Evaluación de Modelos de Predicción de Ruido de Tránsito Vehicular en Ciudades Pequeñas: Casos Ciudad de Valdivia y Osorno.

Transcripción

1 paper ID: 0210 /p.1 Evaluación de Modelos de Predicción de Ruido de Tránsito Vehicular en Ciudades Pequeñas: Casos Ciudad de Valdivia y Osorno. N. Bastián a, J. Álvarez b & F.Moreno c a Silentium, Ingeniería del Silencio, José Ananías 207 A, Santiago, Chile, nbastian@silentium.cl b Acústica Austral, Medio Ambiente, Diego Portales 860, Puerto Montt, Chile, jpalvarez@acusticaustral.cl c Ministerio del Medio Ambiente, San Martín 73, Santiago, Chile, fmoreno@mma.gob.cl RESUMEN: Los modelos de predicción de ruido de tránsito vehicular son una herramienta muy utilizada para prever niveles sonoros de una vía de circulación de tránsito vehicular. Existe una gran variedad de modelos de predicción, los cuales han sido desarrollados en su mayoría en la comunidad Europea, y se diferencian por las ecuaciones que utilizan para realizar los cálculos de niveles, los distintos factores de corrección que emplean dependiendo de la situación que se quiera modelar, entre otras. A nivel nacional, los modelos de predicción de ruido de tránsito vehicular que han dado mejores resultados son el modelo alemán RLS-90 y el modelo suizo STL-86. El modelo alemán RLS-90, presentó los mejores resultados (al comparar con mediciones reales) en la comuna de Santiago [1] y la comuna de Providencia [2]. El modelo suizo, STL-86 presentó, por otro lado, el mejor comportamiento para predecir el ruido de tránsito vehicular en la ciudad de Osorno [3] y Valparaíso [4]. Además, en el año 2013 se realizó el mapa de ruido de la ciudad de Valdivia utilizando el modelo alemán RLS- 90 [5]. En este trabajo, se presenta un análisis comparativo entre los trabajos realizados en las ciudades de Valdivia y Osorno, con el fin de evaluar qué modelo de predicción de ruido de tránsito vehicular se adapta mejor a una ciudad pequeña al compararlo con mediciones reales. Los modelos evaluados son el modelo alemán RLS- 90, el modelo suizo STL-86 y el modelo de países nórdicos STATENS PLANVERK 96. KEYWORDS: Ruido Tránsito Vehicular, Modelos de Predicción, Acústica Ambiental.

2 paper ID: 0210 /p.2 1. INTRODUCCIÓN El objetivo de un modelo de predicción del ruido del tráfico rodado es el de disponer de una herramienta que permita prever los niveles sonoros que se generan por la existencia de una vía, una modificación de la misma, o bien aquellos niveles de ruido que se producirá con la creación de una nueva vía de circulación del tráfico rodado [6]. La utilización de modelos de predicción de ruido de tránsito vehicular para elaborar mapas de ruido de ciudades se ha transformado en una herramienta muy recurrente en proyectos de esta índole. En Chile, el Ministerio del Medio Ambiente ha ejecutado cuatro estudios sobre mapas de ruido: Fase I: Levantamiento de Información de Entrada de Modelo de Predicción de Ruido (2008) [7]; Fase II: Mapas de Ruido de casos Pilotos Providencia y Antofagasta (2009) [8], Fase III: Mapa de Ruido Comuna de Santiago (2010) [1] y Fase IV: Modelación del Gran Santiago (2011) [9]. De estos estudios, las Fases II, III y IV fueron realizados con modelos de predicción de ruido de tránsito vehicular. Además, actualmente el Ministerio del Medio Ambiente se encuentra ejecutando el proyecto: Fase V: Elaboración y Análisis de Mapas de Ruido de Tres Conurbaciones Mediante Software de Modelación (2014) [10], el cual también contempla la utilización de modelos de predicción de ruido de tránsito vehicular. Por otra parte, en la Comunidad Europea es donde se han desarrollado (y usado), la gran mayoría de los modelos para la predicción del ruido de tráfico [11]. 2. METODOLOGÍA La metodología empleada en cada ciudad para realizar el análisis de tránsito vehicular y niveles de ruido fueron diferentes, sin embargo, se realizó una equivalencia entre ambas para desarrollar el análisis comparativo entre los niveles de ruido medidos versus los proyectados por los modelos de ruido de tránsito vehicular. 2.1 Ciudad de Osorno Se realizó un análisis de tránsito vehicular y de niveles de ruido mediante el estudio de mediciones, que contempló la separación de vehículos livianos, pesados y motos. Se escogieron 92 puntos de medición ubicados en distintos tipos de vías sin gradientes superiores a 5%. Las mediciones realizadas contemplaron un tiempo de muestreo de 15 minutos, en días laborales (lunes a viernes), en horario llamado fuera de punta (entre 09:30-12:30 hrs. y entre 15:30-19:00 hrs.). Las mediciones fueron realizadas bajo las condiciones descritas en la norma ISO :2007 [12]. 2.2 Ciudad de Valdivia Se realizó un análisis de tránsito vehicular y de niveles de ruido mediante el estudio de mediciones, que contempló la separación de vehículos livianos, pesados y motos. Se escogieron 72 puntos de medición ubicados en distintos tipos de vías sin gradientes superiores a 5%. Las mediciones realizadas contemplaron un tiempo de muestreo de 10 minutos, en días laborales (lunes a viernes) entre las 10:00 y 18:00 hrs., sin diferenciar entre horario punta

