ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE
FAKULTA DOPRAVNÍ

ÚSTAV ŘÍDICÍ TECHNIKY A TELEMATIKY

PROJEKT VÝVOJE VLASTNÍHO
ENVIRONMENTÁLNÍHO MODELU

Hlavní řešitel: Přemysl Derbek
(E-mail: derbek@lss.fd.cvut.cz)

Školitel: doc. Ing. Pavel Hrubeš, Ph.D.

Ústav řídicí techniky a telematiky
Fakulta dopravní
České vysoké učení technické v Praze
Konviktská 20
110 00 Praha 1

Projekt vznikl za podpory grantů:
SGS 2010 ČVUT (SGS10/219/OHK3/2T/16)
SGS 2012 ČVUT (SGS12/085/OHK3/1T/16)

Projekt významně podpořil disertační práci Ing. Přemysla Derbeka s názvem „Modelování stavu emisního zatížení způsobeného silničními vozidly v okolí silniční a dálniční sítě osazené mýtnými branami“.

Úvod a význam

Webové stránky projektu Modelování stavu emisního zatížení z mobilních zdrojů v závislosti na parametrech počasí představují možnosti tvorby a vývoje environmentálního modelu umožňujícího mapování emisního zatížení pocházejícího od silničních vozidel podél pozemních komunikací osazených mýtnými branami. Rovněž představují dílčí dosažené cíle. Předpokladem je, že pro tvorbu modelu jsou jako dominantní použita data získaná na mýtných branách ČR. Vývoj a celá problematika emisního modelu je stále aktuální a stále tak jsou aktuální i možnosti doplnění současných vstupních zdrojů dalšími sekundárními datovými podklady.

Význam problematiky environmentálních modelů emisního zatížení

Rostoucí význam v oblasti plánování snižování emisí nejen na úrovni národní, ale i oblastní zdůrazňuje reálnou potřebu návrhů vyváženého prostředí, které je dlouhodobě udržitelné jak pro nezbytný silniční provoz, tak i pro samotné chodce a zejména pro dobré životní podmínky obyvatel zatížených oblastí. Takové prostředí, jež je bezpečné a zároveň příjemné jeho obyvatelům, citlivé a šetrné k životnímu prostředí.

Chceme-li se vypořádat se znečišťováním životního prostředí, je potřeba porozumět stávajícím procesům znečištění, umět rozpoznat konkrétní zdroje znečištění, být schopni zaznamenat a měřit jednotlivé faktory znečištění apod. Studie umožňuje rozšíření strategie hodnocení dopravy nejen z hlediska operační efektivnosti, ale také z hlediska ochrany životního prostředí. Komplexní řešení problematiky má tak vyznám pro následující oblasti dopravního a environmentálního inženýrství.

• Dopad na novou infrastrukturu.
• Plánování „pracovních“ oblastí (tzv. workzones).
• Schémata zmírnění dopravního/emisního přetížení.
• Nastavování hranic produkce uhlíkových emisí.
• Srovnávaní situací před a po analýze.
• Analýzy následujících let.

Výzkum také řeší aktuální přínos ve využití a vícenásobném zhodnocení telematických systémů a mýtných bran ČR druhotným použitím jejich dat právě pro emisní modelování. Ve výsledném řešení zkoumané problematiky by měl model stavu emisního zatížení z mobilních zdrojů v závislosti na parametrech počasí posloužit jako veřejně přístupná webová aplikace vykreslující aktuální a historické mapové přehledy tvorby emisního znečištění z automobilů v okolí sledovaných komunikací v rámci ČR, jež jsou doplněny systémy mýtných bran.

Současný stav disponibilních modelů emisního zatížení z vozidel

Všechny použité publikace v následující části jsou podrobněji identifikovány v záložce „Obecná literatura“.

Situace emisního modelování z vozidel v ČR

Podobný, nebo alespoň vzdáleně podobný výzkum odhadů emisního zatížení z mobilních zdrojů využívající myšlenky druhotného zhodnocení záznamů dat dálničního mýtného systému není zatím v ČR znám.

Mgr. Pavel Juruš, Ph.D. se ve své disertační práci „Modelování atmosféry v regionálním měřítku s aplikacemi v dopravě” zabývá mimo jiné návrhem a implementací deterministického systému pro komplexní simulace úniků nebezpečných látek za předpokladu využití realistického a aktuálního popisu atmosféry. Jeho poznatky v oblasti numerických modelů atmosféry, modelování počasí a transportních modelů vůbec mohou velkou měrou přispět k úspěšnému řešení implementace vlivů počasí a šíření znečisťujících látek do uvažovaného environmentálního modelu emisního zatížení.

Situace modelování emisí z vozidel v zahraničí

Na webových stránkách státního projektu USA MOBILE6 Vehicle Emission Modeling Software (http://www.epa.gov/oms/m6.htm) nalezneme kompletní podporu k vývíjenému environmentálnímu modelu MOBILE 6. Model samotný je zde ke stažení ve formě několika souborů, knihoven a tvoří uzavřený systém, ne příliš „user friendly“. Množství technické dokumentace obsahuje popisy a způsoby práce s nástrojem a analýzu dat, ale nikterak nenechává uživatele nahlédnout do vlastního vědeckého řešení. Navíc je model parametricky uzpůsoben pro podmínky dané země, pročež je pro potřeby ČR, tak jak je na webu k dispozici, nepoužitelný. Webový zdroj ale obsahuje i odkazy na nejrůznější prameny popisující dílčí procesy a zákonitosti spjaté s tvorbou, přetvářením a šířením znečisťujících látek. Tyto informace by mohly účelně přispět ve vývoji vlastního modelu.

Nejvíce k tématu se asi přiblížíme v publikaci „The Integrated Computer System for Modelling of Air Pollution Based on the Digital Data“ polských autorů Drąga Ł. a Wojciecha S. Nalezneme zde hrubý popis integrovaného počítačového systému pro modelování emisní zátěže z automobilů a jejich šíření. Řeší předem ručně předpřipravené, menší, úseky pozemních komunikací, nikoli ale kompletní dálniční síť. Autoři však částečně popisují řešení vlastního modelu dopravního proudu založeném na Kraussových modelech bezpečné vzdálenosti. Myšlenka metody by mohla přispět k přesnějšímu zpracování syrových vstupních dat z mýtných bran. Zajimavý je zde také popis disperzního modelu, ukazující možnosti výpočtů koncentrací znečištění a jejich jednoduchého šíření (obrázek 1). Celkový model autorů využívá několik vlastních a několik implementovaných komerčních modulů zpracování dat (např. z databází INFRAS a COPERT) a pracuje výhradně s historickými daty GIS. Celkově tak toto řešení není schopné rychle, jednoduše a aktuálně vyhodnocovat situaci znečištění a zmiňovaný komplet tak není vhodný pro širší použití.

Speciální, velmi rozšířenou kategorii tvoří tzv. „Street Pollution Models”, tedy environmentální modely vyvíjené pro podmínky města a to jak měřítkem, tak vlastnostmi chování a šíření polutantů z dopravy mezi výškovými budovami, v tzv. kaňonech ulic („street canyons“, obrázek 2). Pro podmínky dálniční sítě, přilehlého okolí a meso měřítka jsou tyto modely nevhodné. O problematice znečištění z mobilních zdrojů ve městech publikuje např.: Berkowicz R. ve studii "Traffic pollution modelling and emission data" a současně v "A Simple Model for Urban Background Pollution", autoři Karim M. a Matsui H. ve studii "A stochastic model of emission expansion for an urban road", nebo autoři Venegas L.E. a Mazzeo N.A. ve své práci "Modelling of urban background pollution in Buenos Aires City (Argentina)" a mnoho dalších.

Dále existují modely, jenž řeší více či méně výše popsaná zaměření na zpracování emisního zatížení z automobilů, avšak tyto modely jsou komerčními produkty, jenž jsou opět zcela uzavřené a slouží spíše jako uživatelský software pro jednorázové analýzy. Příkladem může být VERSIT+ nebo WinOSPM. O těchto modelech píší např. Smita R. a kol. v práci "A new modelling approach for road traffic emissions: VERSIT+" nebo Vignati E. a kol. v "Generation of Input Parameters for OSPM Calculations" nebo Berkowicz R. a kol. v práci "Evaluation and application of OSPM for traffic pollution assessment for a large number of street locations".

Velká část literatury obsahuje obvykle poutavý název k tématu, ale konkrétně popisuje většinou výsledky a analýzy částí praktických aplikací. Obecně také platí, že jakýkoli environmentální model je vytvářen pro podmínky, parametry a nejrůznější variace a dostupnost vstupních dat lokality svého vzniku (maximálně v rámci státu, země) a jeho přenositelnost a použitelnost je minimální. Tento fakt tak velmi opodstatňuje přínos práce na tomto projektu.

