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Title: Evaluación de las emisiones en carretera de los autobuses urbanos en diferentes escenarios de congestión de tráfico mediante la integración de datos reales de conducción, tráfico y emisiones
metadata.dc.title.en: Assessing on-road emissions from urban buses in different traffic congestion scenarios by integrating real-world driving, traffic, and emissions data
Authors: Rosero Obando, Fredy
Fonseca, Natalia
Mera, Zamir
López, José María
metadata.dc.contributor.orcid: https://orcid.org/0000-0003-0971-1944
https://orcid.org/0000-0003-2897-8847
https://orcid.org/0009-0007-9921-623X
metadata.dc.type: Article
Keywords: INTEGRACIÓN;DISPOSITIVO;VEHÍCULO;TRANSPORTE PÚBLICO
metadata.dc.subject.en: INTEGRATION;DEVICE;VEHICLE;PUBLIC TRANSPORTATION
Issue Date: 27-May-2026
metadata.dc.date.created: 10-Mar-2023
Publisher: Ciencia del medio ambiente total
Abstract: En los últimos años, la integración de simuladores de tráfico y modelos de emisiones se ha convertido en la opción preferida para evaluar las emisiones de vehículos en diferentes estados de tráfico. Sin embargo, la definición de una "condición de tráfico" suele ser subjetiva, ya que los patrones de conducción pueden variar significativamente según el dominio espacial de estudio. Por otro lado, la implementación de " Sistemas de Transporte Inteligentes Cooperativos " ha propiciado la instalación de una creciente variedad de dispositivos, tanto en la carretera como en vehículos de transporte público, para monitorizar las condiciones del flujo de tráfico y la velocidad de los vehículos en las ciudades. Este estudio propuso un enfoque original para integrar emisiones reales (como un modelo de microemisiones), perfiles de conducción reales y datos de sensores de tráfico urbano para evaluar los efectos de la congestión del tráfico a nivel de ruta en las emisiones de los autobuses urbanos en Madrid (España). La definición de los escenarios de tráfico se basó en un análisis de agrupamiento K-means, vinculando indicadores de congestión estacionarios (de sensores urbanos) y dinámicos (de perfiles de conducción de autobuses). Paralelamente, se utilizó un modelo de microemisiones basado en la metodología de potencia específica del vehículo (VSP) para modelar las emisiones de CO₂ y NOₓ segundo a segundo de los viajes individuales de los autobuses diésel y de gas natural comprimido (GNC). Finalmente, se combinaron los datos de agrupamiento y los datos de emisiones modeladas. Una comparación entre los escenarios de flujo libre y congestión severa mostró que la velocidad promedio de la ruta disminuyó aproximadamente un 50 %, y el número de paradas por kilómetro aumentó en un 50 %; además, las emisiones de CO₂ y NOₓ de los autobuses aumentaron aproximadamente un 50 % y un 85 %, respectivamente. El autobús diésel mostró una menor sensibilidad a las variaciones en el nivel de congestión a nivel de ruta, aunque las bajas emisiones de NOₓ de los autobuses de GNC fueron evidentes en todos los escenarios de tráfico. Los resultados de este estudio, basados en datos reales extensos, pueden utilizarse para desarrollar inventarios de emisiones vehiculares de alta resolución.
metadata.dc.description.abstract-en: In recent years, the integration of traffic simulators and emission models has become the most preferred option for evaluating vehicle emissions in different traffic states. However, the definition of a ‘traffic condition’ is often subjective, as driving patterns can vary significantly with the spatial domain of study. Alternatively, the implementation of ‘Cooperative Intelligent Transport Systems’ has led to a growing variety of devices being installed, both on the road and in public transport vehicles for monitoring traffic-flow conditions and vehicle speeds in cities. This study purposed an original approach for integrating real-world emissions (as an micro-emission model), real-world driving profiles, and city traffic sensor data to assess the effects of traffic congestion at the route level on emissions from urban buses in Madrid (Spain). The definition of the traffic scenarios was based on a K-means clustering analysis by linking stationary (from city sensors) and dynamic (from bus driving profiles) congestion indicators. In parallel, a micro-emissions model based on vehicle-specific power (VSP) methodology was used to model second-by-second CO2 and NOx emissions from individual trips of the diesel and compressed natural gas (CNG) buses. Finally, the clustering and modelled emissions data were combined. A comparison of the free flow and the severe congestion scenarios showed that the average speed of the route decreased by approximately 50 %, and the number of stops per kilometre increased by a multiple of 1.5; furthermore, the CO2 and NOx emissions from buses increased by approximately 50 % and 85 %, respectively. The diesel bus showed a lower sensitivity to variations in the congestion level at the route level, although the low-NOx emissions from the CNG buses were evident for all traffic scenarios. The results of this study, based on extensive real-world data, can be used to develop high-resolution vehicle emissions inventories.
URI: https://repositorio.utn.edu.ec/handle/123456789/19818
metadata.dc.identifier.doi: https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0048969722081050
ISSN: 0048-9697
metadata.dc.coverage: Ibarra. Ecuador
metadata.dc.description.degree: N/A
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