Modélisation des émissions de polluants dues au trafic routier

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Oscar Charles
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1 Modélisation des émissions de polluants dues au trafic routier Vincent AGUILÉRA Antoine TORDEUX LABORATOIRE VILLE MOBILITÉ TRANSPORT Soirée «Impact des transports» En collaboration avec la Chaire Eco-Conception des ensembles bâtis et des infrastructures le 17 janvier 2011 à Rueil-Malmaison Auditorium de Vinci

des transports» En collaboration avec la Chaire Eco-Conception des ensembles

2 Objectifs Analyser et comparer les modèles microscopiques et macroscopiques d estimation des émissions de polluants du trafic routier Développer une méthode d estimation des émissions de polluants du trafic routier à la fois: Opérationnelle (basée sur des données disponibles) Précise (capable de rendre compte d aspects fins tels que la régulation de la vitesse maximale)

de polluants du trafic routier à la fois: Opérationnelle (basée sur des données disponibles)

3 Revue des modèles d émissions Modèles macroscopiques discrets basés sur une classification des états du trafic (COST, ARTEMIS, COPERT). L approche requiert uniquement de connaître le type du réseaux. Modèles macroscopiques continus basés sur la vitesse moyenne des véhicules (MOBILE, COPERT, NAEI, EMFAC). Modèles mésoscopiques (COPERT, Smit et al.). Il s agit généralement d extensions de modèles macroscopiques, basés sur une estimation des densités des vitesses des véhicules. Modèles microscopiques basées sur des performances individuelles agrégées sur des cycles (VERSIT, Rapone et al.). Modèles microscopiques basées sur des performances individuelles instantanées (Joumard et al., VT-MICRO).

Modèles mésoscopiques (COPERT, Smit et al.). Il s agit généralement d extensions de modèles macroscopiques, basés sur une estimation des densités des vitesses des véhicules.

4 Problématique Les modèles macroscopiques sont faciles d utilisation (car basés sur la nature du réseau ou la vitesse moyenne) mais ils permettent difficilement d évaluer l impact de stratégies de régulation modifiant les aspects cinétiques des flux. Les modèles microscopiques permettent de rendre compte précisément des niveaux d émissions mais ils requièrent des données fines (performances instantanées des véhicules) peu accessibles. Utiliser un modèle macroscopique en apportant des connaissances sur les propriétés d écoulement des flux de trafic

Les modèles microscopiques permettent de rendre compte précisément des niveaux d émissions mais ils requièrent des données fines

5 Données utilisées Données individuelles instantanées obtenues par simulation avec un modèle microscopique de trafic (dont les paramètres sont estimées statistiquement sur des données réelles) Trafic simulé sur un cercle (d une longueur de 5 km) pour différents niveaux de densités et deux régulations de la vitesse maximale Distinction de deux états de trafic: Libre (vitesse des véhicules homogène) pour des densités faibles Interactif ou congestionné (vitesse des véhicules hétérogènes, présence d ondes cinématiques) pour des densités importantes

densités et deux régulations de la vitesse maximale Distinction de deux états de trafic: Libre (vitesse des véhicules homogène) pour des

6 Exemples de trajectoires obtenues Free state Interactive state time, s time, s space, m space, m

150 200 250 time, s 0 50 100 150 200 250

7 Comparaisons des estimations entre le modèle COPERT basé sur la vitesse moyenne et un modèle microscopique (FC) (CO) fuel consumption, kg CO emission, kg (NOx) (HC) NOx emission, g HC emission, g gazoline Rapone and al. COPERT ϑ = 90 km/h ϑ = 125 km/h critical density legends

CO emission, kg 0 2 4 6 8 (NOx) (HC) NOx emission, g 0 200 HC emission, g 0

8 Estimation des niveaux d émissions avec les modèles COPERT basés sur vitesse moyenne et densité des vitesses (FC) (CO) fuel consumption, kg CO emission, kg (NOx) (HC) NOx emission, g HC emission, g COPERT (gazoline) with speed dens. with mean value ϑ = 90 km/h ϑ = 125 km/h critical density legends

2 4 6 (NOx) (HC) NOx emission, g 0 100 200 HC emission, g 20 60 100 COPERT

9 Estimation des niveaux d émissions avec le modèle COPERT basé sur un mélange bi-modale des vitesses (FC) (CO) fuel consumption, kg CO emission, kg (NOx) (HC) NOx emission, g HC emission, g COPERT (gazoline) with mixed speed with speed dens. ϑ = 90 km/h ϑ = 125 km/h critical density legends

2 4 6 8 (NOx) (HC) NOx emission, g 0 100 200 HC emission, g 20 60 100 COPERT

10 Conclusions et perspectives de travail Conclusions: Les modèles basés sur la vitesse moyenne ne sont pas toujours suffisamment précis pour estimer l impact de stratégies d exploitation Supposer que la vitesse moyenne est un mélange de deux modes apparaît être un compromis raisonnable permettant un gain de précision significatif Perspectives de travail: Développer une méthodes d estimation statistique des paramètres du modèle Confronter les estimations à des données réelles et évaluer l apport de la démarche

être un compromis raisonnable permettant un gain de précision significatif Perspectives de travail: Développer une méthodes d

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