840141 L74B-22 41,39946 2,134276 94,7732 92,0134888 L74P-23 41,41932 2,172502 127,6328 107,631416 L74B-23 41,39692 2,133442 99,2856 81,2162781 L74P-24 41,42228 2,174596 121,883 75,1217575 L74B-24 41,39428 2,13298 88,2372 74,3405991 L74P-25 41,42404 2,176538 108,278 61,3484421 L74B-25 41,39288 2,13048 86,9532 77,2971191 L74P-26 41,42504 2,177256 95,893 56,3397942 L74B-26 41,3918 2,126864 96,7288 78,6459351 L74P-27 41,42756 2,17726 83,8384 48,3449173 L74B-27 41,39058 2,124362 96,7712 79,9534302 L74P-28 41,4289 2,179662 74,579 45,1450577 L74B-28 41,38802 2,12433 90,4894 65,6069489 L74P-29 41,42862 2,182878 61,2476 39,3564835 L74B-29 41,38632 2,119146 70,4238 67,0325241 L74P-30 41,4288667 2,18418333 55,3633333 38,0184441 L74B-30 41,38508 2,113934 73,483 73,5939178

L74B-31 41,3848667 2,11251333 69,8733333 75,0443115

media media


Y para la línea 74:

La comparativa gráfica entre altitudes reales y según las mediciones:

Las diferencias cualitativas son evidentes.

2,188926 13,2644 4,5194387 L17B-2 41,42462 2,141894 168,204 161,533035 L17P-3 41,37858 2,187948 13,217 4,6029816 L17B-3 41,4217 2,140606 173,9644 170,772781 L17P-4 41,38088 2,187064 15,1456 4,7253332 L17B-4 41,41872 2,139164 173,9724 165,719009 L17P-5 41,38214 2,1862 16,6546 5,3210635 L17B-5 41,4153 2,136138 179,0462 169,670227 L17P-6 41,38288 2,183314 14,0548 4,4539399 L17B-6 41,41314 2,137896 165,92 145,768036 L17P-7 41,38218 2,181198 13,7434 6,2888422 L17B-7 41,4094 2,13742 152,4324 124,877182 L17P-8 41,38364 2,179356 14,31 7,7206855 L17B-8 41,40804 2,138188 162,6356 116,832581 L17P-9 41,38598 2,176362 12,8284 9,0244799 L17B-9 41,40588 2,139002 162,3102 100,788147

L17P-10 41,38734 2,174638 17,72 10,1047115 L17B-10 41,4042 2,141826 121,8268 91,5783005 L17P-11 41,3894 2,173132 28,1406 16,5292969 L17B-11 41,40272 2,144908 117,3404 80,2775345 L17P-12 41,38876 2,169172 42,4028 22,2752857 L17B-12 41,40104 2,147782 104,9976 73,1082535 L17P-13 41,39 2,167598 49,7708 24,3041649 L17B-13 41,3996 2,150376 105,0006 63,5923042 L17P-14 41,3918 2,165494 45,904 28,7137737 L17B-14 41,39746 2,15225 113,1742 55,9651871 L17P-15 41,3931 2,163965 48,8265 31,9141884 L17B-15 41,39482 2,155324 82,3162 46,4879875 L17P-16 41,3943 2,16223 59,486 36,5441551 L17B-16 41,39312 2,157912 82,8552 40,141964 L17P-17 41,3962 2,158302 67,2144 45,884346 L17B-17 41,3913 2,160136 82,327 34,1769371 L17P-18 41,39652 2,155314 78,5036 49,7732735 L17B-18 41,38978 2,162372 63,7316 29,0446186 L17P-19 41,39886 2,152902 72,8868 58,5846634 L17B-19 41,38776 2,165064 44,7198 23,4255943 L17P-20 41,40074 2,150596 79,8054 65,124733 L17B-20 41,38658 2,1709 31,0006 15,8768587 L17P-21 41,40134 2,147406 85,3528 73,8388367 L17B-21 41,38776 2,173846 37,7966 12,4142199 L17P-22 41,40296 2,144278 87,78 82,4649048 L17B-22 41,38516 2,1774 46,355 8,6717234 L17P-23 41,40468 2,140322 90,44 95,7572632 L17B-23 41,3838 2,17944 32,9326 7,5371161 L17P-24 41,40622 2,139076 93,8304 102,95993 L17B-24 41,38278 2,180564 33,0746 6,6908169 L17P-25 41,4074 2,138474 99,3094 111,72963 L17B-25 41,3812 2,18442 11,7296 3,8609838 L17P-26 41,41034 2,137514 123,2108 129,09082 L17B-26 41,37992 2,187272 12,7884 4,6794076 L17P-27 41,41284 2,139736 149,5 135,412994 L17B-27 41,37726 2,188322 16,8366 4,4916892 L17P-28 41,41442 2,138044 155,0476 152,251663 L17B-28 41,37446 2,188488 9,6468 4,2153192 L17P-29 41,4161 2,138008 169,4956 164,130524 L17B-29 41,37072 2,187644 27,8098 2,649123 L17P-30 41,41928 2,139658 181,885 167,106155 L17B-30 41,3706 2,18758 15,5028 2,6539257 L17P-31 41,4222 2,141094 197,9008 167,876617 L17B-31 41,3738 2,18826 24,3185 3,996712

