Julie Anne Holanda Azevedo Demostenis Ramos Cassiano
Universidade Federal do Ceará Pós-graduação em Engenharia de Transportes
Rinaldo dos Santos Araújo
Instituto Federal do Ceará
Departamento de Química e Meio Ambiente
Francisco Sales Ávila Cavalcante Mona Lisa Moura de Oliveira
Universidade Estadual do Ceará
Mestrado Acadêmico em Ciências Físicas Aplicadas
Bruno Vieira Bertoncini
Universidade Federal do Ceará Pós-graduação em Engenharia de Transportes
RESUMO
A estimativa e a quantificação das emissões de poluentes veiculares pode ser calculada através de modelagem. Para isso, é inerente o uso de fatores de emissão, que são representados pela relação da massa de um determinado poluente em função da atividade emissora. É através desses fatores que são elaborados inventários de emissão, que podem auxiliar na avaliação de medidas mitigadoras no processo de planejamento urbano. Assim, neste trabalho foram desenvolvidos fatores de emissões para uma categoria de veículos transportadores de carga típicos de áreas urbanas a partir de dados reais coletados on-board, através do sistema embarcado desenvolvido, Monitoring Automotive Unit Transit Emissions (MAMUTE), um tipo de sistema de coleta de emissão portátil. Em geral, os fatores de emissão encontrados foram superiores aos do modelo de emissão MOVES. Para os poluentes NOx e MP foram obtidos os fatores 19038,29 g/km e 8,46 g/km, respectivamente.
ABSTRACT
The estimate and quantify of the vehicles pollutants emissions can be calculated through modeling. Therefore, it is inherent the use of emission factors, which are represented by the ratio of the mass of a specific pollutant as a function of issuing activity. Is through these factors are elaborated emission inventories, which may assist in the evaluation mitigation requirements in the urban planning process. In this work were developed emission factors for a typical freight transportation vehicle in urban areas based on real data on-board collect, through the embedded system developed Monitoring Automotive Unit Transit Emissions (MAMUTE), a type of collection system portable emission. In general, were found emission factors were higher than MOVES emission model. For NOx and PM pollutants were found the factors 19038.29 g/km and 8.46 g/km, respectively.
1. INTRODUÇÃO
A mobilidade de pessoas e cargas é responsável por cerca de 30% da energia global consumida, devido ao massivo uso de veículos para provimento dos deslocamentos. Além disto, estima-se que em torno de 23% das emissões globais de CO2 são derivadas somente do setor de transportes, contribuindo para o aquecimento global do planeta (ITF, 2010). Dentre os componentes deste setor, destaca-se o transporte de cargas, fundamental no desenvolvimento e manutenção, no atual modelo, da vida nas grandes cidades, por ser uma importante conexão entre a rede viária urbana e os territórios de atividades comerciais e industriais, devendo ser um componente importante no planejamento urbano.
Em razão dos diversos impactos causados pelos transportes de carga (e.g. congestionamentos, desgaste do pavimento, poluição), verifica-se a necessidade de investigar sobre esses reais impactos, dentre os quais destaca-se a poluição atmosférica. Dessa forma, é necessária a
realização de estudos que tracem perfis de emissões dos veículos de transporte de mercadorias, considerando que esses veículos têm grandes taxas de emissões e, muitas vezes, não há dados que auxiliam os planejadores na tomada de decisões, especialmente em países em desenvolvimento (Zamboni et al., 2015).
Os principais poluentes emitidos no processo de combustão veicular são o monóxido de carbono (CO), os óxidos de nitrogênio (NOx), os óxidos de enxofre (SOx), materiais particulados (MP) e vapor de água. Destacam-se ainda gases que contribuem para o efeito estufa, cujo impacto no cenário global é significativo, como o dióxido de carbono (CO2) e hidrocarbonetos (HC). Além da problemática ambiental, esses gases estão associados a diversos problemas de saúde, como alergias no trato respiratório, bronquite, asma, hipertensão e cânceres de pulmão e bexiga (IARC, 2013). Especificamente, nos motores que operam no ciclo Diesel, as emissões de NOx e material particulado são significativamente superiores aos do ciclo Otto, devido as elevadas temperatura e pressão (Cédric et al., 2016).