K obecnému modelování emisního zatížení z automobilové dopravy, mimo jiné, lze využít také různé komerční „user friendly” softwarové nástroje. Jedná se však o modelování čistě teoretické, na rozdíl od cíle popisovaného projektu, tedy využití reálných dat. I tak je ale možné tyto nástroje využít pro porovnávání či kalibraci vlastních metod (adresně popisovaného environmentálního modelu). Profesionálně nejpoužívanější mikrosimulační nástroje jsou VISSIM a Quadstone Paramics.

VISSIM

VISSIM je mikroskopický simulační nástroj určený pro modelování multimodálních dopravních proudů, zahrnující osobní a nákladní dopravu, autobusy, tramvaje, železnici, cyklisty a chodce.

Nejčastější využití simulačního nástroje VISSIM je pro návrh řízení dopravy na pozemních komunikacích, analýzu ITS a simulace přínosů telematiky v řízení provozu na pozemních komunikacích, dynamické posuzování křižovatek a simulace emisního zatížení modelovaného dopravního proudu. Také umožňuje modelovat parametry dopravní sítě, jako jsou: sklony vozovky, dálniční mimoúrovňové křížení, přípojné a průletové úseky, signalizované a nesignalizované křižovatky, okružní křižovatky, vyhrazené jízdní pruhy, apod.

Quadstone Paramics

Softwarový nástroj Q-Paramics nabízí obdobné možnosti, jako VISSIM. Paramics může být použit k přesnému modelování emisí přímo z výfuku v rámci různých vozidlových tříd. Data cyklu motoru mohou být použita pro správnou reprodukci různých poměrů znečišťujících látek podle zatížení a stylu jízdy. Modul pro modelování emisí se v Q-Paramicsu nazývá Monitor.

Tato jednoduchá aplikace nevyžaduje sice speciální odborné znalosti pro své používání, ale naproti tomu podporuje v současné době pouze data institucí UK Highways Agency, California Centre for Environmental Research and Technology CMEM model a TNO’s comprehensive VERSIT+ database. Z toho plyne, pro použití a modelování v rámci ČR, nutnost vlastního definování dopravních poměrů, skladby vozového parku spolu s přiřazením emisních tříd.

Metodika tvorby komplexního modelu

Projekt je zaměřen na vývoj vlastního nástroje – environmentálního modelu, jenž z komplexních vstupních informací má být schopen určovat emisní zatížení z mobilních zdrojů v prostoru podél komunikace v závislosti na aktuálním stavu dopravy a počasí.

Jako stěžejní část vstupů pro výpočty modelů vlastního emisního zatížení mobilních zdrojů jsou uvažována reálná data, jež jsou zaznamenávána na branách dálničního mýtného systému ČR (využití záznamů např. pro výpočet intenzit dopravy), jenž shromažďuje tzv. Telematická aplikace FD ČVUT.

Environmentální model je vyvíjen a výtvářen zcela od počátku jako komplexní řešení dle vlastního návrhu architektury celého funkčního systému. Návrh je znázorněn na obrázku 6. Dílčí řešení uvažovaného modelu má v problematice zpracování vstupních dopravních dat z části vycházet z myšlenky jednoduchého modelu odhadu emisní zátěže ČVUT, FD, Ústavu řídicí techniky a telematiky (vyvíjen v programu COST, projekt OC 194 - Inteligentní dopravní systémy (ITS) a jejich dopad na udržitelný rozvoj (2007-2010, MSM/OC)).

Úkolem projektu je vytvořit novou, komplexní, vlastní aplikaci, jenž v sobě plně rozvine a využije (s ohledem na rozlišovací schopnost modelu) všechny důležité parametry vzniku a šíření emisního zatížení ze silničních vozidel s ohledem na meteorologické vlivy. Úkolem je tak přiblížit se co nejpřesnějšímu modelování.

Stěžejní parametry, jenž jsou pro výpočet modelu uvažovány

• výškové poměry pozemních komunikací, podélné profily
• intenzita dopravy
• rychlost vozidel
• koeficienty sledovaných emisních faktorů NOx, NO2, SO2, CO, PM, PM10, CxHy
• zařazení škály typových vozidel
• emisní třídy vozidel Euro 0 - Euro 5
• směr větru
• rychlost větru
• teplota vzduchu
• vlhkost vzduchu

Podrobná metodika konstrukce a struktura zpracování dopravních dat se částečně promítla ve zmiňovaném modelu emisní zátěže. Obsažena je dále, v kapitole 7. Vlastní vývoj modelu emisní zátěže.

Dílčí výpočty emisní zátěže podle uvažovaného scénáře jsou, obecně bez ohledu na počet a implementaci řídicích parametrů, určovány nepřímo a to z odhadů intenzity dopravy. O metodice odhadů intenzit dopravy pohovoří následující kapitola.

Odhad intenzity (těžké kamionové dopravy)

Poskytovaná data intenzit těžké kamionové dopravy mohou být jednoduše zobrazena v časoprostorových grafech. Datový soubor intenzit má následující formát:

• Datum (potažmo typ dne)
• Čas (kdy byla intenzita naměřena)
• ID (identifikace) jednotlivých mýtných bran
• Hodnota intenzity

Intenzity v původně poskytovaných souborech dat jsou rozděleny do dvou skupin v závislosti na směru dopravního proudu.

Každá z intenzit, připravených pro jednotlivý směr a sledovaný typ dne, je vždy rovna průměrné hodnotě všech intenzit měřených ve stejném typu dne, které jsou uvedeny ve vstupním souboru podle datumu. Pro následující odhady je prezentován jako příklad den typu "pátek".

Průměrné hodnoty intenzit reprezentuje barevná stupnice. Stupnice je uspořádána od červené přes žlutou, oranžovou, zelenou a modrou k fialové (hodnoty 0 - 130). Hodnoty intenzity jsou zastoupeny počtem těžkých nákladních vozidel, které projely branou vždy za předchozích 15 minut.

Konečná intenzita Idt, se kterou model počítá, je výsledná hodnota součtu, která se skládá z dílčích průměrných hodnot intenzit pro každý konkrétní směr na jedné mýtné bráně ve stejnou dobu a ve stejném typu dne. Model rozlišuje samostatné emisní zátěže pro každý dopravní směr a počítá celkové emisní zatížení v definovaném bodě, tedy v mýtné bráně.

Počet vozidel není možné přesně zjistit ze vstupního datového souboru, neboť dochází k průjezdu vozidla několika branami za měřený čas 15 minut, což není ve vstupním souboru identifikováno. Odhad počtu dotčených vozidel je stanoven vzhledem k maximální intenzitě za sledované období 15 minut.

Maximální intenzity dne typu "pátek" byly zaznamenány v době mezi 14:00 - 21:00 na všech branách v celé délce každého směru. Podobně byly připraveny konečné odhady průměrných intenzit pro každý typ dne.

Procentní podíl počtu vozidel v případě omezení jízdy mezi 14:00 – 21:00 hodinou pro pátek je stanoven jako podíl zaznamenané intenzity v uvedené době a celkové denní intenzity vozidel v průběhu celého dne (00:00 - 24:00).

Analýza dat intenzit

Tabulka 1. Hodnoty průměrných intenzit vozidel nad 12 tun hmotnosti se pohybují na úseku Praha – Brno

Min.	1. Qu.	Medián	Průměr	3. Qu.	Max.
1.00	27.56	37.89	38.11	51.67	90.00

Jak je vidět na obrázku 8, z grafu je patrný celodenní provoz, který je v nočních hodinách téměř konstantní a v průběhu dne narůstá, několikanásobně především pak v okolí Prahy (0 - 20. km) a Brna (180. - 196. km). Po odbočení na České Budějovice (21. km) je patrný významný pokles intenzity. Dále je zatížení zhruba konstantní. Dále, od Humpolce (na 90. km) opět drobně narůstá. Na výjezdu na dálnici D2 za Brnem (196. km), ve směru na Vyškov (230. km), provoz výrazně klesá (zejména v nočních hodinách). Navíc směrem na Vyškov, doprava klesá na minimum (i během dne).

Tabulka 2. Hodnoty průměrných intenzit vozidel nad 12 tun hmotnosti se pohybují na úseku Brno – Praha

Min.	1. Qu.	Medián	Průměr	3. Qu.	Max.
1.00	17.56	26.78	26.87	36.33	64.00

V grafu na obrázku 9, ve směru na Prahu, je opět vidět celodenní provoz. V nočních hodinách je menší než v opačném směru. Z celkového poměru dálniční sítě je dopravní provoz v tomto směru (a pro tento den) o 5% nižší než ve směru na Brno.

