Proyección de emisiones vehiculares en Bogotá D.C., a 2050 usando como año base el año 2008

El estudio muestra los resultados obtenidos de la proyección de emisiones vehiculares para la ciudad de Bogotá D.C., a 2050 usando como año base el año 2008. Para la realización del inventario se uso como software de apoyo el “Sistema de Planificación de Alternativas Energéticas de Largo Plazo” (LEA...

Full description

Autores:
Guzmán Ramos, Luis Elkin
Tipo de recurso:
Fecha de publicación:
2014
Institución:
Universidad Nacional de Colombia
Repositorio:
Universidad Nacional de Colombia
Idioma:
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OAI Identifier:
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Acceso en línea:
https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/53544
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Palabra clave:
62 Ingeniería y operaciones afines / Engineering
Inventario de Emisiones
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description El estudio muestra los resultados obtenidos de la proyección de emisiones vehiculares para la ciudad de Bogotá D.C., a 2050 usando como año base el año 2008. Para la realización del inventario se uso como software de apoyo el “Sistema de Planificación de Alternativas Energéticas de Largo Plazo” (LEAP); que es una herramienta para modelar escenarios energéticos y ambientales. Para alimentar el modelo se uso información energética de los consumos de combustible para la ciudad en el año base de la Unidad de Planeación Minero Energética (UPME) y la empresa Gas Natural Fenosa (GNF); para la flota vehicular se uso información del inventario de emisiones realizado en el año 2008 como del observatorio Ambiental de Bogotá; los factores de emisión fueron tomados del IVE. Una vez evaluada la información se alimentó el modelo generando un árbol de la demanda que se constituye por 4 niveles, tipo de vehículo, tamaño del motor en centímetros cúbicos, tipo de combustible y tecnología que es representada en un factor de emisión. Se alimentó las variables de existencia y ventas de los vehículos, kilometraje, rendimiento de combustible, se generaron los perfiles de antigüedad de los vehículos existentes, perfil de supervivencia de los vehículos nuevos y los factores de emisión. Como resultados se estimó para el año base un consumo energético con diferencias menores al 5% relacionado con la información suministrada por la UPME y GNF; se calculó un total de 4.991.296,60 toneladas de CO2, 19.369,52 toneladas de COV, aportados en su mayoría por la categoría Autos y el combustible gasolina, 311.078,17 toneladas de CO con mayor aporte por parte de los camiones y combustible gasolina, 5.481.57 toneladas de SO2 y 27.552,40 toneladas de NOx aportadas en su mayoría por la categoría de buses y 953,20 toneladas de material particulado fino dado como PM2.5. Los resultados de las proyecciones muestras que la mayor demanda energética durante el periodo 2008 a 2050 la tendrá el diésel, seguido de la Gasolina. En cuanto a las emisiones la categoría Autos representa las mayores emisiones de CO2, la categoría motos al pasar de los años generaran grandes aportes a las emisiones de CO, COV y PM2.5, las emisiones de SO2 disminuirán considerablemente a 2050 llegando a 348 toneladas en el año de 5482 toneladas generadas en el 2008.
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Para alimentar el modelo se uso información energética de los consumos de combustible para la ciudad en el año base de la Unidad de Planeación Minero Energética (UPME) y la empresa Gas Natural Fenosa (GNF); para la flota vehicular se uso información del inventario de emisiones realizado en el año 2008 como del observatorio Ambiental de Bogotá; los factores de emisión fueron tomados del IVE. Una vez evaluada la información se alimentó el modelo generando un árbol de la demanda que se constituye por 4 niveles, tipo de vehículo, tamaño del motor en centímetros cúbicos, tipo de combustible y tecnología que es representada en un factor de emisión. Se alimentó las variables de existencia y ventas de los vehículos, kilometraje, rendimiento de combustible, se generaron los perfiles de antigüedad de los vehículos existentes, perfil de supervivencia de los vehículos