Muitos estudos vêm sendo realizados com o intuito de quantificar e estimar as emissões veiculares. Para isto, é fundamental o uso dos fatores de emissão, que retratam a relação entre a quantidade de poluente produzido e quantidade de combustível consumido, expresso em unidade de massa, geralmente em grama, por massa, volume, distância ou duração da atividade emissora. É através dos fatores de emissão que é possível elaborar inventários de emissão, por exemplo (EPA, 2009).
A elaboração dos fatores de emissão veicular pode ser feita por vários métodos, dos quais se destacam chassi dinamométrico, sensores infravermelho e sistemas on-board. Apesar dos dois primeiros serem cômodos, agregam custo estrutural bastante elevado e não conseguem representar a realidade do tráfego, principalmente o urbano (Ferguson, 2001; Martins, 2005). Especificamente, a instrumentação on-board permite a coleta de dados sob condições reais de operação veicular. No Brasil, os fatores de emissão são obtidos em chassis dinamométricos, baseados nas metodologias antigas, como as americanas para veículos leves, e europeias para veículos pesados. Essas metodologias são ultrapassadas e não representam a realidade.
Através dos dados reais coletados on-board, é possível construir ciclos de condução real, composto por uma série de condições de operação, incluindo marcha lenta, desaceleração, aceleração e cruzeiro. Esses ciclos apresentam diferenças significativas entre si, pois consideram particularidades locais, incorporando comportamentos de condução específicos para cada região (Nesamani e Surbramanian, 2011; Lai et al., 2012). A forma mais eficiente de relacionar as emissões de poluentes com a instantaneidade do fenômeno do tráfego e parâmetros veiculares é através da potência veicular específica (Vehicle Specific Power – VSP), devido sua interpretação física e relações diretas ao consumo de combustível e as emissões (Huang et al., 2013; Lai et al., 2013; Alam e Hatzopoulou, 2015). O parâmetro VSP, inicialmente apresentado por Jimenez-Palacios (1999), é definido como uma taxa instantânea de potência para a massa do veículo, calculado a partir de medidas da velocidade, aceleração, inclinação da via e estimativas de aerodinâmica e resistência à rolagem do veículo.
Assim, as metodologias de coleta on-board e a relação das emissões de poluentes com a instantaneidade do tráfego através do parâmetro VSP tendem a ser as mais adequadas para representar as taxas de emissões. Os dados reais coletados a partir desses experimentos vêm sendo, massivamente, utilizados na modelagem dos mais complexos e eficientes modelos de
emissão, tais como o MOVES (Motor Vehicle Emission Simulator) e PHEM/Enviver (Passenger car and Heavy duty vehicle Emission Model). Entretanto, é comum o uso desses modelos no Brasil para estimar as emissões de poluentes, porém sem as devidas calibrações e adaptações, fazendo com que, dessa forma, essas estimativas não sejam realistas. Neste contexto, Azevedo et al. (2016) compararam as emissões medidas em campo com as emissões estimadas pelo modelo MOVES e concluíram que não há consistência entre os valores observados.
Diante do exposto, este trabalho objetiva obter e apresentar fatores de emissão provenientes de veículos de motores diesel em ciclos de condução reais em vias urbanas brasileiras. Para atingir este objetivo, foram traçados os seguintes objetivos específicos: (i) calcular a distribuição VSP a partir dos dados reais; (ii) relacionar as emissões obtidas em campo com os modos de operação VSP.
2. PROCEDIMENTOS EXPERIMENTAIS
Para obtenção dos fatores de emissão provenientes de veículos de motores diesel em ciclos de condução reais em vias urbanas brasileiras foi proposto o procedimento apresentado na Figura 1, composto por três etapas descritas a seguir.