Intenzity v opačném směru jsou velmi podobné po celé délce dálnice. Opět je patrný přípoj z Českých Budějovic (21. km) a odliv intenzity u Humpolce (90. km).

Výrazný nárůst intenzity je dále viditelný v okolí Brna, zejména po připojení dálnice D2 (196. km). Ostatní přípoje jsou viditelné na 210. km (provoz od Uherského Hradiště) a dále velmi silný nárůst intenzity na 230. km (provoz z Vyškova).

Modelování počasí (WRF)

Modely počasí jsou bezesporu nejznámějším a nejpoužívanějším typem modelů atmosféry. Kromě významu počasí ve všech možných oblastech jsou výstupy z modelů počasí důležitými vstupy do chemických transportních modelů. Veličiny jako jsou teplota, vítr, vlhkost nebo intenzita slunečního záření mají zásadní vliv na chemismus atmosféry a na šíření látek. Jako reprezentativní příklad popíšeme model WRF.

Model WRF (Weather Research and Forecasting modeling system) je celosvětově jedním z nejpoužívanějších modelů. WRF je zaměřen především na modelování v tzv. meso měřítku, což odpovídá útvarům o velikosti 2–20 km, ale v současnosti jsou ve světě zkoušeny i jemnější rozlišení jako je 1 km nebo i stovky metrů.

Typický model pro numerickou predikci počasí má řadu komponent. Samotná numerická část je na obrázku 10 označena jako ARW Model, ARW znamená "Advanced Research WRF" a je jedním ze dvou numerických jader, které jsou pro systém WRF k dispozici. Systém pro svou činnost potřebuje řadu vstupních informací. Patří sem především počáteční a okrajové podmínky. Model atmosféry obvykle popisuje oblast, která je nějak ohraničena. Horní hranice je udávána atmosférickým tlakem (obvykle mezi 100-10 hPa, ale existují i modely z horní hranicí 0.1 hPa, která je vysoko ve stratosféře) a předpokládají se zde konstantní podmínky. Spodní hranice je určena zemským povrchem, zde hraje důležitou roli zemský reliéf (orografie), který je jedním s údajů, který v přibližné diskretizované formě vstupuje do modelu. Dále sem vstupují časově proměnné údaje o teplotě mořské hladiny, sněhové pokrývce, nebo například vlhkosti půdy v různých hloubkách. Podle konkrétního modelu jsou některé z těchto veličin pouze jednosměrnými vstupy a jiné slouží jako vstupy i výstupy, tj. jejich časová evoluce je dále numericky počítána modelem. Detailní popis modelu je uveden v dokumentaci modelu WRF.

Disperzní model

Inspiraci pro tvorbu vlastního disperzního modulu v rámci environmentálního modelu si lze vzít z disperzního modelu publikovaném v článku The Integrated Computer System for Modelling of Air Pollution Based on the Digital Data polských autorů Drąga Ł. a Wojciecha S. .

Pro výpočet rozptylu znečišťujících látek z výfukových plynů vozidla lze použít Gaussova formule pro liniový zdroj (GFLSM – Gauss Formula for Line Source Model). Celá silniční síť by měla být rozdělena na části vhodných délek. Diskretizace sítě malých délek oddílů významně ovlivňuje čas simulace. Intenzita emisí qp [g m-1 s-1], z výfukových plynů p pro jeden liniový zdroj i lze vypočítat ze vztahu:

kde:

Disperzní modely vyžadují informace nejen o intenzitě emisí ze znečišťujících látek pro jednotlivé úseky silnice, ale vyžadují také informace o meteorologických podmínkách. Koncentrace znečisťijící látky v receptoru r pro liniový zdroj i může být vypočítána podle vztahu:

kde:

Koncentrace znečištění z jednoho liniového zdroje pro intenzitu emise qp = 1 g*m-1*s-1 a délku L = 100 m, jsou zobrazeny na obrázku 11. Parametry vertikálního a horizontálního šíření zde byly vybrány pro neutrální meteorologické podmínky. Prezentované ukázky numerických simulací se týkají dvou různých případů směru větru θ = 90 st. a θ = 60 st.

Dílčí úkoly

• Analýza parametrů ovlivňujících důležitým způsobem produkci polutantů z mobilního zdroje.
• Analýza působení dalších vlivů na odhadovanou emisní zátěž (např. vlivy počasí).
• Definování hlavních a vedlejších vstupních parametrů pro tvorbu modelu.
• Vlastní popis a matematické definování modelu.
• Tvorba/vývoj základu modelu pomocí matematických nástrojů (Matlab, R).
• Testování definovaného modelu na dostupných reálných či modelových datech.
• Kalibrace výsledků enviromentálního modelu s modelovými situacemi vytvořenými pomocí dopravního mikrosimulačního SW Quadstone Paramics (komerční nástroj pro mikrosimulační modelování dopravy. Umožňuje podrobné výstupní statistiky emisní záteže modelovaného dopravního proudu dle zvolené skladby i s ohledem na vlivy počasí).
• Ověřování výsledků modelu s terénním měřením nebo jinými dostupnými metodami (např. využití dat z měření na speciálně upraveném typovém vozidle (autobus) pánů Michala Vojtíška MSc. (TU Liberec), doc. Ing. Boleslava Kadlečeka, CSc. a prof. Ing. Ladislava Pejši, DrSc. (ČZU Praha).

Přehled možných reálných vstupních dat

• Telematická aplikace ČVUT, FD. Jedná se o reálná data o silničním provozu z bran mýtného systému.
• Floating Car Data (FCD) - plovoucí mobilní data. Jedná se o metodu pro stanovení rychlosti provozu na silniční síti. Je založena na sběru lokalizačních dat: rychlosti, směru jízdy a čase jako informací z mobilních telefonů ve vozidlech, která jsou v provozu. Každé vozidlo s aktivním mobilním telefonem funguje jako senzor silniční sítě, po které se pohybuje.
• Reálná data ze silničního měření. Myšleno je měření intenzity jednotlivých emisních faktorů bodově (u krajnice) podél sledovaného úseku pozemní komunikace. Získání dat vlastním měřením.

Telematická aplikace ČVUT, FD

Telematická aplikace umožňuje sestavovat dotazy vůči databázi průjezdů vozidel mýtnými branami pomocí webového formuláře, mapy či REST dotazů. Jejím výstupem pak následně je zobrazení grafu a tabulky přímo v HTML stránce, CSV souboru nebo XML souboru v níže popsaném formátu.

Práce s dotazovacím formulářem

Na obrázku 13 je zobrazeno webové rozhraní Telematické aplikace s přístupovým formulářem. Ve formuláři lze vybrat jednotlivé parametry k sestavování dotazu na databázi záznamů.

Další popis a práce s Telematickou aplikací je podrobněji popsán v návodu k aplikaci.

Výstupy

Jednotlivými výstupy environmentálního modelu by se měly stát časově a prostorově situované emisní grafické mapy polutantů:

• oxidy dusíku (NOx)
• oxid dusičitý (NO2)
• oxid siřičitý (SO2)
• oxid uhelnatý (CO)
• tuhé znečišťující látky PM
• tuhé znečišťující látky frakce PM10
• suma uhlovodíků (CxHy).

Mapy by měly být zobrazovány vlastní, samostatnou „user friendly“ softwarovou aplikací, potažmo pak i webovou aplikací, veřejně přístupnou.

Nástroje a podklady pro úspěšné řešení v počátku (2010)

Pro úspěšné řešení projektu tak, jak je metodicky zpracována, byly již splněny následující požadavky včetně podpory pro financování:

• zakoupení mikrosimulačního SW Quadstone Paramics pro kalibraci vlastního environmentálního modelu (fce. modulu „Monitor“ pro statistické vyhodnocení emisního zatížení tvořeného dopravním proudem na modelu zvolené dopravní sítě). Quadstone Paramics byl financován z projektu SGS 2010, ČVUT;
• získána a zanalyzována data z měření na speciálně upraveném typovém vozidle (autobus) pánů Michala Vojtíška MSc. (TU Liberec), doc. Ing. Boleslava Kadlečeka, CSc. a prof. Ing. Ladislava Pejši, DrSc. (ČZU Praha) ze dne 14.7.2009. Měření financováno z programu COST, projekt OC 193 - Metody hodnocení a multidisciplinární ocenění vlivů dopravy na trvale udržitelné životní prostředí (2007-2010, MSM/OC);
• zmapována relevantní literatura.