media media

linea 74 (subida)

0 20 40 60 80

100 120 140

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31

alt alt real

linea 74 (bajada)

0 20 40 60 80

100 120 140 160

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31

alt alt real

linea 17 (subida)

0

50

100

150

200

250

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31

alt alt real

linea 17 (bajada)

0 20 40 60 80

100 120 140 160 180 200

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31

alt alt real

met

ros

met

ros

met

ros

met

ros


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.

PARADA Cota origen (N)

TRAMO N

Longitud (N)

PARADA Cota final (N)


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.

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.

Tabla 14

IDENTIFICADOR TRAMO IDENTIFICADOR

ORIGEN COTA INICIAL INDENTIFICADOR

FINAL COTA FINAL LONGITUD

TRAMO LONGITUD

ACUMULADA INICIO

LOGITUD ACUMULADA

FINAL LONGITUD


LONGITUD ACUMULADA

FINAL (%) PENDIENTE (%)

TRAMO 1 N-1089 145 N-1085 145,3 120 0 120 0,00 7,38 1,2 TRAMO 2 N-1085 145,3 N-1022 145,3 232 232 352 14,28 21,66 2,1 TRAMO 3 N-1022 145,3 N-1111 146,2 200 432 552 26,58 33,97 1,3 TRAMO 4 N-1111 146,2 N-1345 146,2 126 558 678 34,34 41,72 2,2 TRAMO 5 N-1345 146,2 N-1222 145 135 693 813 42,65 50,03 2

… … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … …

TRAMO 30 N-1234 120 N-2234 120 21 1600 1625 98,46 100,00 0,2 longitud total

Cota origen (N)

Cota final (N)

Mapa de alturas


ANEXO 8. Formato de los datos para el análisis de regresión por tramos

tram velo acce sum CO sum CO2 sum HCsum NOx sum g sum L pendent

consum (gr/Km)

emi (gr CO/Km)

emi (gr CO2/Km)

emi (gr HC/Km)

emi (gr NOx/Km)

1 3,77 0,94 0,76 529,49 0,71 5,30 194,26 217,98 0,50 891,18 3,47 2429,04 3,25 24,292 18,15 1,88 3,02 542,42 1,27 4,15 200,84 342,86 2,70 585,78 8,80 1582,06 3,71 12,093 17,27 1,05 0,34 306,03 0,46 2,63 112,27 345,37 -1,50 325,08 1,00 886,10 1,33 7,624 11,00 1,42 2,15 859,46 1,34 6,20 316,04 479,73 0,80 658,78 4,47 1791,53 2,79 12,925 10,62 1,72 0,13 172,81 0,23 1,56 63,33 274,27 -8,70 230,92 0,47 630,07 0,84 5,706 11,18 1,46 0,81 416,10 0,46 3,46 152,69 515,73 -4,10 296,06 1,56 806,82 0,90 6,717 8,37 1,67 0,04 131,54 0,25 1,70 48,24 160,34 -5,00 300,89 0,22 820,38 1,54 10,618 16,03 1,67 0,38 148,82 0,53 1,40 55,03 253,80 -6,30 216,83 1,50 586,37 2,10 5,519 9,19 1,23 0,27 293,66 0,51 2,82 107,77 293,52 -3,10 367,18 0,92 1000,48 1,75 9,62