Figura 1: Procedimento sugerido para obtenção dos fatores de emissão provenientes de
veículos de motores diesel em ciclos de condução reais em vias urbanas brasileiras
2.1. Etapa 1: Área de estudo e definição do veículo
Fortaleza, capital do Estado do Ceará, está localizada no nordeste do Brasil e tem 2.571.896 habitantes, sendo a quinta capital mais populosa do país (IBGE, 2015). Um ciclo de condução real foi construído em uma via tipo em coletora, localizada na área urbana de Fortaleza, como mostra a Figura 2. O percurso tem 5,4 km e a área em estudo é cercada por ruas com elevado tráfego de veículos em geral e de transporte de cargas, incluindo as operações de logísticas de entrega, estacionamento, carga e descarga.
Definição da área de estudo Definição do veículo Coleta de dados Parâmetros veiculares Emissões Parâmetros de
cinemática veicular Parâmetros de via
Cálculo VSP Cálculos fatores de emissão Etapa 1 Etapa 2 Etapa 3
Figura 2: Fortaleza, capital do Ceará (a), Percurso utilizado para construção dos ciclos de
condução real (b)
A escolha do veículo se baseou na autorização concedida aos veículos urbanos de carga (VUC) para circular em período integral nas áreas com restrição de circulação de caminhões, que os tornou usuais nas atividades de distribuição de carga no perímetro urbano. Os VUCs são caminhões de menor porte e é cada vez mais comum o uso deste tipo de veículo nos grandes centros urbanos.
Os testes foram realizados em dias típicos em um veículo transportador de carga Hyundai HR. As especificações estão apresentadas na Tabela 1. O combustível diesel utilizado no teste foi comprado no mercado local e não excede o nível de 10 ppm de enxofre e contém 7% (v/v) de biodiesel, de acordo com a legislação brasileira. Os testes foram realizados em alguns dias típicos.
Tabela 1: Especificações do veículo utilizado nos testes
Características VUC
Combustível Diesel*
Peso 3.500 kg
Sistema de tratamentos dos gases de escape Catalisador Padrão de emissão Proconve P7/Euro V
Ano/Modelo 2011/2011
Quilometragem 100.525 km
*7% (v/v) de biodiesel
2.2. Etapa 2: Coletas on-board das emissões, parâmetros veiculares e de via
A coleta de dados fez uso de um sistema embarcado denominado Monitoring Automotive Unit Transit Emissions (MAMUTE) é um tipo de PEMS, que consiste em uma unidade móvel de monitoramento real on-board capaz de medir, monitorar e gravar parâmetros de emissões, de dinâmica do motor, cinemática veicular e via (Dias, 2015).
Em linhas gerais, quanto aos parâmetros de emissão, MAMUTE é capaz de medir, monitorar e gravar os principais poluentes oriundos da combustão veicular, como CO2, CO, NOx, SOx, HC e MP. Dentre os parâmetros dinâmicos do motor, destacam-se velocidade, aceleração, RPM e carga do motor. Em relação aos parâmetros da via, destacam-se a localização específica do veículo (latitude, longitude e altitude) e inclinação da via. Todos esses parâmetros são obtidos na frequência de 1 Hz. A Figura 3 apresenta um esquema do método de coleta, conforme Cassiano et al. (2016).
LEGENDA
1. Veículo transportador de carga 2. OBD-II
3. Tudo extensor de escapamento 4. Ciclone
5. Analisador de gases
6. Termopar 7. Sonda Pitot
8. Computador portátil para aquisição e registro de dados
9. Processamento dos dados
Figura 3: Esquema de medição das emissões, parâmetros do motor, cinemática veicular e via 2.3. Etapa 3: Cálculo parâmetro VSP e taxa básica emissão
O parâmetro VSP, apresentado inicialmente por Jimenez-Palacios (1999), é definido como uma taxa instantânea de energia para a massa do veículo, calculado a partir de medições de velocidade, aceleração, greide e estimativa aerodinâmica e resistência ao rolamento do veículo.
O parâmetro VSP é utilizado para análises nos dinamômetros de chassis e tem sido amplamente utilizada na modelagem de emissões obtidas em métodos embarcados devido à sua interpretação física, relações diretas ao consumo de combustível e as emissões (Huang et al., 2013; Lai et al., 2013; Alam et al., 2015).