Vlastní vývoj modelu emisní zátěže

V roce 2010 byla popsána metodologie (Derbek P., "Emission Load Mapping from Highway Mobile Sources") pro jednodušší model odhadu emisní zátěže na konkrétním souboru dat vycházející z několika parametrů. Práce je zaměřena na zpracovávání a emisní vyhodnocování dopravních záznamů z dálničních mýtných bran. Hlubší záběr parametrů a vlivů na odhady emisního zatížení (např. meteorologické vlivy) zde nebyly prozatím zcela implementovány a byly předmětem práce v pokračování projektu pro následující roky. K dosažení současného emisního a disperzního modelu zcela významně přispěla podpora grantu SGS ČVUT.

Emisní model

Cílem prvního, zkušebního modelu emisního zatížení v ranné fázi vývoje bylo zpracovávání již naměřených dat těchto hlavních měřitelných faktorů znečištění: C20H12, NO2, PM10, SO2. Koncept modelu je postaven následovně.

Emisní zátěž Edtpi pro typ dne d (pondělí, ..., neděle), čas t, znečišťující látky p a sklon vozovky i je odhadována dle modelu

Symbol Idt označuje průměr dopravních intenzit v obou směrech pro daný typ dne a denní dobu. Symbol epi označuje koeficient odpovídající sledovanému emisnímu faktoru a danému sklonu vozovky. (Koeficienty e závisejí, obecně, na typu vozidla a také jeho rychlosti. V této fázi je model velmi zjednodušený, počítá pouze s registrovanými těžkými nákladními automobily při konstantní rychlosti 80 km / h.)

Jako vstupní data byla pro jednorázové testování modelu použita veřejně dostupná souhrnná data z bran mýtného systému dálnice D1 za období od 1. ledna 2007 do 6. března 2007. Pro testování modelu byly použity registrované intenzity těžkých automobilů nad 12 tun celkové hmotnosti. K datům byla poskytnuta tabulka identifikací, kilometrického a územního umístění mýtných bran. Použité koeficienty emisních faktorů byly výstupem jiného projektu.

Výstup modelových výpočtů je uveden, jako součet emisní zatěže sledovaného silničního úseku, v [g / km]. Výstupní hodnoty jsou zobrazeny ve formě časoprostorového grafu. Více podrobností z metodiky konstrukce jednoduchého modelu emisní zátěže je obsaženo v publikacích projektu.

Na popsaném základu modelu byl dále prováděn výzkum a hlubší rozpracování emisního modelu spolu s navazujícími prvními kroky modelu disperzního. Další vývoj, popisy dílčích úkolů a jejich výsledky jsou zpracovány v záložce Výsledky.

Quadstone – Paramics

Simulace celkové dopravy u obce Holubice za Brnem, směr východ, ze dne 04.09.2009 mezi 13-14 hod. Každá mýtná brána je vždy umístěna mezi systémem sjezdů a nájezdů dálnice. Jednotlivé intenzity dopravy jsou v modelu přesně nastaveny z reálných hodnot historických dat jednotlivých mýtných bran společně se vzájemnými procentuálními poměry jednotlivých typů dopravy získaných z výročních zpráv Ministerstva dopravy ČR. Z historiských dat mýtných bran známe pouze složku těžké kamiónové dopravy a autobusů. Celkový objem dopravy je tak nastaven v modelu Paramics právě dle statistik Ministersta dopravy ČR. Poměry intenzit dopravy na jednotlivých úsecích mezi sjezdy a nájezdy dálnice jsou v modelu upravovány přivedením či odvedením dopravy v těchto uzlech. Nastavením všech parametrů jak vozidel (struktura dopravy - jednotlivé typy vozidel a jejich vnitřní definice, váha, délka, zrychlení, zpomalení, objem motoru, druh paliva ,počet přívěsů a apod.) tak infrastruktury (poměry sklonů, oblouky, povolené rychlosti dálnice a přivaděčů apod.) nám následně umožňuje sledovat a zapisovat hodnoty emisního zatížení (dle předem definovaných polutantů) celkové dopravy či pouze jejich vybraných typů. Rovněž je nutno předem správně nastavit parametry jednotlivých emisních faktorů, se kterými potom model počítá. Uživatelem definované typy dopravy jsou barevně rozlišeny, jak je vidět v ukázce simulace.

3D PMX vizualizace modelů vozidel dle zvoleného typu dopravy pro ukázkovou prezentaci veřejnosti. Síť nastavena dle historických parametrů ze dne 04.09.2009 mezi 13-14 hod.

---

Emisní model

Grafické výstupy finálního emisního modelu, dokončeného dle popsané metodiky (v roce 2010). Model byl od předchozí beta verze jednak rozšířen o emisní faktory CO, CO2, NOx, PM, CxHy. Dále byl rozšířen o 3D zobrazení průběhu emisní zátěže. Programový skript byl v roce 2011 kompletně přepsán pro univerzální využítí datových souborů Telematické aplikace FD ČVUT. Je tak tedy možno velice jednoduše a rychle získat aktualizované číselné či grafické výsledky a průběhy znečištění v rámci kompletní dálníční sítě ČR. Pro ukázku a porovnání s beta verzí byla zvolena dálnice D1 v úseku Praha - Brno - Vyškov.

3D model emisniho zatizeni znečišťující látky CO2 podél dálnice D1 (Praha - Vyškov) během 24 hodin. Rozložení barevné škály a popis os odpovídají popisům statického obrázku.

---

Emisní disperzní model EDM v1

Ukázka z vlastního emisního disperzního modelu EDM v1 znečišťující látky CO [g/km] v bodech jednotlivých mýtných bran dálnice D1. Obrázek i video znázorňují první verzi grafického rozhraní zpracování dat emisního modulu (emisního modelu) s implementovanými parametry vlivů počasí - domimantní směr (úhel 45°) a sílu (od 35 do 50 km/h) větru za sledované období (24 hod). Parametry počasí jsou počítány jako průměrné hodinové hodnoty typového dne pátek v období 1.9. - 31.12.2009. Jedná se o první verzi grafického rozhraní, kde jako emisní modelová data byla použita celková zprůměrovaná hodnota za jednotlivé body mýtných bran. Barevná emisní škála v tomto okamžiku vývoje zhruba odpovídá škále polutantu zobrazeném v emisních modelech dálnice D1. Kompletní balík dat o počasí dodává v rámci spolupráce dlouhodobě řešené problematiky Ústav Informatiky AV ČR pod vedením doc. Ing. Emila Pelikána, CSc.

Projekt v roce 2012 navazoval na rok předešlý a současně tak vycházel i z řešeného tématu disertační práce řešitele - vývoje emisního modelu z mobilních zdrojů a tematicky tak plynule navazoval na již dosažené cíle dosavadního výzkumu v oblasti životního prostředí a využití ITS (Intelligent Transportation Systems). Projekt v roce 2012 úzce kopíroval poslední z cílů disertační práce a byl tak rovněž navržen jako stěžejní podpora k finálnímu dokončení výzkumu. Cílem projektu bylo rozšíření modelu emisního zatížení o důležitý vstupní parametr (jak plyne z předcházejícího výzkumu), parametr rychlosti vozidel, s využitím nově získaného zdroje FCD (Floating Car Data) dat společnosti SECAR Bohemia, a. s.

Rychlost vozidel na jednotlivých úsecích pozemní komunikace podmíněnými různými sklony vozovky tvoří nezanedbatelně významný prvek pro prokazatelně přesnější odhady emisní zátěže a mapování mobilních zdrojů znečištění. Tento parametr nebylo možné dříve nikterak uvažovat vzhledem k možnostem datových podkladů z mýtných bran. V jednotlivých krocích analýzy, tvorby modelových hodnot a jejich implementace do modelu se skrývá rozsáhlé téma k řešení a aplikaci nejen nově získáneho zdroje dopravních statistik FCD. Hlavním cílem jak projektu tak disertační práce bylo vytvoření a příprava konečného souboru modelových dat emisního zatížení obsahující zapracovaný parametr modelových rychlostí vozidel na jednotlivých úsecích dálniční sítě ČR. Na dokončení finálního výstupu, souboru modelových dat emisního zatížení, měl tak velký zájem i Ústav Informatiky AV ČR pod vedením doc. Ing. Emila Pelikána, CSc. jakožto slíbeného výstupu disertační práce a především unikátního zdroje dat pro další zpracování v systému MEDARD 2.