nuevos y los factores de emisión. Como resultados se estimó para el año base un consumo energético con diferencias menores al 5% relacionado con la información suministrada por la UPME y GNF; se calculó un total de 4.991.296,60 toneladas de CO2, 19.369,52 toneladas de COV, aportados en su mayoría por la categoría Autos y el combustible gasolina, 311.078,17 toneladas de CO con mayor aporte por parte de los camiones y combustible gasolina, 5.481.57 toneladas de SO2 y 27.552,40 toneladas de NOx aportadas en su mayoría por la categoría de buses y 953,20 toneladas de material particulado fino dado como PM2.5. Los resultados de las proyecciones muestras que la mayor demanda energética durante el periodo 2008 a 2050 la tendrá el diésel, seguido de la Gasolina. En cuanto a las emisiones la categoría Autos representa las mayores emisiones de CO2, la categoría motos al pasar de los años generaran grandes aportes a las emisiones de CO, COV y PM2.5, las emisiones de SO2 disminuirán considerablemente a 2050 llegando a 348 toneladas en el año de 5482 toneladas generadas en el 2008.Abstract. Emission projections are a useful tool in the public policy design process. They have been extensively used to assess greenhouse emissions and their effect on climate in different scenarios worldwide, but they are also useful to assess emissions of criteria pollutants under different pollution abatement scenarios. This study shows the results of the projection of energy demand and vehicle emissions for the city of Bogota between 2008 and 2050 using the Long-range Energy Alternatives Planning (LEAP) system, which is a tool for modeling energy and environmental scenarios. Baseline emissions were estimated using primary and secondary data. Energy fuel consumption was taken from the Mining and Energy Planning Unit (UPME) and the city’s natural gas provider (Gas Natural Fenosa, GNF). Emissions data were taken from the official emission inventory conducted in 2008 and emission factors were calculated using the IVE model and previously conducted on-road measurements. The LEAP model uses 4 levels of vehicle information, namely vehicle type, engine size, fuel type and technology level. Vehicle sales, mileage, fuel efficiency, vehicle fleet distribution, vehicle age distribution and scrapping age profiles of existing vehicles, among other variables, were derived from different sets of data and projected by applying assumptions based on expert criteria. The difference between the baseline energy demand estimated from vehicle activity and the real energy demand from official data was lower than 5%. The corresponding baseline emissions for such scenario were 4.99 million tons of CO2, 19,369 tons of COVs (mostly from gasoline passenger cars), 311,078 tons of CO (mainly from gasoline light-duy trucks), 5,481 tons of SO2 and 27,552 tonnes of NOx (mostly from buses) and 953 tons of fine particulate matter (mainly from buses and trucks). The increase in energy demand between 2008 and 2050 will be higher for diesel than for petrol. The increase in the number of motorcycles over the years will cause a significant increase in emissions of CO, COV and PM2.5. SO2 emissions will decrease substantially by 2050.Maestríaapplication/pdfspaUniversidad Nacional de Colombia Sede Bogotá Facultad de Ingeniería Departamento de Ingeniería Química y AmbientalDepartamento de Ingeniería Química y AmbientalGuzmán Ramos, Luis Elkin (2014) Proyección de emisiones vehiculares en Bogotá D.C., a 2050 usando como año base el año 2008. Maestría thesis, Universidad Nacional de Colombia.62 Ingeniería y operaciones afines / EngineeringInventario de EmisionesProyección de inventariosFuentes móvilesEmisionesProyección de emisiones vehiculares en Bogotá D.C., a 2050 usando como año base el año 2008Trabajo de grado - Maestríainfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionTexthttp://purl.org/redcol/resource_type/TMORIGINALluiselkinguzmanramos.2014application/octet-stream2230797https://repositorio.unal.edu.co/bitstream/unal/53544/1/luiselkinguzmanramos.201483e735bf2e8bceebc1523d218fff0b86MD51unal/53544oai:repositorio.unal.edu.co:unal/535442022-11-04 16:16:16.653Repositorio Institucional Universidad Nacional de Colombiarepositorio_nal@unal.edu.co