Entre as vantagens da utilização do VSP como uma variável no estudo das emissões existe a relativa facilidade de medida, a proporção de carga do motor do veículo com a velocidade e a aceleração e a identificação de uma dependência significativa da emissão como os parâmetros de funcionamento do motor e ainda considera as características da via (Jimenez-Palacios, 1999). Segundo Jimenez-Palacios (1999), o parâmetro VSP é dado por:
(1) em que: v é a velocidade (m/s);
a é a aceleração (m/s2);
g é a aceleração da gravidade, igual a 9,81m/s2; φ é a inclinação da via;
ψ é o coeficiente de resistência a rolagem ζ é o coeficiente de arraste. 1 6 5 4 3 7 8 9 2 3
(
kW
)
(
sin( )
)
VSP
v a
g
v
ton
A partir dos parâmetros cinemáticos (velocidade e aceleração) e de características da via (inclinação) obtidos em campo, com frequência de 1 Hz, e os dados referentes aos atritos (resistência a rolagem e arraste) foi calculado o parâmetro VSP e agregados em modos de operação, velocidades e acelerações, como sugerido pelo modelo de emissão Exhaust Emission Rates for Heavy-Duty On-road Vehicles do Motor Vehicle Emission Simulator (MOVES, 2015), da Agência de Proteção Ambiental Americana (do inglês Environmental Protection Agency). As classes e considerações para cada modo de operação estão apresentados na Tabela 2 a seguir.
Os dados reais de emissão foram agregados em função dos modos de operação, descritos anteriormente, e então calculados os fatores de emissão para a classe de veículos em estudo. A escolha deste método se deu pela forma desagregada em que os dados são obtidos, o que facilita o entendimento do fenômeno das emissões de poluentes na dinâmica do tráfego e sua instantaneidade.
Tabela 2: Modos de operação* Modo de Operação Modo de Operação (Descrição) Vehicle-Specific Power - VSP (Kw/ ton) Faixas de Velocidade (m/s) Faixa de aceleração (m/s²) 0 Desaceleração/Frenagem acel. < 0 1 Idle -0,45 ≤ V < 0,45 11 Coast VSP < 0 0,45 ≤ V < 11,1 12 Cruzeiro/Aceleração 0 ≤ VSP < 3 0,45 ≤ V < 11,1 13 Cruzeiro/Aceleração 3 ≤ VSP < 6 0,45 ≤ V < 11,1 14 Cruzeiro/Aceleração 6≤ VSP < 9 0,45 ≤ V < 11,1 15 Cruzeiro/Aceleração 9 ≤ VSP < 12 0,45 ≤ V < 11,1 16 Cruzeiro/Aceleração 12 ≤ VSP 0,45 ≤ V < 11,1 21 Coast VSP < 0 11,1 ≤ V < 22,2 22 Cruzeiro/Aceleração 0 ≤ VSP < 3 11,1 ≤ V < 22,2 23 Cruzeiro/Aceleração 3 ≤ VSP < 6 11,1 ≤ V < 22,2 24 Cruzeiro/Aceleração 6 ≤ VSP < 9 11,1 ≤ V < 22,2 25 Cruzeiro/Aceleração 9 ≤ VSP < 12 11,1 ≤ V < 22,2 27 Cruzeiro/Aceleração 12 ≤ VSP < 18 11,1 ≤ V < 22,2 28 Cruzeiro/Aceleração 18 ≤ VSP < 24 11,1 ≤ V < 22,2 29 Cruzeiro/Aceleração 24 ≤ VSP < 30 11,1 ≤ V < 22,2 30 Cruzeiro/Aceleração 30 ≤ VSP 11,1 ≤ V < 22,2 33 Cruzeiro/Aceleração VSP < 6 22,2 ≤ V 35 Cruzeiro/Aceleração 6≤ VSP < 12 22,2 ≤ V 37 Cruzeiro/Aceleração 12 ≤ VSP < 18 22,2 ≤ V 38 Cruzeiro/Aceleração 18 ≤ VSP < 24 22,2 ≤ V 39 Cruzeiro/Aceleração 24 ≤ VSP < 30 22,2 ≤ V 40 Cruzeiro/Aceleração 30 ≤ VSP 22,2 ≤ V
*Adaptado de Exhaust Emission Rates for Heavy-Duty On-road Vehicles (MOVES, 2015)
3. RESULTADOS E DISCUSSÕES
Com a execução do método proposto foi possível obter um ciclo de condução real foi para Fortaleza, considerando um veículo de transportador de carga típico. A velocidade média de percurso foi de 18,5 km/h, abaixo da velocidade máxima permitida na via (60 km/h), como mostra a Figura 4. A duração média de cada viagem foi de aproximadamente 18 minutos (total de distância de 5,4 km).
