Understanding how to reduce road transport emissions : modelling the impact of eco-driving

Entre los problemas medioambientales más trascendentales para la sociedad, se encuentra el del cambio climático así como el de la calidad del aire en nuestras áreas metropolitanas. El transporte por carretera es uno de los principales causantes, y como tal, las administraciones públicas se enfrentan a estos problemas desde varios ángulos: Cambios a modos de transporte más limpios, nuevas tecnologías y combustibles en los vehículos, gestión de la demanda y el uso de tecnologías de la información y la comunicación (ICT) aplicadas al transporte. En esta tesis doctoral se plantea como primer objetivo el profundizar en la comprensión de cómo ciertas medidas ICT afectan al tráfico, las emisiones y la propia dinámica de los vehículos. El estudio se basa en una campaña de recogida de datos con vehículos flotantes para evaluar los impactos de cuatro medidas concretas: Control de velocidad por tramo, límites variables de velocidad, limitador de velocidad (control de crucero) y conducción eficiente (eco‐driving). Como segundo objetivo, el estudio se centra en la conducción eficiente, ya que es una de las medidas que más ahorros de combustible presenta a nivel individual. Aunque estas reducciones están suficientemente documentadas en la literatura, muy pocos estudios se centran en estudiar el efecto que los conductores eficientes pueden tener en el flujo de tráfico, y cuál sería el impacto si se fuera aumentando el porcentaje de este tipo de conductores. A través de una herramienta de microsimulación de tráfico, se han construido cuatro modelos de vías urbanas que se corresponden con una autopista urbana, una arteria, un colector y una vía local. Gracias a los datos recogidos en la campaña de vehículos flotantes, se ha calibrado el modelo, tanto el escenario base como el ajuste de parámetros de conducción para simular la conducción eficiente. En total se han simulado 72 escenarios, variando el tipo de vía, la demanda de tráfico y el porcentaje de conductores eficientes. A continuación se han calculado las emisiones de CO2 and NOx mediante un modelo de emisiones a nivel microscópico. Los resultados muestran que en escenarios con alto porcentaje de conductores eficientes y altas demandas de tráfico las emisiones aumentan. Esto se debe a que las mayores distancias de seguridad y las aceleraciones y frenadas suaves hacen que aumente la congestión, produciendo así mayores emisiones a nivel global. Climate change and the reduced air quality in our metropolitan areas are two of the main environmental problems that the society is addressing currently. Being road transportation one of the main contributors, public administrations are facing these problems from different points of view: shift to cleaner modes, new fuels and vehicle technologies, demand management and the use of information and communication technologies (ICT) applied to transportation. The first objective of this thesis is to understand how certain ICT measures affect traffic, emissions and vehicle dynamics. The study is based on a data collection campaign with floating vehicles to evaluate the impact of four specific measures: section speed control, variable speed limits, cruise control and eco‐driving. The second objective of the study focuses on eco‐driving, as it is one of the measures that present the largest fuel savings at an individual level. Although these savings are well documented in the literature, few studies focus on how ecodrivers affect the surrounding vehicles and the traffic, and what would be the impact in case of different eco‐drivers percentage. Using a traffic micro‐simulation tool, four models in urban context have been built, corresponding to urban motorway, urban arterial, urban collector and a local street. Both the base‐case and the parameters setting to simulate eco‐driving have been calibrated with the data collected through floating vehicles. In total 72 scenarios were simulated, varying the type of road, traffic demand and the percentage of eco‐drivers. Then, the CO2 and NOx emissions have been estimated through the use of an emission model at microscopic level. The results show that in scenarios with high percentage of co‐drivers and high traffic demand the emissions rise. Higher headways and smooth acceleration and decelerations increase congestion, producing higher emissions globally.