Stima delle percorrenze dei veicoli: confronto fra set di dati disponibili e influenza sulle stime di

emissione

Ing. Stefano Caserini Cinzia Pastorello, Simonetta Tugnoli*

XII Expert panel emissioni da trasporto su strada

* ARPA Emilia-Romagna

Obiettivi del lavoro

• Stima delle percorrenze medie degli autoveicoli

• Influenza sulle percorrenze delle seguenti variabili:

- tipo di alimentazione (benzina o diesel);

- anzianità dei veicoli

• Le percorrenze dei veicoli sono importanti perché: - permettono di stimare le emissioni da traffico diffuso- permettono di stimare il numero dei veicoli effettivamente circolanti su una strada, noti i dati di flussi di traffico aggregati in macrocategorie e di parco immatricolato

Ottobre 2005 - marzo 2006: Raccolta ed elaborazione dei dati nell’ambito di una Tesina di Laurea discussa al Politecnico di Milano, Stima delle percorrenze veicolari in Milano e provincia

6/6/2006: Sottogruppo Metodologie emissioni da traffico, Milano: Andamento delle percorrenze veicolari con l’età: importanza per la stime della emissioni

Settembre 2006 - Ottobre 2006: ARPA Emilia Romagna: dati di percorrenze in Provincia di Ferrara

9/11/2006: prima discussione sui risultati

Dicembre 2006: conclusione del lavoro

Dati acquisiti – Provincia di Milano

• Schede campagna “Bollino Blu” per l’anno 2005 presso la Provincia di Milano, Direzione Centrale Ambiente:

• Solo veicoli > 4 anni di età (immatricolati 2000)• Obbligo Bollino Blu per veicoli < 4 anni solo se > 80000 km• Schede di 3000 veicoli dal 1969 al 2003.• Milano + 10 Comuni dell’hinterland: - benzina: 2300 veicoli; - diesel: 700 veicoli.• Per ciascun veicolo: - immatricolazione (anno); - alimentazione (benzina o diesel); - marmitta catalitica (con o senza); - percorrenze totali (km); - data controllo (giorno, mese, anno).

Dati acquisiti – Provincia di Ferrara

• Schede campagna “Bollino Blu” per l’anno 2005 presso la Provincia di Ferrara*

• Solo veicoli > 4 anni di età (immatricolati 2000)

• Schede di 124.000 veicoli dal 1969 al 2003.

• set consistente di dati nel periodo 1967-1999

• mancano alcuni anni (2000, 1996, 1992, 1985, 1980, 1977, 1971) ?

* Dati forniti da ARPA Emilia-Romagna Sez. Provinciale Ferrara-Servizio informativo

Scheda tipo

Provincia di Milano

0 5 9 1535

51 62 72105

159174178

262273

374406419

323

6 22122

11 21 1 2 2 3 2 2 5 2 30

50

100

150

200

250

300

350

400

450

anno immatricolazione

Dati disponibili Provincia di Milano

Anno 2000

Anno 1986Dati utili solo su 15 anni

Dati disponibili Provincia di Ferrara

0

1000

2000

3000

4000

5000

6000

7000

8000

9000

10000<1

973

1973

1974

1975

1976

1978

1979

1981

1982

1983

1984

1986

1987

1988

1989

1990

1991

1993

1994

1995

1997

1998

1999

2001

2002

2003

2004

benzina

diesel

Sempre > 15 veicoli

Definizioni metodologiche /1

Percorrenza Media AnnuaPMA, percorrenza media annua dei veicoli: è il numero medio di km che i veicoli percorrono in un anno. Questa percorrenza può essere ricavata tramite rilevamento dei dati misurati dal contakilometri nello stesso giorno di due anni successivi.

Definizioni metodologiche /2

Età del veicoloK = AC-AI + 1/12*(MC-6)

K = età del veicoloAC = anno di controlloAI = anno di immatricolazione MC = mese della data di controllo (da1–gennaio a 12-dicembre)

Percorrenza Cumulata MediaPCMk = percorrenza cumulata media dei veicoli di anzianità k, numero medio di km che i veicoli hanno percorso dopo k anni dalla loro prima interrogazioneQuesto è il dato ricavato dai dati raccolti durante le revisioni dei veicoli, tramite rilevamento dei dati misurati dal contakilometri.

