An integrated assessment of road traffic noise and pollutants critical hotspots through advanced models

Abstract

The most significant environmental issues related to road transport in Europe include air pollution, greenhouse gases (GHG) emissions, and noise pollution. As a response to these challenges, research has focused on developing models to forecast both road traffic exhaust and noise emissions, aiming to support local authorities in identifying critical hotspots. These models can also be used to evaluate the effectiveness of strategic mitigation measures, aiding policymakers. Models for predicting exhaust emissions from single vehicles and road traffic were developed to operate on either a macroscopic or microscopic scale. In the former, aggregated traffic kinematic data such as average speed, acceleration, and traffic volumes per category are used. Conversely, the latter employs detailed kinematic data from individual vehicles along with information about motorization (e.g, fuel type). On the other hand, noise models typically adopt a macroscopic approach and entirely overlook the influence of motorization on their estimations. Additionally, the evaluation of road traffic exhaust and noise emissions is conducted separately, making it difficult to identify and focus on the specific hotspots (which may vary) and to develop effective mitigation strategies. Therefore, this doctoral thesis aims to address th e s e gap s by : i) developing a Noise Emission Model (NEM) termed Vehicle Noise Specific Power (VNSP) capable of estimating sound power levels for passenger cars with different motorizations (diesel, gasoline, LPG, and hybrid electric), using instantaneous speed, acceleration, and engaged speed gear (when applicable) as input variables, aligning its structure to the Vehicle Specific Power (VSP) methodology for the assessment of exhaust emissions; ii) integrating VNSP with a sound propagation model based on the sum of Sound Exposure Levels (SELs), resulting in the creation of a Road Traffic Noise Model (RTNM) with the potential of being microscopic in nature; iii) offering a comprehensive assessment of exhaust and noise emissions at a network level to identify the respective hotspots. The development of the VNSP revealed a significant difference in noise emissions between vehicles with different fuel types, with variations up to 8 dB(A). The resulting RTNM, tested in a Smart City environment, proved its validity by providing estimations with errors around 3 dB(A), comparable to those obtained with the European reference model (CNOSSOS -EU). The methodology underlying the RTNM was also tested using different NEMs and in a microscopic manner, resulting in average errors below 1 dB(A). When used together, VNSP and VSP effectively identified exhaust and noise emissions hotspots that varied depending on the time of day and congestion level. Additionally, VNSP was found to be a valuable tool for: i) developing a gear indicator to minimize both exhaust and noise emissions; ii) determining the speed at which rolling noise becomes predominant on engine noise using the finite difference approach; and iii) conducting spectral analysis to detect low - frequency components in vehicle noise emissions.

As questões ambientais mais significativas relacionadas com o transporte rodoviário incluem a poluição atmosférica, as emissões de gases de efeito estufa (GEE) e a poluição sonora. Em resposta a estes desafios, os trabalhos de investigação concentram-se no desenvolvimento de modelos para prever tanto as emissões de escape do tráfego rodoviário como as emissões de ruído, com o objetivo de auxiliar as autoridades locais na identificação de pontos críticos. Esses modelos também podem ser usados para avaliar a eficácia de medidas estratégicas de mitigação e auxiliar os decisores políticos. Os modelos para prever as emissões de escape de veículos individuais e do tráfego foram desenvolvidos para operar em escala macroscópica ou microscópica. No primeiro caso, são utilizados dados cinemáticos de tráfego agregados, como velocidade média, aceleração e volumes de tráfego por categoria. Por outro lado, a abordagem microscópica emprega dados cinemáticos detalhados de veículos individuais, juntamente com informações sobre motorização e tipo de combustível. Por outro lado, os modelos de ruído normalmente adotam uma abordagem macroscópica e ignoram completamente a influência da motorização nas suas estimativas. Além disso, a avaliação das emissões de escape e ruído do tráfego rodoviário é realizada separadamente, o que dificulta a identificação e o foco nos pontos específicos (que podem variar) e o desenvolvimento de estratégias eficazes de mitigação. O objetivo principal desta tese de doutoramento consiste em desenvolver um Modelo de Emissão de Ruído (NEM) denominado “Vehicle Noise Specific Power” (VNSP) que estime os níveis de potência sonora para veículos ligeiros com diferentes motorizações (diesel, gasolina, GPL e híbrido elétrico), através da utilização de variáveis de entrada como a velocidade instantânea e a aceleração. Pretende-se alinhar a estrutura deste modelo com a metodologia de Potência Específica do Veículo (VSP) para a avaliação de emissões de escape. Adicionalmente, pretende-se integrar o VNSP com um modelo de propagação de som baseado na soma dos Níveis de Exposição Sonora (SELs), o que resulta na criação de um Modelo de Ruído de Tráfego Rodoviário (RTNM) com uma natureza microscópica. Finalmente, pretende-se oferecer uma avaliação abrangente das emissões de escape e de ruído ao nível da rede para identificar os respetivos pontos críticos. O desenvolvimento do VNSP revelou uma diferença significativa nas emissões de ruído entre veículos com diferentes tipos de combustível, com variações até 8 dB(A). O RTNM resultante, testado num ambiente de cidade inteligente, provou ser válido ao fornecer estimativas com erros de cerca de 3 dB(A), comparáveis aos obtidos com o modelo de referência europeu (CNOSSOSEU). A metodologia subjacente ao RTNM também foi testada usando diferentes NEMs e de maneira microscópica, o que resultou em erros médios inferiores a 1 dB(A). Quando usados em conjunto, VNSP e VSP identificaram de forma efetiva os pontos críticos de emissões de escape e ruído que variavam com o período do dia e com o nível de congestionamento. Adicionalmente, o VNSP mostrou-se uma ferramenta valiosa para: i) desenvolver um indicador de mudança de marcha para minimizar tanto as emissões de escape quanto as de ruído; ii) determinar a velocidade em que o ruído de rolamento se torna predominante sobre o ruído do motor através do método de diferenças finitas; e iii) realizar análise espectral para detetar componentes de baixa frequência nas emissões de ruído veicular.