10 18,65 1,50 0,76 206,37 0,46 2,01 76,17 316,00 -3,60 241,03 2,39 653,08 1,46 6,3611 8,13 1,49 0,55 421,92 0,69 3,40 154,90 295,70 -2,40 523,84 1,87 1426,88 2,34 11,5112 10,58 1,17 0,48 252,77 1,17 1,87 93,64 267,47 -3,60 350,09 1,81 945,07 4,36 6,9813 16,54 1,23 0,26 208,78 0,34 2,00 76,64 266,55 -2,90 287,52 0,99 783,25 1,28 7,5014 8,70 1,25 1,76 486,14 0,63 3,64 178,95 367,53 -2,60 486,89 4,79 1322,71 1,71 9,9115 19,82 1,77 0,29 229,10 0,39 1,73 84,11 286,35 -2,20 293,73 1,00 800,05 1,35 6,0516 10,13 1,34 0,58 303,91 0,38 2,29 111,55 261,60 -2,30 426,43 2,22 1161,75 1,44 8,7417 8,49 1,39 1,44 332,27 0,34 2,29 122,35 249,96 -2,10 489,49 5,75 1329,26 1,37 9,1418 15,02 2,03 0,79 394,12 0,66 3,23 144,86 304,52 -1,80 475,71 2,59 1294,24 2,18 10,6219 15,56 0,99 0,12 498,20 0,45 3,34 182,23 630,90 -1,20 288,84 0,19 789,66 0,72 5,3020 10,00 1,37 0,36 531,83 0,81 4,04 194,99 366,59 -0,90 531,89 0,98 1450,74 2,20 11,0321 18,41 1,28 0,00 326,24 0,49 3,66 119,48 404,09 -0,90 295,67 0,00 807,34 1,21 9,0622 7,57 1,19 0,06 425,32 0,66 3,33 155,82 210,33 -0,50 740,82 0,28 2022,14 3,13 15,8523 9,15 1,80 0,05 281,58 0,32 2,71 103,05 165,22 -0,50 623,72 0,32 1704,28 1,94 16,3924 11,25 1,52 0,16 521,54 0,57 3,65 190,88 390,61 -0,70 488,66 0,40 1335,20 1,45 9,3525 19,65 1,78 0,59 432,61 0,38 3,16 158,50 338,43 0,20 468,34 1,75 1278,27 1,12 9,3526 9,08 1,03 0,00 489,56 0,45 4,37 179,01 295,05 -0,10 606,70 0,01 1659,26 1,52 14,8127 19,74 1,31 0,00 341,57 0,38 3,04 124,96 323,45 -0,10 386,33 0,00 1056,03 1,16 9,4028 24,38 1,26 0,00 389,00 0,39 4,13 142,27 413,17 -0,40 344,34 0,00 941,49 0,95 10,0029 12,73 1,21 0,08 847,52 0,70 7,39 309,86 611,94 0,00 506,36 0,13 1384,97 1,15 12,0830 17,80 2,29 0,19 416,72 0,41 2,61 152,51 346,21 0,40 440,53 0,55 1203,69 1,19 7,55


ANEXO 9. Sistema de referencia de los tramos y paradas

inici tram bus 3716 inici tram bus 4420lat long alt lat long alt

DENOMINACIÓ GENERAL

1 41,3743 2,18848 -0,523 1 41,3742 2,18847 10,562 L17P-1

2 41,3761 2,18894 11,9 2 41,376 2,18893 15,481 L17P-23 41,3786 2,18801 14,813 3 41,3786 2,18797 11 L17P-34 41,3809 2,1871 7,667 4 41,3808 2,18703 18,953 L17P-45 41,3822 2,18622 6,6 5 41,3822 2,18616 16,093 L17P-56 41,383 2,1833 16,989 6 41,3828 2,18326 17,207 L17P-67 41,3822 2,18124 16,3 7 41,3823 2,1813 15,1 L17P-78 41,3837 2,17946 16,3 8 41,3837 2,17937 15,1 L17P-89 41,386 2,17633 16,3 9 41,3861 2,17645 15,1 L17P-9

10 41,3873 2,17468 16,3 10 41,3874 2,17468 15,2 L17P-1011 41,3895 2,17309 23,7 11 41,3895 2,17309 14,8 L17P-1112 41,3888 2,16927 48,258 12 41,3889 2,16928 30,217 L17P-1213 41,39 2,1677 48,5 13 41,3901 2,16763 59,8 L17P-1314 41,3919 2,16543 48,5 14 41,3919 2,16536 59,8 L17P-14

L17P-1515 41,3944 2,16227 45,7 15 41,3944 2,16221 59,8 L17P-1616 41,3962 2,15835 51,8 16 41,3963 2,15826 57,833 L17P-1717 41,3966 2,15535 76,5 17 41,3964 2,15529 71,7 L17P-1818 41,399 2,15299 76,817 18 41,3989 2,15291 71,7 L17P-1919 41,401 2,1506 84,4 19 41,4009 2,15057 71,7 L17P-2020 41,4013 2,14746 81,436 20 41,4014 2,14747 71,7 L17P-2121 41,403 2,14422 76,8 21 41,403 2,14419 71,7 L17P-2222 41,4047 2,1403 87,5 22 41,4047 2,14037 71,7 L17P-2323 41,4064 2,1392 88,1 23 41,4063 2,13909 71,7 L17P-2424 41,4074 2,13845 90,455 24 41,4074 2,13866 71,7 L17P-2525 41,4105 2,13734 111,7 25 41,4104 2,13762 93,094 L17P-2626 41,4128 2,13983 157,9 26 41,4127 2,13968 160,4 L17P-2727 41,4143 2,13794 172,717 27 41,4144 2,13807 160,4 L17P-2828 41,4161 2,13798 171,22 28 41,4161 2,13805 168,975 L17P-2929 41,4192 2,13958 200,064 29 41,4193 2,13974 170,411 L17P-3030 41,4219 2,14086 237,608 30 41,4222 2,14112 199,773 L17P-31