Dále projekt reálně počítal s aktivním zapojením studentů bakalářského či magisterského studia ve výzkumu problematiky a oficiální cestou ("ITS a životní prostředí" v rámci projektově orientované výuky) rovněž nabízel a nadále nabízí možnosti pokračování na tématu a vedení bakalářských či diplomových prací studentů. V současné době je vedena jedna bakalářská práce z této oblasti. Bakalářské práce studentky Jany Blümelové nese název Studie a porovnání disperzních modelů emisního zatížení z automobilů. Dále se do studentského projektu v letošním roce zapsali dva noví studenti. Řešené téma je tak stále aktuální a stále více žádané!

---

Sledování vývoje charakteristiky dopravních intenzit

Pro jednotlivé denní charakteristiky vývoje intenzity dopravy nákladních vozidel v jednom zvoleném bodě dálnice (mýtna brána D01311 u Tvarožné) s omezením na konkrétní pátky (pro testování) získáme následující grafy:

Jednotlivé grafy daných dní jsou porovnány s kalendářem a posouzeny zda vyhovují z hlediska standardního průběhu provozu či nikoli. Příkladem je uvedený graf z 25.12.2009. Toto datum padá na první svátek vánoční a jsou tak patrny zcela odlišné hodnoty intenzit pro testovaný vzorek dat, než je tomu ve „standardním průběhu”. Otázka je, jaké rozlišení pro klasifikaci dat použít a jakým způsobem definovat lišící se skupiny.

---

FCD (Flow Car Data)

Následující odstavec, jež představuje technologii získávání a použití dat z plovoucích vozidel, je převzat ze studie Fakulty dopravní ČVUT, „Zmapování služeb a dat v oblasti FCD (Floating Car Data) pro využití v rámci informačních systémů ŘSD“, zde jsem částečným autorem.

Informace jsou v případě FCD  získávány z pohybující se flotily vozidel, a to buď z jednotek ve vozidlech vybavených přijímačem GPS (GFCD) nebo z dat získaných z pohybu mobilních telefonů (CFCD). První varianta (GFCD) je přesnější, protože díky GPS určí s minimální odchylkou aktuální pozici a rychlost skutečně jedoucího vozidla. Problémem může být nízký počet takto vybavených vozidel v systému, kdy získaná dopravní informace může být ne zcela jednoznačně vypovídající. Systém CFCD má oproti tomu dostatečnou penetraci mobilních telefonů pro území naší republiky, potýká se ale s opačnými nedostatky. Předně je pro systém CFCD velmi složité od sebe odlišit mobilní telefony, jejichž majitelé jsou ve vozidlech, případně v autobusech, vlacích nebo třeba i v restauraci, nákupním centru či ve vesnici v blízkosti komunikace. Přesnost určení polohy dle mobilních telefonů je výrazně horší (lokálně řádově stovky metrů až kilometry), což kvalitu požadovaných dopravních informací částečně znehodnocuje.

Využitelnost přímých datových výstupů z FCD systémů je velice omezená a je zapotřebí provádět analytické procesy vedoucí k integraci dat a následné využitelnosti ke konkrétním znalostem a aplikacím.

Data pro vlastní emisní model byla tvořena a skládána do vlastní datové struktury na základě analýzi a přepisu jednotlivých rychlostí sledovaných úseků z grafického webového podkladu ručně. Tedy pro každou sledovanou trať byla vytvořena jedna časoprostorová matice, ve které jsou uvedeny hodnoty dílčích rychlostí na základě kilometrické hodnoty staničení (jiný připravený vstupní soubor), na kterých začínají, resp. končí, jednotlivé rychlostní úseky dělené dle systému CzechTraffic (sloupce), a dále na zakládě příslušné denní hodiny (řádky). Způsob takto tvořených dat není optimální, avšak pro výzkumné a testovací potřeby práce zcela postačily.

Tvořené matice rychlostí představují průměrné hodnoty rychlostí na sledovaných usecích vždy pro každý typ dne, denní hodinu, směr dopravy a celkově jsou tyto hodnoty uvažovány pro sledované období modelu. Kilometrické umístění rychlostních úseků se nijak nemění. Staničení rychlostních úseků je počítáno jako délka úseku přibližně konstantní rychlosti od první brány po místo viditlné změny rychlosti a následující hodnota staničení je opět délka následujícího rychlostního úseku s novou, změněnou, opět přibližně konstatní rychlostí uvažovanou od místa změny rychlosti. Součet všech hodnot staničení se musí rovnat vzdálenosti mezi první a poslední bránou sledované tratě. Rychlosti v "protisměru" jsou psány retrospektivně, tedy na první pozici v souboru je zaznamenán poslední úsek změny rychlosti. Úsek s první najetou rychlostí je na poslední buňce matice rychlostních úseků. Počítáme s ideálním stavem, v rámci průměrných hodnot za celé sledované období, tedy, že rychlosti neklesnou nikdy pod 50 km/hod. a už vůbec nedojde k zastavení provozu. Kongesce zde nejsou uvažovány.

---

Výškové profily tratí

Jednotlivé výškové profily tratí byly vytvořeny vlastnoručně a to speciálně pro použití v emisním modelu. Každá trať byla projeta osobním automobilem a výškový průběh změřen zařízením GPS. Výškové body z datových souborů získané měřením byly na základě staničení sledovaných tratí převzorkovány tak, aby je bylo možno dále použít v emisním modelu s přesnosti pro výpočty sklonů tratí s přesností buňky na 100 metrů. Výsledné grafy jednotlivých podélných výškových profilů jsou zobrazeny dále.

---

REZZO 4

Zde je prvně uvedeno, co je to Bilance (či registr) mobilních zdrojů znečišťování ovzduší, neboli REZZO 4, a jak a z čeho se vypočítává. Texty následujících dvou odstavců jsou přebrány z úvodu k problematice z webových stránek Ministerstva životního prostředí ČR  a z úvodu k Emisní bilanci České republiky Českého hydrometeorologického ústavu pro rok 2010. Ve druhé části této kapitoly jsou uvedeny poznatky spojené s Registrem emisí a zdrojů znečištění ovzduší z mobilních zdrojů a jeho možnostmi srovnání s vlastním modelem emisní zátěže. Rovněž připojuji výsledky vlastní analýzy dat celkového emisního zatížení ČR za rok 2007 zobrazené v grafech.

Zdroje emitující do ovzduší znečišťující látky jsou celostátně sledovány v rámci tzv. Registru emisí a zdrojů znečišťování ovzduší (dále jen REZZO). Správou databáze REZZO za celou Českou republiku je pověřen Český hydrometeorologický ústav (dále jen ČHMÚ). Jednotlivé dílčí databáze REZZO 1-4, které slouží k archivaci a prezentaci údajů o stacionárních a mobilních zdrojích znečišťování ovzduší, tvoří součást Informačního systému kvality ovzduší (ISKO). Bilance mobilních zdrojů znečišťování ovzduší (tzv. REZZO 4) zahrnuje emise ze silniční, železniční, letecké a vodní dopravy a dále emise z nesilničních zdrojů (zemědělské, lesní a stavební stroje, vozidla armády, apod.). Výpočet emisí z dopravy zajišťuje dle vlastní metodiky CDV Brno. Více informací o emisích z dopravy v jednotlivých letech a o metodice výpočtu emisí z dopravy je možné nalézt na internetové stránce Českého hydrometeorologického ústavu.

Používaný modelový výpočet využívá podkladů dopravních statistik, údajů o prodeji pohonných hmot, o skladbě vozového parku a odhadech ročních proběhů jednotlivých kategorií vozidel. Emise jsou stanoveny pomocí vypočítaného podílu na spotřebě pohonných hmot jednotlivých kategorií vozidel a příslušných emisních faktorů. V souladu s metodikou pro stanovení emisí v rámci směrnice o emisních stropech jsou z provozu letadel zahrnuty pouze emise vnitrostátní dopravy, emise mezinárodní dopravy a emise letadel pouze přelétávajících území ČR do této bilance zahrnuty nejsou. Nově jsou do bilance dopravy doplněny emise VOC z odparů palivového systému benzínových vozidel (cca 6600 t/rok).

Zde pokračuji vlastním textem.

V porovnání s vlastním vyvíjeným modelem emisní zátěže je Registr emisí a zdrojů znečištění ovzduší z mobilních zdrojů (REZZO 4) koncipovám rozdílným způsobem. Pokud bychom chtěli využít implicitně data z REZZO 4 ke stejným výpočtům s dosažením sledované přesnosti rozlišení emisního zatížení, jako provádím ve vlastním modelu, je potřeba speciálně z registru přepočítat jednotlivé čtvercové elementy souhrnů zatížení, kterými prochází sledovaný liniový zdroj znečištění (křivka dálnice), na jednotlivé bodové hodnoty. Navíc, vlastní model se zaměřil na výpočty emisní zatěže konkrétně z těžké kamionové dopravy nad 12 tun a autobusů.

