Estimación de emisiones vehiculares mediante modelo dinámico de sistemas en la carretera Central en la ciudad de Lima - Perú noviembre 2020

• Prieto-Mostacero , Keren Abigail ^[1] ; Ordoñez Luera, Iveth Sheyla ^[1] ; Fernandez Rojas, Joel Hugo ^[1]
  1. [1] Universidad Peruana Unión

     Universidad Peruana Unión

     Perú

     
• Localización: INGE CUC, ISSN 0122-6517, ISSN-e 2382-4700, Vol. 19, Nº. 1, 2023 (Ejemplar dedicado a: (Enero - Junio))
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Estimation of vehicular emissions by means of a dynamic model of systems in the Central highway in the city of Lima - Peru November 2020
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• Resumen
  • español

    Introducción: La mayor contaminación del aire como gases orgánicos totales y partículas micrométricas es causada por el parque automotor; esta realidad se muestra mediante una dinámica de sistemas.

    Objetivo: El objetivo de la investigación fue estimar las emisiones vehiculares generadas y liberadas a la atmosfera en la Carretera Central cono Este de la ciudad de Lima, Perú.

    Metodología: Se obtuvo los datos durante 35 días continuos en noviembre y diciembre del 2020. Luego se desarrolló un modelo dinámico de sistemas en el software VENSIM PLE 8.2.1, se ingresaron variables de niveles de actividad como el número de vehículos agrupados en categorías y factores de emisión con relación a la velocidad adquiridos de la EMEP/EEA 2019.

    Introducción: La mayor contaminación del aire como gases orgánicos totales y partículas micrométricas es causada por el parque automotor; esta realidad se muestra mediante una dinámica de sistemas.

    Objetivo: El objetivo de la investigación fue estimar las emisiones vehiculares generadas y liberadas a la atmosfera en la Carretera Central cono Este de la ciudad de Lima, Perú.

    Metodología: Se obtuvo los datos durante 35 días continuos en noviembre y diciembre del 2020. Luego se desarrolló un modelo dinámico de sistemas en el software VENSIM PLE 8.2.1, se ingresaron variables de niveles de actividad como el número de vehículos agrupados en categorías y factores de emisión con relación a la velocidad adquiridos de la EMEP/EEA 2019.

    Resultados: Se contabilizaron 853670 vehículos, de los cuales la categoría B correspondiente a vehículos livianos de cuatro pasajeros representan 59.18% del total. El modelo estimó como principal agente gaseoso que se emite a la atmosfera al CO2 con un total de 632982 toneladas, tres agentes presentan emisiones medias CO, HCT y NOX con 174.14, 66.57 y 41.55 toneladas respectivamente, las emisiones menores son PM10, CH4, SO2, N2O y NH3 los cuales generaron 1.46, 0.9, 1.88, 0.15 y 0.02 toneladas respectivamente.

    Conclusiones: La mayor contaminación causa vehículos de categoría B que correspondiente a vehículos livianos de cuatro pasajeros con emisiones de CO2, CO y HCT, la categoría G, que son camiones pesados mayores a 16 toneladas y la categoría A Motocicletas suman también a estas emisiones en menor medida.

  • English

    Introduction: The greatest air pollution such as total organic gases and micrometric particles is caused by the automobile fleet; this reality is shown through a system dynamics.

    Objective: The objective of the research was to estimate the vehicular emissions generated and released into the atmosphere in the Central Highway in the eastern part of the city of Lima, Peru.

    Method: The data was obtained during 35 continuous days in November and December 2020. Then a dynamic systems model was developed in the VENSIM PLE 8.2.1 software, variables of activity levels were entered such as the number of vehicles grouped in categories and factors of emission relative to speed acquired from EMEP / EEA 2019.

    Results:  853 670 vehicles were counted, of which category B corresponding to four-passenger light vehicles represent 59.18% of the total. The model estimated CO2 as the main gaseous agent that is emitted into the atmosphere with a total of 632982 tons, three agents present average emissions CO, HCT and NOX with 174.14, 66.57 and 41.55 ton respectively, the lowest emissions are PM10, CH4, SO2 , N2O and NH3 which generated 1.46, 0.9, 1.88, 0.15 and 0.02 tons respectively.

    Conclusions: The greater pollution causes category B vehicles than corresponding to four-passenger light vehicles with CO2, CO and HCT emissions, category G, which are heavy trucks greater than 16 tons and category A Motorcycles also add to these emissions to a lesser extent.