inici tram bus 1317 inici tram bus 2517 inici tram bus 2915 lat long alt lat long alt lat long alt

DENOMINACIÓ TRAM D'ANÀLISI GENERAL DE DADEStram 1 va de 1 41,3743 2,18851 7,553 1 41,374 2,18836 3,033 1 41,374 2,18828 23,4

a 2 41,3759 2,18892 15,95 2 41,3759 2,1889 14,6 2 41,376 2,18894 8,3913 41,3785 2,18792 22,175 3 41,3786 2,18791 11,584 3 41,3786 2,18793 6,5134 41,3809 2,18709 25,994 4 41,3809 2,18701 10,778 4 41,3809 2,18709 12,3365 41,3821 2,18619 31,98 5 41,3821 2,18623 15,3 5 41,3821 2,1862 13,36 41,3828 2,18334 17,381 6 41,3829 2,18335 15,582 6 41,3829 2,18332 3,1157 41,3821 2,18124 15,3 7 41,3822 2,18118 12,817 7 41,3821 2,18103 9,28 41,3836 2,17944 9,517 8 41,3837 2,1794 18,933 8 41,3835 2,17911 11,79 41,386 2,17652 0,8 9 41,3859 2,17623 24,85 9 41,3859 2,17628 7,092

10 41,3873 2,17494 1,7 10 41,3872 2,17465 21,1 10 41,3875 2,17424 34,311 41,3893 2,17315 32,373 11 41,3893 2,17312 30,1 11 41,3894 2,17321 39,7312 41,3888 2,16928 59,629 12 41,3886 2,16902 59,3 12 41,3887 2,16901 14,6113 41,39 2,16779 35,685 13 41,3901 2,16741 59,324 13 41,3898 2,16746 45,54514 41,3918 2,16548 35,962 14 41,3916 2,16577 45 14 41,3918 2,16543 40,25815 41,3944 2,16234 48,164 15 41,3918 2,16559 49,489

16 41,3942 2,16225 66,771 15 41,3942 2,16219 65,67316 41,3963 2,15831 57,918 17 41,3961 2,15825 83,175 16 41,3961 2,15834 85,34617 41,3965 2,15535 79,6 18 41,3965 2,15535 72,507 17 41,3966 2,15523 92,21118 41,3988 2,15303 81,545 19 41,3989 2,15293 69,263 18 41,3987 2,15265 65,10919 41,4009 2,15068 65,55 20 41,4007 2,15051 94,3 19 41,4002 2,15062 83,07720 41,4014 2,14748 71,753 21 41,4013 2,14739 94,5 20 41,4013 2,14723 107,37521 41,4031 2,14406 84,3 22 41,4029 2,14428 99,3 21 41,4028 2,14464 106,822 41,4048 2,14041 83,9 23 41,405 2,14015 102,3 22 41,4042 2,14038 106,823 41,4062 2,13916 91,2 24 41,4061 2,13899 107,61 23 41,4061 2,13894 110,54224 41,4075 2,13857 91,3 25 41,4073 2,13828 126,133 24 41,4074 2,13841 116,95925 41,4103 2,13761 135,167 26 41,4102 2,13755 138,984 25 41,4103 2,13745 137,10926 41,4127 2,13981 142,9 27 41,4128 2,13964 147,6 26 41,4132 2,13972 138,727 41,4145 2,13806 148,782 28 41,4145 2,13807 152,939 27 41,4144 2,13808 140,428 41,4161 2,13801 168,05 29 41,4161 2,13802 168,533 28 41,4161 2,13798 170,729 41,4193 2,13967 173,429 30 41,4193 2,13965 185,271 29 41,4193 2,13965 180,2530 41,4223 2,14114 177,236 31 41,4223 2,14122 189,842 30 41,4223 2,14113 185,04531 41,4232 2,14162 176,56 32 41,4232 2,14164 178,538


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.

2006_02_estudio consumos y emisiones red bus bcn

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