3 paper ID: 0210 /p.3 y valle. Las mediciones fueron realizadas bajo las condiciones descritas en la norma ISO :2007 [12]. 3. MODELOS DE PREDICCIÓN DE RUIDO DE TRÁNSITO VEHICULAR Los modelos de predicción de ruido de tránsito vehicular se componen principalmente por dos etapas, una etapa de emisión y otra etapa de propagación. En este trabajo, se optó en abordar sólo la etapa de emisión, que contempla correcciones por flujo vehicular, velocidad de vehículos, tipo de carpeta, entre otros. 3.1 Modelo Alemán RLS90 El nivel de emisión a 25 metros de distancia y 4 metros de altura se evalúa mediante la siguiente expresión [13]: [ ( )] ( ) (1) Donde es la densidad de tráfico de vehículos por hora, y es el porcentaje de vehículos pesados, en %. El término de corrección de velocidad está dado por: [ ( ) ] (2) Donde: [ ( ) ] (3) ( ) (4) (5) es la velocidad promedio de los vehículos ligeros (Km/h) y promedio de los vehículos pesados (Km/h). es la velocidad Tabla 1: Ajuste según tipo de superficie. Fuente: [4]. Tipo de Superficie Máxima Velocidad Permitida (Km/h) >50 >60 Asfalto no ranurado Concreto o asfalto ranurado Adoquines con textura suave Adoquines con textura rígida Hormigón con tratamiento escoba metal Hormigón con envoltura de tela (suave) Asfalto hormigón sin grietas Asfalto poroso con más de 15% de poros tipo 0/11 Asfalto poroso con más de 15% de poros tipo 0/

4 paper ID: 0210 /p.4 El término de corrección por gradiente está dado por: ( ), si (6), si (7) Donde es la pendiente del camino en %. 3.2 Modelo de Países Nórdicos STATENS PLANVERK 96 El descriptor es el nivel sonoro continuo equivalente, evaluado para un periodo de 24 horas a una distancia de referencia de 10 metros y una altura de 1.5 metros. Aunque puede ser evaluado para cualquier intervalo de tiempo [14][15]: [ ( ) ( ) ] ( ) (8) Donde: ( ) ( ) ( ) ( ) (9) ( ) ( ) ( ) ( ) (10) ( ) ( ), para (11) ( ), para (12) ( ) ( ), para (13) ( ), para (14) Siendo y el número de vehículos ligeros y pesados, respectivamente, durante el intervalo de tiempo, en segundos. 3.3 Modelo Suizo STL-86 Este modelo es el modelo oficial de predicción de ruido de tránsito en Suiza [3] y entrega un nivel de emisión a una distancia de referencia de 1 metro y una altura de referencia de 1 metro. El modelo está conformado por la siguiente ecuación [13]: [( [ ] ) ( [ ])] ( ) (dba) (15) Donde:

5 paper ID: 0210 /p.5 es la velocidad media de todo el flujo vehicular (incluyendo vehículos livianos y pesados). es la razón entre el número de vehículos pesados y la cantidad total de vehículos. es el flujo total de vehículos por hora. 3.4 Consideraciones y Factor de Corrección Para realizar una comparación entre los niveles proyectados por cada modelo de predicción y los niveles medidos in situ, se debe hacer una corrección asociada a la distancia y altura de referencia de los modelos, ya que los tres modelos entregan valores de emisión para distancias (1, 10 y 25 [m]) y alturas de referencia (1, 1.5 y 4 [m]) diferentes a las distancias y alturas utilizadas en terreno. Por lo anterior, se optó en utilizar un factor de atenuación basado en la atenuación de distancia de fuente lineal sobre una superficie reflectante (divergencia cilíndrica) [11] [16] y en el teorema de Pitágoras. En la Figura 1 se muestra una ilustración del factor de corrección y en la ecuación (16) la expresión matemática del mismo. ( ) ( ) (16) Donde: es la distancia donde se quiere evaluar el nivel [m]. es la distancia de referencia de los modelos [m]. es la altura donde se quiere evaluar el nivel [m]. es la altura de referencia de los modelos [m]. es la altura de la fuente [m]. Receptor Fuente Factor de Corrección Figura 1: Ilustración Factor de Corrección. Fuente: Elaboración Propia. Por otra parte los modelos utilizados en la comparativa se ajustaron de manera que pudieran incorporar las características locales de las superficies de rodado, y de la clasificación del tipo de vehículo. Además se consideró la velocidad de circulación máxima permitida (60 Km/h), no estableciendo diferencias entre vehículos livianos y pesados. Respecto al flujo vehicular se debe señalar que los modelos utilizados entregan el valor del de una hora, por lo que se ha supuesto que el flujo vehicular de una hora de medición es cuatro (Osorno) y seis veces (Valdivia) el flujo registrado en los 15 y 10 minutos respectivos medidos.

6 paper ID: 0210 /p.6 4. RESULTADOS A continuación, se presentan los resultados obtenidos entre los niveles proyectados y los niveles observados en la ciudad de Valdivia y Osorno. Figura 2: Curva de los niveles observados y proyectados para los distintos modelos en ambas ciudades. Fuente: Elaboración Propia. Figura 3: Curva de dispersión entre los niveles observados y proyectados para los distintos modelos en ambas ciudades. Fuente: Elaboración Propia

7 paper ID: 0210 /p.7 Figura 4: Normalidad de residuos para los distintos modelos. Residuos obtenidos versus valores normales teóricos. Fuente: Elaboración Propia. Figura 5: Diagrama de cajas y bigotes para residuos obtenidos versus valores normales teóricos. Fuente: Elaboración Propia.

