Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/10773/623
Title: Modelação das emissões atmosféricas associadas aos transportes no município de Leiria
Author: Silva, Rui Manuel Pedrosa da
Advisor: Tchepel, Oxana Anatolievna
Keywords: Engenharia do ambiente
Modelação atmosférica
Emissão de poluentes
Transportes rodoviários
Poluição do ar
Defense Date: 2009
Publisher: Universidade de Aveiro
Abstract: As emissões provenientes dos transportes rodoviários representam actualmente uma das principais fontes emissoras de poluentes para atmosfera, traduzindo-se em consequências graves ao nível da degradação da qualidade do ar e na saúde pública. Nesse sentido torna-se fundamental determinar as emissões dos transportes rodoviários, à escala regional e local, servindo essa estimativa como suporte para decisões estratégicas que visem a redução dos impactes resultantes das emissões. Neste trabalho foram determinadas as emissões provenientes dos transportes rodoviários, na região correspondente ao Município de Leiria. Esta estimativa teve como base a utilização de factores de emissão estimados em função da velocidade média e utilizando para esse fim o modelo Transport Emission Model for Line Sources (TREM), em conjunto com dados de mobilidade, informação acerca da rede estradas da área de estudo e caracterização do parque automóvel com recurso a dados estatísticos. Os resultados obtidos permitiram verificar a forte contribuição da zona urbana da área de estudo para as emissões totais quantificadas, com taxas de emissão mais elevadas do que na restante parte do concelho. As principais vias de acesso à zona urbana são aquelas cujos volumes de tráfego são superiores e onde consequentemente são emitidas maiores quantidades de poluentes. Também foi utilizada uma simulação probabilística com base no método de Monte Carlo, com objectivo de quantificar as incertezas associadas às emissões calculadas, através da propagação da variabilidade e da incerteza existentes nos vários parâmetros de entrada no modelo emissões. Este cálculo permite conhecer a influência das incertezas associadas às emissões nas previsões relacionadas com a qualidade do ar, providenciando resultados mais completos para a sua introdução em modelos de dispersão atmosférica. ABSTRACT: Emissions from road transport are currently one of the major sources of atmospheric pollutants, having serious consequences in the degradation of air quality and public health. For this reason, quantification of the emissions from road transports become a crucial step, at local and regional scale, being used as support tool for strategic decisions that aim for the reduction emissions impacts. In this work, a methodology for the estimation of road transport emissions was applied in the region corresponding to Leiria Municipality area. This estimation was based on emission factors that are function of average speed using the Transport Emission Model for Line Sources (TREM), together with mobility data, information about the road network of the case study and vehicle fleet characterization using statistical data as a resource. The obtained results showed the important contribution of the urban area of the study domain for the total amount of the quantified emissions, with higher emission rates than the remainder of the municipality area. The main access routes to Leiria urban area are those where traffic volumes are higher and thus larger amounts of pollutants are emitted there. A probabilistic simulation based on Monte Carlo approach was used in order to quantify the uncertainty associated with the emission estimations, by propagation of the variability and uncertainty existing in the various input parameters of the emission model. This estimation allow knowing the influence of emission uncertainties on the predictions related with air quality, providing more complete results to be inserted into atmospheric dispersion models.
Description: Mestrado em Engenharia do Ambiente
URI: http://hdl.handle.net/10773/623
Appears in Collections:DAO - Dissertações de mestrado
UA - Dissertações de mestrado

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