Nicméně při rozboru REZZO 4 a přístupem top - down bychom se přirozeně museli dobrat nejprve výsledků hodnot emisí v místech, ve kterých se nacházejí mýtné brány. Tyto body jsou obecně známy a označeny GPS souřadnicemi. Ovšem mezi těmito zjištěnými hodnotami emisního zatížení z dat z REZZO 4 v bodech mýtných bran již podrobnější hodnoty nemáme. Pokud bychom chtěli dopočítat tyto hodnoty znečištění zpětně, dostali bychom se na tentýž proces distribuce a přepočítávání bodových hodnot v místech mýtných bran, který využívám ve vlastním modelu. Registr emisí a zdrojů znečištění ovzduší z mobilních zdrojů implicitně rozdělení emisního zatížení v linii se stejnou přesností (porovnání vlastního modelu) neobsahuje.

V případě zpětného rozpočítávání hodnot emisního zatížení větší oblasti do jemnějších buněk můžeme využít nejbližší intenzity vozidel od bodů, na kterých stojí mýtné brány. Takovéto intenzity dopravy můžeme např. použít ze sčítání dopravy za rok 2010 a na jejich základě určit bližší hodnoty. Přímé hodnoty emisního zatížení jemnějších buněk vycházející přímo z rejstříku k dispozici nejsou. Případné dodatečně dopočítávané jemnější buňky emisního zatížení by vycházely z dat celoročních intenzit pro rok 2010 v rozlišení 1x1 km. Tedy jiné časové i prostorové rozlišení, než jaké je uvažováno ve vlastním modelu. Výsledné emisní honoty lze tak težko vzájemně porovnávat. Dále byla pro účely výzkumu a vývoje při disertační práci poskytnuta Českým hydrometeorologickým ústavem data o souhrnu celkové emisní zátěže pro Českou republiku za rok 2007. Rozlišení dat je 5x5 km. Podle diskutovaných informací o vzniku a formě dat nemá velký smysl přepočítávat jednotlivé hodnoty emisního zatížení počítané primárně jako součty všech produkovaných emisí z mobilních zdrojů pro jednotlivé oblasti o ploše 5x5 km, neboť v již tak roszáhlém prostoru jsou zahrnuty i okolní silnice, přivaděče a sjezdy, které nemalou měrou ovlivňují celkovou hodnotu emisního zatížení v dané buňce, tedy i pro bodový zdroj mýtné brány.

Na obrázcích je graficky zobrazena vlastní analýza datového souboru registru emisí a zdrojů znečištění ovzduší z mobilních zdrojů pro rok 2007 jako celkového emisního zatížení ČR. Analýzu jsem provedl v matematickém nástroji MATLAB, The MathWorks. Zobrazení je primárně v projekci S-JTSK.

Ve 3D grafu je kamera pohledu pootočená pro lepší zobrazení uřivateli. Rovněž je úmyslně posunutá i barevná škála zobrazení v dolní mezi na -500 t/rok produkce CO, rovněž z důvodu lepší viditelnosti a plasticity zobrazení. Skutečné minimální hodnoty v grafech jsou rovny nule.

Struktura dat je následující. V souboru jsou uvedeny emise TE, SO2, NOx, CO a VOC, NH3, PM2.5 a PM10. V 5ti km rozlišení jsme dostali jen první čtyři základní. Z datového souboru dále vyplívá, že zbývající 4 látky se dopočítávaly následovně:

VOC = CO[i,j] * sumVOC/sumCO

NH3 = NOx[i,j] * sumNH3/sumNOx

PM2.5 = NOx[i,j] * sumTE*0,003225/sumNOx

PM10 = NOx[i,j] * sumTE*0,052234/sumNOx

Kde "sum" označuje celorepublikovou emisi dané látky v danném roce. PM10 popř. PM2.5 pak odpovídá emisím PM ze spalování a zbytek TE (tuhých emisí) je nejspíše resuspenze patřící do hrubé frakce (PM10 - PM2.5).

---

Emisní model 2012

Následující část popisuje sledované tratě, ukazuje jejich schematickou polohu na mapě ČR, ukazuje výškové profily tratí, s jejímiž hodnotami model v rámci z jednoho ze vstupů pracuje a počítá jednotlivé emisní hodnoty buněk. Tyto hodnoty jsou potom prezentovány v příslušných časoprostorových grafech. Jednotlivé grafy se vztahují vždy k vybrané trati a prezentují celkové emisní zatížení z těžkých vozidel nad 12 tun a autobusů v průběhu vybraného typu dne v roce 2009. Příkladem pro všechny trati je vybrán polutant CO, nicméně hodnoty modelu jsou spočítány i pro všechny ostatní sledované látky.

Trať Praha – Otrokovice (D1 + R55)

Na odpovídajících obrázcích je znázorněn model emisního zatížení látkou CO na trati D1 + R55, Praha – Otrokovice, pro typ dne pátek. Produkce CO je patrná během celého dne, během noci je konstantní. Celkový nárůst látky pak pozorujeme kolem 7 hodiny ranní. Viditelně narůstá a několikanásobně převyšuje noční hodnoty mezi 0. a 20. km, v okolí Prahy, a pak na 180. - 196. km, v okolí Brna. Na sjezdu na České Budějovice na 21. km viditelně emisní zatížení opět klesá. Na 90. km u Humpolce se viditelně mění, narůstá. Rapidní pokles zatížení sledované tratě je pak zřetelný na 196. km na sjezdu na dálnici D2 u Brna, kdy provoz směřuje zejména na Bratislavu. Emisní zátěž pak dále klesá ve směru na Vyškov, až po sjezdu na Olomouc, na 230. km, rapidně spadne na minimum a setrvává tak až do Otrokovic. Podobné průběhy emisního zatížení můžeme sledovat i u dalších látek NOx, NO2, SO2, C20H12, PM, PM10, CxHy.

Trať Brno – Břeclav (D2)

Na odpovídajících obrázcích je znázorněn model emisního zatížení látkou CO na trati D2, Brno – Břeclav, pro typ dne pátek. Produkce CO je podél celé trati v rámci denních hodin rovnoměrná. V nočních hodinách, od půlnoci po asi šestou hodinu ranní, klesá emisní zatížení emisemi na minimum. Mírný nárůst zatížení pak můžeme pozorovat na 25. km v okoli obce Hustopeče, kde jsou sjezdy a přivaděče na D2.

Trať Praha – Rozvadov (D5)

Na odpovídajících obrázcích je znázorněn model emisního zatížení látkou CO na trati D5, Praha – Rozvadov, pro typ dne pátek. Z obrázku je patrné, že emisní zatížení sledovanou látkou je největší na sjezdech a přivaděčích v okolí Berouna na 14. a 18. km. Dále se profil zatížení přes denní hodiny zužuje a zůstává konstatním mezi 11. a 15. hodinou a narůstá opět s přiblížením k Plzni. V oblasti plzeňských sjezdů a přivaděčů na dálnici zaznamenáváme viditelný nárůst emisního zatížení, 67. km Plzeň východ a 74. km Plzeň jihovýchod. Na 80. km na sjezdech Plzeň jih sledujeme krátký, ale výrazný impuls emisní zátěže. Ta poté mírně klesá k dalším plzeňským sjezdům a přivaděčům na 89. km. Na 107. km na sjezdu na Stříbro a pak na 128. km na sjezdu na Tachov či Bor zaznamenáváme opět mírný, ale viditelný nárůst emisního zatížení. Poslední na trase viditelné zvýšení zatížení můžeme přiznat výškovému profilu průběhu trati. Noční provoz je s výjimkou Berouna a Plzně opět minimální. Zachován je i interval nočních hodin minimálního provozu, 24. hodina až 6 hodina ranní.