8 paper ID: 0210 /p.8 5. ANÁLISIS Y DISCUSIÓN Los tres modelos entregan valores cercanos a los observados, con una correlación lineal (r) superior al 80% en todos los casos (Fig. 3). El desempeño de los modelos es superior en los tres casos en Osorno, con interceptos inferiores a 8 db y pendientes cercanas a 1. Mientras el modelo SP-96 muestra mejor ajuste en Osorno, en Valdivia este resulta prácticamente igual para los tres (0,82 para RLS-90 y SP-96 y 0,83 para STL-86). Los datos de Valdivia presentan una mayor dispersión, respecto a los de Osorno (distancia vertical respecto a la recta de regresión). Esto se observa en los boxplots grises de la Fig. 5, con sus cuartiles centrales de unos 2 db, en contraste con los mismos cuartiles para Osorno, de alrededor de 1 db, en los modelos SP-96 y STL-86. Esta diferencia en la dispersión entre ambas ciudades probablemente se explique por el mayor nivel de ruido de otras fuentes, ya que la campaña de Valdivia fue concebida para confeccionar un mapa de ruido, a diferencia de la de Osorno, donde las mediciones se planificaron y ejecutaron con el propósito específico de evaluar los presentes modelos para ruido de tránsito, lo que es particularmente visible en niveles inferiores a 65 db. El modelo RLS-90 sobreestima típicamente unos 2 db como se aprecia en la Fig. 5 en ambas ciudades, a diferencia de los otros dos modelos que en ambas ciudades tienen una diferencia mediana cercana a 0 db, entre los valores calculados por el modelo y los observados. Esto, a pesar de haber menor dispersión (mayor precisión) en Osorno, por las razones ya comentadas. La sobreestimación sistemática en el caso del RLS-90 es atribuible al factor de corrección asociado a tipo de carpeta. Estos valores se han definido para pavimentos diferentes a los observados en ciudades del sur de Chile, por lo que de considerarse en futuras modelaciones, habría que efectuar una adaptación que ajuste mejor a los valores observados. Los valores medios y medianos de los residuos se asemejan dada la simetría de éstos (por exceso (positivos) y por defecto (negativos)). Otro tanto ocurre con las desviaciones estándar, respecto a los rangos intercuartílicos, ya que tienden muy estrechamente a distribuir en forma normal, y por lo tanto a ser simétricos y casi sin darse valores atípicos (sólo un caso, casi dentro del rango SP-96 en Osorno). Como se aprecia en la Fig. 4, la normalidad de los residuos indica una estimación muy cercana a los valores reales por parte de los tres modelos. A continuación se entrega mediante una tabla, el resumen del comportamiento de los modelos utilizados en esta comparativa. Tabla 3: Resultados obtenidos. Fuente: Elaboración Propia. Osorno Valdivia Global RLS-90 SP-96 STL-86 RLS-90 SP-96 STL-86 RLS-90 SP-96 STL-86 Promedio Error Absoluto (db) 2,50 0,95 1,33 2,80 2,18 2,13 2,63 1,50 1,69 Desviación Estándar Residuos (db) 2,00 1,20 1,60 2,71 2,59 2,57 2,33 1,93 2,10 Promedio Residuos (db) 2,20 0,12-0,42 2,29 0,03 0,19 2,24 0,08-0,15 % Puntos <1 db 17,4% 57,6% 44,6% 15,5% 23,9% 23,9% 30,5% 70,1% 71,9% % Puntos <3 db 42,4% 97,8% 95,7% 42,3% 71,8% 76,1% 62,2% 92,7% 93,3% % Puntos sobreestimación 94,6% 52,2% 39,1% 90,1% 53,5% 52,1% 81,7% 53,7% 46,9% % Puntos subestimación 5,4% 47,8% 60,9% 9,9% 46,5% 47,9% 18,3% 46,3% 53,1% Coeficiente R pearson 0,88 0,93 0,90 0,83 0,82 0,83 0,85 0,87 0,86 6. ESTUDIOS FUTUROS A la luz de los datos parece razonable seguir con esta línea de estudio, incorporando variables adicionales como gradiente, y las referidas a la propagación para ver u observar el comportamiento de los modelos en situaciones donde estén presentes estas variables.

