Modélisation des émissions de polluants dues au trafic routier Vincent AGUILÉRA Antoine T ORDEUX — L ABORATOIRE V ILLE M OBILITÉ T RANSPORT — 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 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) 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). 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 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 Exemples de trajectoires obtenues 200 150 time, s 100 50 0 0 50 100 time, s 150 200 250 Interactive state 250 Free state −400 −200 0 space, m 200 400 −400 −200 0 space, m 200 400 Comparaisons des estimations entre le modèle COPERT basé sur la vitesse moyenne et un modèle microscopique 20 30 40 8 6 4 2 0 150 CO emission, kg 250 (CO) 50 fuel consumption, kg (FC) 50 20 density, veh/km 50 density, veh/km 100 200 gazoline Rapone and al. COPERT ϑ = 90 km/h ϑ = 125 km/h critical density 0 HC emission, g NOx emission, g 200 40 50 (HC) 0 30 40 density, veh/km (NOx) 20 30 20 30 40 50 density, veh/km legends Estimation des niveaux d’émissions avec les modèles COPERT basés sur vitesse moyenne et densité des vitesses 20 30 40 6 4 2 0 160 CO emission, kg (CO) 60 100 fuel consumption, kg (FC) 50 20 density, veh/km 50 density, veh/km 60 100 COPERT (gazoline) with speed dens. with mean value ϑ = 90 km/h ϑ = 125 km/h critical density 20 HC emission, g 200 NOx emission, g 100 40 50 (HC) 0 30 40 density, veh/km (NOx) 20 30 20 30 40 50 density, veh/km legends Estimation des niveaux d’émissions avec le modèle COPERT basé sur un mélange bi-modale des vitesses 20 30 40 8 6 4 2 0 120 CO emission, kg 180 (CO) 60 fuel consumption, kg (FC) 50 20 density, veh/km 50 density, veh/km 60 100 COPERT (gazoline) with mixed speed with speed dens. ϑ = 90 km/h ϑ = 125 km/h critical density 20 HC emission, g NOx emission, g 100 200 40 50 (HC) 0 30 40 density, veh/km (NOx) 20 30 20 30 40 50 density, veh/km legends 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