0 200 400 600 800 1000 0 10 20 30 40 50 60 70 80 Ve lo ci d a d e (km/ h ) Tempo (s) Ciclo de Condução Limite de velocidade da via Velocidade média
Figura 4: Ciclo de condução real construído na cidade de Fortaleza
O trajeto é caracterizado pelo tráfego urbano intenso, com sucessivas paradas e retomadas – do inglês stop and go –, no qual 44% do tempo o veículo permaneceu no modo de operação idle (classe 0), como ilustra a Figura 5.
-50 -40 -30 -20 -10 0 10 20 30 40 50 60 70 0 500 1000 1500 2000 2500 Fr eq uê nc ia Classes VSP
Figura 5: Distribuição das classes de VSP nos testes embarcados
Os dados reais de emissão foram agregados em função dos modos de operação, como descritos anteriormente, e então calculados os fatores de emissão para a classe de veículos em estudo. A forma desagregada em que os dados são obtidos facilita o entendimento do fenômeno das emissões de poluentes na dinâmica do tráfego e sua instantaneidade. A Tabela 3 apresenta os fatores reais médios de emissão para o poluente NOx obtidos nos experimentos.
Tabela 3: Fatores reais médios de emissão para o poluente NOx obtidos nos experimentos Modo de Operação Média NOx (g/h) Nº de observações
0 70.684,16 1651 1 866,04 1825 11 75.346,45 1245 12 104.568,86 990 13 115.650,20 463 14 137.696,56 118 15 61.536,57 54 16 12.446,30 51 21 99.600,65 273 22 99.600,65 265 23 111.541,43 147 24 104.602,00 73
Como mostra a Tabela 3, os fatores de emissão tendem a ser maiores em modos de operação maiores, nos quais estão relacionados a faixas de velocidades ligeiramente maiores e maior esforço exigido do motor. A predominância dos modos de operação menores intensifica a relação de tráfego intenso na região em estudo. O aumento dos fatores de emissão em modos maiores podem ainda estar atribuídos à elevação da temperatura do motor, o que influencia na formação do NOx térmico – mecanismo de Zeldovich e Fenimore. Destaca-se ainda a ausência dos modos de operação cujas velocidades foram maiores (modos de operação de 25 a 40), ratificando a influência do volume de tráfego mais elevado na região em estudo, impossibilitando o desenvolvimento de maiores velocidades. A Figura 6 apresenta as tendências das emissões de NOx por modo de operação para o veículo transportador em estudo. As barras de erro representam o intervalo de confiança de 95% da média.
Figura 6: Tendências das emissões reais de NOx obtidos em campo por modo de operação para o veículo transportador em estudo. As barras de erro representam o intervalo de
0 1 11 12 13 14 15 16 21 22 23 24 Modos de Operação -20000 0 20000 40000 60000 80000 100000 120000 140000 160000 180000 E m issõ e s d e N Ox (g /h )
confiança de 95% da média
Para o poluente NOx, poluente crítico para veículos ciclo diesel, foram encontrados fatores médios de emissão de 82.844,99 g/h para os modos de operação de 0 a 24 e 19.038,29 g/km. O modelo MOVES, para esta mesma faixa de modos de operação, estima apenas 942,50 g/h e 1.251,92 g/km.