Definizioni metodologiche /3

Percorrenza Media Annua dei veicoli di anzianità K PMAk = PCMk / K

PMAk, percorrenza media annua dei veicoli di anzianità k: è il numero medio di km che i veicoli di una certa età k percorrono all’anno nell’ipotesi di uguale percorrenza annua durante la loro vita. PCMk = percorrenza cumulata media dei veicoli di anzianità kK = età del veicolo

I veicoli fanno tutti gli anni la stessa percorrenza: ipotesi poco realistica e smentita dai dati stessi di percorrenze

medie annue, che mostrano una diminuzione con l’età dei veicoli

Definizioni metodologiche /4

Percorrenza Effettiva Annua Media dei veicoli di anzianità k nell’anno j

PEMAkj È il numero medio di km che i veicoli di anzianità k percorrono nell’anno j. È questo il dato necessario ad esempio nelle stima delle emissioni da traffico, in cui è necessarie assegnare ad ogni tipologia di veicolo (Euro 0, Euro I, Euro II, ecc., ..) la relativa percorrenza. Per stimare questa percorrenza è necessario monitorare l’andamento delle percorrenze di set di veicoli della stessa anzianità durante la loro vita, registrando l’andamento progressivo delle percorrenze. Come sarà discusso in seguito, partire dai dati delle percorrenze cumulate può portare a valori irrealistici (es.: negativi).

benzina diesel benzina diesel2000 4 12,852 19,241 1999 5 11,388 18,813 13,809 23,602 1998 6 11,275 17,719 13,681 22,482 1997 7 10,399 16,811 12,483 21,263 1996 8 9,971 16,965 12,140 19,738 1995 9 9,754 15,701 1994 10 8,827 11,500 11,513 17,993 1993 11 8,753 14,008 10,504 15,871 1992 12 8,629 11,213 1991 13 7,806 11,681 9,838 14,135 1990 14 6,905 13,232 9,451 14,178 1989 15 7,268 12,388 8,818 13,075 1988 16 7,402 10,437 8,575 13,258 1987 17 6,369 9,336 7,909 13,141 1986 18 6,993 9,348 7,705 11,687

prov. Milano prov. FerraraAnno di immatric.

Età dei veicoli

Primo confronto: Percorrenza Media Annua dei veicoli di anzianità K

Primo confronto: Percorrenza Media Annua dei veicoli di anzianità K

Veicoli a benzina

y = -415.39x + 13542

R2 = 0.9341

y = -389.39x + 14809

R2 = 0.9521

-

2,000

4,000

6,000

8,000

10,000

12,000

14,000

16,000

0 5 10 15 20 25 30 35 40

età del veicolo

MI - benzinaFE - benzinaLineare (MI - benzina)Lineare (FE - benzina)

Primo confronto: Percorrenza Media Annua dei veicoli di anzianità K

Veicoli a benzina

y = 14560e-0.0459x

R2 = 0.9475

y = 21525e-0.0654x

R2 = 0.9791

-

2,000

4,000

6,000

8,000

10,000

12,000

14,000

16,000

18,000

0 5 10 15 20 25 30 35 40

età del veicolo

MI - benzinaFE - benzinaEspo. (MI - benzina)Espo. (FE - benzina)

Primo confronto: Percorrenza Media Annua dei veicoli di anzianità K

Veicoli diesel

y = -624.17x + 23807

R2 = 0.9378

y = -713.36x + 21740

R2 = 0.8766

-

5,000

10,000

15,000

20,000

25,000

30,000

35,000

0 5 10 15 20 25 30 35 40

età del veicolo

MI - dieselFE - dieselLineare (FE - diesel)Lineare (MI - diesel)

y = 38375e-0.0717x

R2 = 0.8364

y = 23857e-0.0517x

R2 = 0.8712

-

5,000

10,000

15,000

20,000

25,000

30,000

35,000

0 5 10 15 20 25 30 35 40

età del veicolo

MI - dieselFE - dieselEspo. (FE - diesel)Espo. (MI - diesel)

Primo confronto: Percorrenza Media Annua dei veicoli di anzianità K

Veicoli diesel

Primo confronto: Percorrenza Media Annua dei veicoli di anzianità K

Effetto della curva di interpolazione

0

5000

10000

15000

20000

25000

30000

35000

Benzina Gasolio Benzina Gasolio

Intepolante esponeniale Interpolante lineare

EURO 0 EURO I EURO II EURO III EURO IV

Stimare la Percorrenza Effettiva Annua Media a partire dai dati delle percorrenze cumulate può portare a valori irrealistici (es.: negativi).Contrariamente a quanto potrebbe sembrare, la percorrenza cumulata media dei veicoli non è sempre crescente al crescere dell’età dei veicoli. In altre parole, veicoli di età elevata possono mediamente avere percorrenze cumulate inferiori a veicoli più giovani.

Questo succede oltre un certo livello di percorrenza, come in seguito discusso.

Problema

Percorrenze cumulate: Dati originali

0

50000

100000

150000

200000

250000

1973 1975 1977 1979 1981 1983 1985 1987 1989 1991 1993 1995 1997 1999

Benzina Gasolio

Percorrenze cumulate: Dati interpolati

0

50000

100000

150000

200000

250000

0 5 10 15 20 25 30 35

età del veicolo

perc

orre

nza

cum

ulat

a [k

m]

Gasolio Benzina