Trať Praha – Krásný Les (D8)

Na odpovídajících obrázcích je znázorněn model emisního zatížení látkou CO na trati D8, Praha – Krásný Les, pro typ dne pátek. Na této trati je první mýtná brána umístěna na mínus 2. km staničení dálnice. Již od tohoto umístění na periferii Prahy po sjezdy a přivaděče na 1. km je zřejmé výrazné konstantní emisní zatížení v průbehu dne mezi 7. a 19. hodinou. Pak znatelně poklesá a opět viditelně narůstá na 9. km na přivaděčích a sjezdech u Kralup nad Vltavou. Poklesá pak na 18. km na následujících sjezdech u Nové Vsi. Dále je průběh zatížení sledovanou látkou spíše rovnoměrný. Významný pokles emisního zatížení dále pozorujeme na 48. km po sjezdu vozidel do Lovosic. Dále je mírné navýšení zatížení viditelné v okolí 52. km u Bílinky, kde v roce 2009 nebyla dálnice D8 stále dostavěna, dochází ke zpomalení provozu, sjíždění na alternativní cesty a mění se zde viditelně i výškový profil trati. Po téměř desetikilometrovém přerušení dálnice navazujeme opět asi na 64. km dálnice, kde pozorujeme podobný efekt. Mezi 70. a 72. km zatížení významě poklesá mezi sjezdy a přivaděči u Ústí nad Labem a za tímto úsekem opět narůstá. Dále je emisní zatížení konstantní a poslední nárůst emisního zatížení zaznamenáváme za 80. km po připojení dopravy z Děčína a v důsledku výrazné změny výškového profilu trati.

Trať Praha – Náchod (D11 + E67)

Na odpovídajících obrázcích je znázorněn model emisního zatížení látkou CO na trati D11 + E67, Praha – Náchod, pro typ dne pátek. Podobně jako u předchozích tratích pozorujeme i na této trati podobné rozdělení emisního zatížení mezi denní a noční hodiny. Tedy minimální konstatní emisní zatížení mezi 22. hodinou večerní a 6. hodinou ranní, denní hodiny se pak znatelně význačují zvýšeným provozem. Nejsilnější zatížení je viditelné opět v okolí periferie Prahy, mezi 1. a 8. km, na kterém jsou přivaděče a sjezdy na Úvaly u Prahy či Čelákovice. Dále je emisní zatížení rovnoměrné až po 40. km, po sjezdy a přivaděče v okolí Poděbrad. V této oblasti zatížení mírně klesá. Naproti tomu na 68. km na sjezdech a připojení od Pardubic zaznamenáváme mírný nárůst emisního zatížení. Na mýtných branách v okolí 80. až 95. km došlo při plnění databáze intenzitami provozu ve sledovaném období k chybě a data pro tento úsek trati nejsou v Telematické aplikaci k dispozici. Proto zde emisní zatížení padá na nulu. Na úseku v okolí Hradce Králové pozorujeme opět významný nárůst zatížení, 95. až 105. km sledované trati. Dále následuje pokles. Významější nárůst zejména v odpoledních hodinách je viditelný na 120. km za Jaroměří, po křížení silnice mezi Dvorem Králové a Třebechovicemi. Míra zatížení zůstává konstantní až k Náchodu, asi 130. km.

Trať Praha – Liberec (R10 + R35)

Na odpovídajících obrázcích je znázorněn model emisního zatížení látkou CO na trati R10 + R35, Praha – Liberec, pro typ dne pátek. Na trati pozorujeme většinou konstantní denní i noční průběh emisního zatížení, ovšem v rozdílných mezích. V denních hodinách mezi 6. a asi 21. hodinou, především na začátku trati, v oblasti periferie Prahy, opět emisní hodnoty výrazně rostou. Tento nárůst je patrný po asi 10. km, po přivaděče a sjezdy na Brandýs nad Labem. Dále se toto zatížení mírně snižuje a zůstává na dané míře po následující přivaděče a sjezdy, rovněž v okolí Brandýsa nad Labem. Velmi znatelný skok ve smyslu nárůstu emisního zatížení pozorujeme mezi 44. a 53. km, kde se nacházejí sjezdy a přivaděče z Mladé Boleslavi a zároveň zde ústí tahy na Jičín a Českou Lípu. Další mírnější skokové zvýšení jinak konstantních emisních hodnot jsou viditelné asi od 75. km, kde se projevuje významná změna průběhu podélného výškového profilu trati.

Trať Vyškov – Bohumín (R46 + R35 + D1)

Na odpovídajících obrázcích je znázorněn model emisního zatížení látkou CO na trati R46 + R35 + D1, Vyškov – Bohumín, pro typ dne pátek. Průběh emisního zatížení na této trati je opět spíše konstantní. Znatelná oblast nižšího provozu přes noc mezi 22. hodinou večerní a 6. hodinou ranní. V denní hodiny je pak opět dobře viditelný nárůst emisního zatížení. Znatelný nárůst emisního zatížení zaznamenáváme mezi 40. a 50. km. na sjezdech a přivaděčích v okolí Olomouce. Na 40. km. trati se připojuje rovněž rychlostní komunikace R35 z Mohelnice a na 46. km jsou sjezdy a přivaděče z tahu na Přerov. Na 60. km na sjezdech a přivaděčích z Lipníku nad Bečvou zaznamenáváme další zvýšený nárůst emisního zatížení až po 67. km, kde kamiony sjíždějí na Hranice na Moravě. Další zatížení trati je s ohledem na danou denní hodinu konstantní s výjimkou na 120 km. u Klímkovic, kde jsou sjezdy a přivaděče na Ostravu – Porubu. Významný pokles emisního zatížení pak pozorujeme na 125. km na sjezdech a přivaděčích u protínající spojnici Opavy, Ostravy a Havířova.

Trať Vyškov – Mosty u Jablůnkova (R46 + R35 + E462 + E75)

Na odpovídajících obrázcích je znázorněn model emisního zatížení látkou CO na trati R46 + R35 + E462 + E75, Vyškov – Mosty u Jablůnkova, pro typ dne pátek. Neboť se částečně jedná o totožnou trať jako v předchozím případě, úsek mezi Vyškovem a Lipníkem nad Bečvou můžeme analyzovat stejně. Po odbočení dopravy na Hranice na Moravě po E462 na 67. km je emisní zatížení pro danou denní hodinu opět spíše konstantní. Mírně pak klesá na 90. km. u Bělotína. Opět narůstá na 105. km na sjezdech a přivaděčích z Nového Jičína směrem na Příbor a skokově klesá na 125. km u Frýdku Místku na sjezdech a přivaděčích od Ostravy. Mírný schod navýšení emisního zatížení je pak viditelný i na 150. a 155. km u Třince. V poslední etapě sledované trati, u Mostů u Jablůnkova, zatížení mírně narůstá zrejmně v důsledku změny výškového profilu trati.

---

Analyzátor spalin MRU Delta 65

2010

• Derbek, P.: Emission Load Mapping from Highway Mobile Sources. In Driver - Car Interaction & Interface 2010 - The Book of Proceedings [CD-ROM]. Praha: Ústav Informatiky AV ČR, v.v.i., 2010, ISBN 978-80-87136-10-2
• Derbek, P.: Rozvaha o možnostech modelování stavu emisního zatížení způsobeného silničními vozidly. [Doktorandské minimum]. Praha: České vysoké učení technické v Praze, Fakulta dopravní, Ústav řidicí techniky a telematiky, 2010. 33 s.
• Derbek, P., Hrubeš, P.: Modeling of the Traffic Emission Load from Data of the Toll Gates System. Intellectualization of Information Processing Conference, Coral Bay, Paphos. MAKS Press, Moskva 2010



2011

• Derbek, P.: Metodika vývoje vlastnního environmentálního modelu. [Výzkumná zpráva]. Praha: České vysoké učení technické v Praze, Fakulta dopravní, Ústav řidicí techniky a telematiky, 2011. LSS 397/11. 33 s.
• Derbek, P.: Mobile Sources Depended Emission Model. In Workshop 2011 [CD-ROM]. Praha: České vysoké učení technické v Praze, 2011
• Derbek, P. - Hrubeš, P.: Line Emission Load Modeling from Mobile Sources in Time. In Recent Researches in Urban Sustainability and Green Development. Athens: WSEAS Press, 2011, p. 188-191. ISBN 978-1-61804-037-4



2012

• Derbek, P.: Emisní disperzní model EDM v1. [Výzkumná zpráva]. Praha: České vysoké učení technické v Praze, Fakulta dopravní, Ústav řidicí techniky a telematiky, 2012. LSS 415-12. 25 s.