A maior variabilidade dos fatores de emissão em cada modo de operação está associado ao aumento da velocidade e demanda de força pelo motor, que implica em maior consumo de combustível e, consequentemente, nas emissões de poluentes. A Figura 7 apresenta uma comparação entre os fatores médios de emissão reais e os do modelo MOVES para o poluente NOx. 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 10 100 1000 10000 100000 1000000 NO x (g/ h) Modo de Operação Fatores de Emissão MOVES
Fatores de emissão Reais
Figura 7: Fatores médios de emissão obtidos em campo e os fatores médio do modelo
MOVES para o poluente NOx
A comparação entre os fatores médio de emissão obtidos em campo e os do modelo MOVES permite comprovar que o uso de modelos para estimar as emissões, sem as devidas adaptações ou calibrações, pode subestimar essas emissões, apesar de apresentarem formato ligeiramente semelhante. Essa intensidade pode ser atribuída aos mais diversos fatores que influenciam na emissão de poluentes, como a composição do combustível, tecnologias veiculares, geometria das vias e até mesmo o perfil dos condutores. Diante disso, é notória a necessidade de fatores que representem o fenômeno das emissões veiculares para o Brasil.
Para o poluente material particulado, também crítico para veículos ciclo diesel, é comum que a coleta on-board seja mais agregada e o fator de emissão calculado em g/km. Para os modos de operação de 0 a 24, obteve-se em média 8,46 g/km. O modelo MOVES, para esta mesma faixa de modos de operação, estima apenas 3,52 g/km. Resumidamente, a Tabela 4 apresenta os fatores de emissão obtidos a partir dos dados reais coletado e do simulador MOVES.
Tabela 4: Fatores médios de emissão para os poluentes NOx e Material Particulado obtidos
nos experimentos e do simulador MOVES
Real MOVES
Poluente g/h g/km g/h g/km NOx 82.844,99 19.038,29 942,50 1.251,92
MP 146,67 8,86 18,31 3,52
4. CONSIDERAÇÕES FINAIS
O presente trabalho permitiu comprovar que o uso de simuladores para a estimativa de emissões de poluentes sem as devidas adaptações ou calibrações podem subestimar tais concentrações. Dessa forma, esforços de pesquisa que busquem adaptações e/ou calibrações para a realidade brasileira são muito promissores. Com isso, esse trabalho vem a colaborar tanto para a caracterização do fenômeno das emissões reais no tráfego quanto para a metodologia de coleta de dados on-board de forma instantânea.
Como sugestões, verificou-se a necessidade de analisar o material particulado de forma instantânea (g/s) para melhor compreensão de como a dinâmica veicular influência nas emissões deste poluente. Além disto, é necessária a avaliação das emissões em outras condições de tráfego, como o a influência do volume de tráfego, para desenvolvimento de maiores velocidades (quando este volume for menor) para uma melhor caracterização dos fatores de emissão nos demais modos de operação, não observados neste trabalho.
Agradecimentos
Os autores agradecem ao CNPq pelo auxílio financeiro para o desenvolvimento desta pesquisa e a CAPES pela concessão de bolsa de estudos.
REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS
Alam, A.; Hatzopoulou, M. (2015). Modeling Transit Bus Emissions using MOVES: Validation of Default
Distributions and Embedded Drive Cycles with Local Data. In Transportation Research Board Annual
Meeting, Washington, D.C.
Azevedo, J. A. H.; Cassiano, D. R.; Feitosa, B. B.; Araújo, R. S.; Cavalcante, F. S. A.; Oliveira, M. L. M.; Bertoncini, B. V. (2016). Estimative of the emissions from diesel freight transportation in urban areas
starting from VSP parameter. 95th Transportation Research Board Annual Meeting, 10-14 January 2016,
Washington, D.C.
Cappiello, A. (2002). Modeling Traffic Flow Emissions. Department of Civil and Environmental Engineering. Massachussets Institute of Tecnology. USA.
Cassiano, D. R.; Azevedo, J. A. H. ; Dias, H. L. F. ; Araujo, R. S. ; Cavalcante, F. S. A. ; Bertoncini, B. V. ; Policarpo, N. A. ; Oliveira, M. L. M. (2016). MAMUTE: Monitoring AutoMotive Unit Transit Emissions
Development and Application for Flex-fuel and Diesel Vehicles. In: Markus Helfert, Oleg Gusikhin.
