Acta Scientiarum: Technology (Jan 2011)

Adaptação do modelo de emissão modal CMEM para a frota da cidade de Maringá, Estado do Paraná, Brasil = Adaptation of CMEM modal emission model to the fleet of the city of Maringá, Paraná State, Brazil

  • Ed Pinheiro Lima,
  • Sergio Henrique Demarchi,
  • Marcelino Luiz Gimenes

Journal volume & issue
Vol. 33, no. 1
pp. 17 – 25

Abstract

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Este artigo descreve a adaptação do modelo de emissão modal CMEM à frota da cidade de Maringá, Estado do Paraná, Brasil. Foram adotados como parâmetros de referência os fatores médios ponderados de emissão e de consumo determinados para a cidade. Esses fatores ponderados foram obtidos para cada fase do Proconve por meio dos fatores médios de emissão, corrigidos pelos fatores de deterioração do AP-42 da EPA e de consumo. Para cada fase do Proconve, foi associado um veículo representativo. Para cada veículo representativo, os parâmetros do modelo CMEM foram ajustados para aproximar-se aos fatores de emissão e consumo de referência. Observou-se que os fatores do AP42 tendem a representar melhor a deterioração da frota, principalmente para veículos mais antigos. A comparação com resultados do ciclo FTP, desagregados por fase, demonstrou variações percentuais mais significativas do que no valor total do ciclo. This paper describes the CMEM modal emission model adaptation to the fleet of the city of Maringá, Parana state, Brazil. Weighted averagefactors of determined emission and consumption for the city were adopted as reference parameters. These weighed factors were obtained for each PROCONVE phase through consumption and emission average factors, the latter corrected by AP-42 deterioration factors. For each Proconve phase a composite vehicle was associated. For each composite vehicle, the CMEM model parameters were adjusted to approach emission and consumption reference factors. It was observed AP42 deterioration factors tend to better represent the deterioration of the fleet, especially old vehicles. The comparison with FTP cycleresults, disaggregated by phase, demonstrated more significant percentile variations than the total value of the cycle.

Keywords