---

Ke stažení

Certifikát konference (WSEAS 2011)

Relevantní literatura a zdroje

Knihy:

• Schwela D., Zali O., Urban traffic pollution, E & FN Spon, London 1999
• Joumard R., Gudmundsson H., INDICATORS OF ENVIRONMENTAL SUSTAINABILITY IN TRANSPORT, An interdisciplinary approach to methods, Recherches, Les collections de I’INRETRS, COST, Bron, May 2010
• Borrego C., Norman A.L., Air pollution modeling and its application XVII, Springer Science + Business Media, LLC, NY 2007
• Peltrám A., Mravčíková M., Havel P., Karásek V., Ort P., Hantáková A., Šmejkalová V., Drahotský I., Svátek Š., Doprava a životní prostředí, Institut pro evropskou integraci - Bankovní institut vysoká škola, DTP Nadatur, Praha 2009

Odborné články – modelování emisního zatížení z dopravy:

• Hatzopoulou M., Miller E.J., Linking an activity-based travel demand model with traffic emission and dispersion models: Transport’s contribution to air pollution in Toronto, Transportation Research Part D: Transport and Environment, Volume 15, Issue 6, Pages 315-325, August 2010
• Karim M., Matsui H., A STOCHASTIC MODEL OF EMISSION EXPANSION FOR AN URBAN ROAD, Vehicle Navigation and Information Systems Conference, Proceedings 1994, Japan, Yokohama 1994
• Drąg Ł., Wojciech S., The Integrated Computer System for Modelling of Air Pollution Based on the Digital Data, IEEE International Workshop on Intelligent Data Acquisition and Advanced Computing Systems: Technology and Applications, 21-23, Italy, Rende (Cosenza), September 2009
• Johnson L., Ferreira L., Modelling particle emissions from traffic flows at a freeway in Brisbane, Australia, Transportation Research Part D: Transport and Environment, Volume 6, Issue 5, Pages 357-369, September 2001
• He H., Lu W.Z., Xue Y., Prediction of PM10 concentrations at urban traffic intersections using semi-empirical box modelling with instantaneous velocity and acceleration, Atmospheric Environment, Volume 43, Issue 40, Pages 6336-6342, December 2009
• Persson K., Omstedt G., Lenner M., Sjödin A., Svanberg P.A., Estimation of trends in urban traffic NOx emissions by an empirical model, The Science of The Total Environment, Volume 235, Issues 1-3, Pages 367-369, 1 September 1999
• Batterman S.A., Zhang K., Kononowech R., Prediction and analysis of near-road concentrations using a reduced-form emission/dispersion model, Department of Environmental Health Sciences, University of Michigan, Ann Arbor, MI 48109, USA, 25 June 2010
• Smita R., Smokersa R., Rabé E., A new modelling approach for road traffic emissions: VERSIT+, Transportation Research Part D: Transport and Environment Volume 12, Issue 6, Pages 414-422, August 2007
• Vaitiekunas P., Banaityte R., MODELING OF MOTOR TRANSPORT EXHAUST POLLUTANT DISPERSION, Journal of Environmental Engineering and Landscape Management, Vol XV, No 1, 39–46, 2007
• Sokhi R.S. et al., An integrated multi-model approach for air quality assessment: Development and evaluation of the OSCAR Air Quality Assessment System, (New Approaches to Urban Air Quality Modelling - Special Issue of the 5th International Conference on Urban Air Quality, 29-31 March 2005, Valencia, Spain) Environmental Modelling & Software, Volume 23, Issue 3, Pages 268-281, March 2008
• Smit R., Brown A.L., Chan Y.C., Do air pollution emissions and fuel consumption models for roadways include the effects of congestion in the roadway traffic flow?, Environmental Modelling & Software, Volume 23, Issues 10-11, Pages 1262-1270, October-November 2008
• Xia L., Shao Y., Modelling of trafficnext term flow and air previous termpollution emissionnext term with application to Hong Kong Island, Environmental Modelling & Software, Volume 20, Issue 9, Pages 1175-1188, September 2005
• Berkowicz R., Ketzel M., Jensen S.S., Hvidberg M., Raaschou-Nielsenb o., Evaluation and application of OSPM for traffic pollution assessment for a large number of street locations, New Approaches to Urban Air Quality Modelling - Special Issue of the 5th International Conference on Urban Air Quality, 29-31, Spain, Valencia, March 2005
• Berkowicz R., A Simple Model for Urban Background Pollution. Environmental Monitoring and Assessment 65 (1/2), 259-267, 2000
• Berkowicz R., Winther M., Ketzel M., Traffic pollution modelling and emission data, Environmental Modelling and Software 21, 454-460, 2006
• Jakeman A.J., Letcher R.A., Norton J.P., Ten iterative steps in development and evaluation of environmental models. Environmental Modelling and Software 21, 602-614, 2006
• Venegas L.E., Mazzeo N.A., Modelling of urban background pollution in Buenos Aires City (Argentina). Environmental Modelling and Software, Volume 21, 577-586, 2006
• Vignati E., Hertel O., Berkowicz R., Raaschou-Nielsen O., Generation of Input Parameters for OSPM Calculations. Sensitivity analysis of a method based on a questionnaire. NERI Technical Report No. 188, 52 pp., 1997
• Smita R., Ntziachristosb L., Boulterc P., Validation of road vehicle and traffic emission models – A review and meta-analysis, Atmospheric Environment, Volume 44, Issue 25, Pages 2943-2953, August 2010

Odborné články – vztah k modelům počasí:

• Arciszewska Ch., McClatchey J., The importance of meteorological data for modelling air pollution using ADMS-Urban, University College Northampton, Park Campus, Northampton, NN2 7AL, Meteorol. Appl. 8, 345–350, 2001
• Kondo H., Tomizuka T., A numerical experiment of roadside diffusion under traffic-produced flow and turbulence, Atmospheric Environment, Volume 43, Issue 27, Pages 4137-4147, September 2009
• Jamriska M., Morawska L., The effect of temperature and humidity on size segregated traffic exhaust particle emissions, Atmospheric Environment, Volume 42, Issue 10, Pages 2369-2382, March 2008
• S. Masoud Sadjadi et al., Weather Research and Forecasting Model 2.2, A Step-by-step guide of a Model Run, Technical Report FIU-SCIS-2007-09-02, Miami, August 2007
• D. Davidovic, K. Skala, Implementation of the WRF-ARW prognostic model on the Grid, Centre for Informatics and Computing, Ruder Boškovic Institute, MIPRO 2010, May 24-28, Opatija, Croatia, 2010
• Michalakes J. et al., WRF nature run, Conference on High Performance Networking and Computing, Proceedings of the 2007 ACM/IEEE conference on Supercomputing, ACM, New York 2007
• Baldauf R., Thoma E. et al., Traffic and meteorological impacts on near-road air quality: summary of methods and trends from the Raleigh Near-Road Study, Journal of the Air & Waste Management Association (1995); Vol. 58 Issue 7, p865-878, 14p, 1 Color Photograph, 1 Chart, 8 Graphs, Jul 2008
• Brandt, J., Christensen, H., Frohn, L.M., Palmgren, F., Berkowicz, R., Zlatev, Z., Operational air pollution forecasts from European to local scale. Atmospheric Environment 35 (Suppl. 1), S91-S98, 2001

Studie:

• Juruš P., Modelování atmosféry v regionálním a lokálním měřítku s aplikacemi v dopravě, disertační práce, ČVUT, Fakulta dopravní, Ústav řídicí techniky a telematiky, Praha 2009
• Ricci A., Friedrich R. et al., Calculating Transport Environmental Costs, Final report of the expert advisors to the high level group on infrastructure charging, April 30, 1999
• Jones S. L., Sullivan A. J., Cheekoti N., Anderson M. D., Malave D., Traffic simulation Software Comparison Study, UTCA – University Transportation Center for Alabama, Report 02217, Birmingham & Huntsville in Alabama, June 2004
• Svítek M., Stárek T., Hrubeš P., Kantor S., Derbek P., Inteligentní dopravní systémy (ITS) a jejich dopad na udržitelný rozvoj, (ID OC194). Výroční zpráva, 26, ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ v Praze, Praha 2008
• Svítek M., Stárek T., Hrubeš P., Derbek P., Kantor S., Pleva M., Inteligentní dopravní systémy (ITS) a jejich dopad na udržitelný rozvoj, (ID OC194). Výroční zpráva, 44, ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ v Praze, Praha 2009
• Píša V. a kol., Zjištění aktuální dynamické skladby vozového parku na silniční síti v ČR a jeho emisních parametrů v roce 2005, ATEM – Ateliér ekologických modelů, s. r. o., Praha, únor 2006
• Píša V. a kol., Historický vývoj emisního zatížení z vybraných úseků dálníční a silniční sítě ČR, ATEM – Ateliér ekologických modelů, s. r. o., Praha, listopad 2007

Další zdroje:

• MOBILE6 Vehicle Emission Modeling Software (web): http://www.epa.gov/oms/m6.htm
• National Environmental Research Institute - Air pollution models (web): http://www.dmu.dk/en/air/models/ospm
• WRF (Weather Research and Forecasting modeling system) Model Users Page (web): http://www.mmm.ucar.edu/wrf/users/
• Weather Research & Forecasting Model (web): http://www.wrf-model.org/index.php