(Org.). II International Conference on Vehicle Technology and Intelligent Transport Systems. 1ed.Portugal: SCITEPRESS Science and Technology Publications, Lda., v. 1, p. 237-244.
Cédric, L.; Goriaux, M.; Tassel, P.; Perret, P.; André, M.; Liu, Y. (2016). Impact of aftertreatment device and driving conditions on black carbon, ultrafine particle and NOx emissions for Euro 5 Diesel and gasoline vehicles. Transportation Research Procedia, v.14, p.3079-3088.
Dias H. L. F., Bertoncini B. V., Oliveira M. L. M, Cavalcante F. S. A., Araújo R. S. (2015). Procedimento para
coleta dinâmica embarcada de emissões provenientes de veículos transportadores de carga em área urbana. TRANSPORTES v. 23, n.3, p. 18-25.
Duarte, G. O., Gonçalves, G. A., Baptista, P. C., Farias, T. L. (2015). Establishing bonds between vehicle
certification data and real-world vehicle fuel consumption – A Vehicle Specific Power approach. Energy
Conversion and Management, v. 92, p. 251–265.
Environmental Protection Agency (EPA). (2009). Emissions Factor Program Improvements. 40CFR Parts 60,61 and 63. USA.
Huang,C., Lou, D., Hua, Z., Feng, Q., Chen, Y., Chen, C., Tan, P., Yao, D. (2013). Use of portable emissions
measurement system (PEMS) for the development and validation of passenger car emission factors.
Atmospheric Environment, V. 64, pp. 329–338.
Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE). Accessed Mar. 5, 2015. http://www.ibge.gov.br/home/ International Agency for Research on Cancer – IARC. (2013). IARC monographs on the evaluation of
carcinogenic risks to humans. Volume 109. Outdoor air pollution. In press.
International Transport Forum (ITF). 2010. Reducing Transport Greenhouse Gas Emissions. On: Transport and
Inovation: Unleashing the Potencial. Germany.
Jimenez-Palacios, J. L. (1999). Understanding and Quantifying Motor Vehicle Emissions with Vehicle Specific
Power and TILDAS Remote Sensing. PhD Thesis. Department of Mechanical Engineering, Massachusetts
Institute of Technology.
Lai, J.; L.Yu, L. G. Song; P. Guo e X. Chen (2012) Development of City-specific Driving Cycles for Transit
Buses Based on VSP Distributions. In: 91th Transportation Research Board Annual Meeting, Washington,
D.C.
Lai, J., Yu, L., Song, G., Guo, P., Chen, X. (2013). Development of CitySpecific Driving Cycles for Transit
Buses Based on VSP Distributions: Case of Beijing. Journal of Transportation Engineering, V. 139, No.7,
2013, pp. 749–757.
Martins, J. (2005). Internal combustion engines. Publindústria, Porto.
Nesamani, K.S. e K.P. Subramanian. (2011) Development of a Driving Cycle for Intra-city Buses in Chennai,
India. Atmospheric Environment, v. 45, p. 5469-5476.
Zamboni, G.; André, M.; Roveda, A.; Capobianco, M. (2015). Experimental evaluation of Heavy Duty Vehicle
speed patterns in urban and port areas and estimation of their fuel consumption and exhaust emissions.
Transportation Research Part D 35 pp.1-10.
Julie Anne Holanda Azevedo (julie@det.ufc.br) Demostenis Ramos Cassiano (cassiano@det.ufc.br) Rinaldo dos Santos Araújo (rinaldo@ifce.edu.br) Francisco Sales Ávila Cavalcante (sales.avila@uece.br) Mona Lisa Moura de Oliveira (mona.lisa@uece.br) Bruno Vieira Bertoncini (bruviber@det.ufc.br)
Departamento de Engenharia de Transportes, Pós-graduação em Engenharia de Transportes Universidade Federal do Ceará
