XII Expert panel emissioni da trasporto su strada
Stima delle percorrenze dei veicoli: confronto fra
set di dati disponibili e influenza sulle stime di
emissione
Ing. Stefano Caserini Cinzia Pastorello, Simonetta Tugnoli*
* 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
Dati disponibili Provincia di Milano
450
406419
374
400
323
350
262273
300
250
174178
159
200
150
105
100
50
15
1 1 1 2 0 1 2 2 3 2 2 5 2 3 5 9
35 22
72
62
51
21
6 2
20
03
20
01
19
99
19
97
19
95
19
93
19
91
19
89
19
87
19
85
19
83
19
81
19
79
19
77
19
75
19
73
19
71
19
69
0
Anno 1986
Dati utili solo su 15 anni
anno immatricolazione
Anno 2000
Dati disponibili Provincia di Ferrara
10000
9000
8000
7000
benzina
diesel
6000
5000
4000
3000
2000
Sempre > 15 veicoli
1000
2004
2003
2002
2001
1999
1998
1997
1995
1994
1993
1991
1990
1989
1988
1987
1986
1984
1983
1982
1981
1979
1978
1976
1975
1974
1973
<1973
0
Definizioni metodologiche /1
Percorrenza Media Annua
PMA, 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
Percorrenza Cumulata Media
PCMk = percorrenza cumulata media dei veicoli di anzianità k,
numero medio di km che i veicoli hanno percorso dopo k anni dalla
loro prima interrogazione
Questo è il dato ricavato dai dati raccolti durante le revisioni dei
veicoli, tramite rilevamento dei dati misurati dal contakilometri.
Età del veicolo
K = AC-AI + 1/12*(MC-6)
K = età del veicolo
AC = anno di controllo
AI = anno di immatricolazione
MC = mese della data di controllo (da1–gennaio a 12-dicembre)
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 k
K = 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).
Primo confronto:
Percorrenza Media Annua dei veicoli di anzianità K
Anno di Età dei
immatric. veicoli
2000
4
1999
5
1998
6
1997
7
1996
8
1995
9
1994
10
1993
11
1992
12
1991
13
1990
14
1989
15
1988
16
1987
17
1986
18
prov. Milano
benzina
diesel
12,852
19,241
11,388
18,813
11,275
17,719
10,399
16,811
9,971
16,965
9,754
15,701
8,827
11,500
8,753
14,008
8,629
11,213
7,806
11,681
6,905
13,232
7,268
12,388
7,402
10,437
6,369
9,336
6,993
9,348
prov. Ferrara
benzina
diesel
13,809
13,681
12,483
12,140
23,602
22,482
21,263
19,738
11,513
10,504
17,993
15,871
9,838
9,451
8,818
8,575
7,909
7,705
14,135
14,178
13,075
13,258
13,141
11,687
Primo confronto:
Percorrenza Media Annua dei veicoli di anzianità K
Veicoli a benzina
16,000
MI - benzina
FE - benzina
Lineare (MI - benzina)
Lineare (FE - benzina)
14,000
12,000
10,000
y = -389.39x + 14809
8,000
2
R = 0.9521
6,000
4,000
y = -415.39x + 13542
2,000
2
R = 0.9341
0
5
10
15
20
età del veicolo
25
30
35
40
Primo confronto:
Percorrenza Media Annua dei veicoli di anzianità K
Veicoli a benzina
18,000
MI - benzina
FE - benzina
Espo. (MI - benzina)
Espo. (FE - benzina)
16,000
14,000
12,000
-0.0654x
y = 21525e
10,000
2
R = 0.9791
8,000
-0.0459x
y = 14560e
6,000
2
R = 0.9475
4,000
2,000
0
5
10
15
20
età del veicolo
25
30
35
40
Primo confronto:
Percorrenza Media Annua dei veicoli di anzianità K
Veicoli diesel
35,000
MI - diesel
FE - diesel
Lineare (FE - diesel)
Lineare (MI - diesel)
30,000
25,000
20,000
y = -624.17x + 23807
15,000
2
R = 0.9378
10,000
y = -713.36x + 21740
5,000
R2 = 0.8766
0
5
10
15
20
età del veicolo
25
30
35
40
Primo confronto:
Percorrenza Media Annua dei veicoli di anzianità K
Veicoli diesel
35,000
MI - diesel
FE - diesel
Espo. (FE - diesel)
Espo. (MI - diesel)
30,000
25,000
20,000
y = 38375e-0.0717x
15,000
2
R = 0.8364
-0.0517x
y = 23857e
10,000
2
R = 0.8712
5,000
0
5
10
15
20
età del veicolo
25
30
35
40
Primo confronto:
Percorrenza Media Annua dei veicoli di anzianità K
Effetto della curva di interpolazione
35000
30000
25000
20000
15000
10000
5000
0
Benzina
Gasolio
Benzina
Intepolante esponeniale
EURO 0
Gasolio
Interpolante lineare
EURO I
EURO II
EURO III
EURO IV
Problema
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.
Percorrenze cumulate:
Dati originali
250000
200000
150000
100000
50000
Benzina
Gasolio
0
1973
1975
1977
1979
1981
1983
1985
1987
1989
1991
1993
1995
1997
1999
Percorrenze cumulate:
Dati interpolati
250000
percorrenza cumulata [km]
200000
150000
100000
50000
Gasolio
Benzina
0
0
5
10
15
20
età del veicolo
25
30
35