9 paper ID: 0210 /p.9 7. CONCLUSIONES Los modelos representan una poderosa herramienta cuyo campo de aplicación incluye la planificación de espacios, control de impacto acústico sobre el ambiente, desarrollo de nuevas legislaciones para regular la contaminación acústica, entre otros. Cabe destacar que debido a la falta de instrumental para realizar mediciones de velocidad de los vehículos, se optó en asumir la velocidad máxima permisible en una ciudad (60 km/h). Debido a esto, es posible que parte de la diferencia entre los niveles medidos y proyectados se atribuya a esta variable debido a que los modelos consideran la velocidad promedio. De los resultados obtenidos, se aprecia que los modelos muestran un comportamiento adecuado para las ciudades en estudio con un coeficiente de correlación superior al 0,8. Sin embargo, el modelo alemán RLS-90 es el único modelo que sobrestima los niveles proyectados o modelados en casi la totalidad de las muestras, asegurando de esta forma el peor escenario. Por otra parte los modelos SP-96 y STL-86 presentan un porcentaje de diferencias superior al 70% entre el nivel modelado y observado. Teniendo en cuenta que los tres modelos estudiados presentan un buen coeficiente de correlación, es sensato declarar que el utilizar cualquiera de estos modelos para proyectar niveles de ruido en ciudades similares a las estudiadas, bajo metodologías parecidas a las aplicadas, los resultados obtenidos deberían ser fidedignos. Por otra parte, para aplicaciones de Ingeniería, debido a los niveles sobreestimados entregados por el modelo RLS-90, parece apropiado utilizar el mismo, ya que al proyectar niveles de ruido, se tendría un margen de seguridad de 2 db, lo cual es muy práctico para aplicaciones de Ingeniería Acústica. A la luz de los resultados de este trabajo, se puede señalar que tanto el modelo nórdico SP-96, como el suizo STL-86, y el alemán RLS-90 son instrumentos útiles para predecir el nivel de ruido en una ciudad chilena pequeña como las estudiadas, a partir del flujo de vehículos, y de incorporar las situaciones particulares de los puntos de medida. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS [1] Comisión Nacional del Medio Ambiente. Elaboración de Mapas de Ruido mediante Software de Modelación, para Caso Piloto (Comunas de Antofagasta y Providencia) (Contrato N /09). Proyecto Ejecutado por el Instituto de Acústica, Universidad Austral de Chile (2010). [2] Torres, J & Hormazábal, G. Modelo Matemático Predictivo de Ruido de Tráfico Vehicular Para Calles con Flujo Superior a de Vehículos al Año.Tesis presentada como parte de los requisitos para optar al grado de Ingeniero Civil en Sonido y Acústica; Escuela de Ingeniería Civil en Sonido y Acústica. Universidad Tecnológica de Chile Inacap. Santiago, Chile (2010). [3] Álvarez, J. Estudio Comparativo para Modelos Predictivos del Ruido de Tráfico Rodado, a Través de Mediciones in Situ en un Sector de la Comuna de Osorno. Tesis presentada como parte de los requisitos para optar al grado de Ingeniero Civil Acústico; Escuela de Ingeniería Civil Acústica. Facultad de Ciencias de la Ingeniería. Universidad Austral de Chile. Valdivia, Chile (2010). [4] Guzmán, R & Elgueta, G. Elaboración de un Modelo Predictivo de Ruido de Tráfico Para la Ciudad de Valparaíso.Tesis presentada como parte de los requisitos para optar al grado de Ingeniero Civil en Sonido y Acústica; Escuela de Ingeniería Civil en Sonido y Acústica. Universidad Tecnológica de Chile Inacap. Santiago, Chile (2009). [5] Bastián, N. Elaboración de Mapa de Ruido de la Ciudad de Valdivia Mediante Software de Modelación Utilizando Métodos de Simplificación. Tesis presentada como parte de los requisitos para optar al grado de Ingeniero Civil Acústico; Escuela de Ingeniería Civil Acústica. Facultad de Ciencias de la Ingeniería. Universidad Austral de Chile. Valdivia, Chile (2013).

10 paper ID: 0210 /p.10 [6] Álvarez, J& Suárez, E. Estudio Comparativo de Modelos de Predicción de Ruido de Tráfico Rodado Utilizando Mediciones en la Ciudad de Osorno. VI Congreso Iberoamericano de Acústica FIA Buenos Aires, Argentina (2008). [7] Comisión Nacional del Medio Ambiente. Levantamiento de Información de Entrada de Modelo de Predicción de Ruido y Aplicación de Caso Piloto (Contrato N /07). Proyecto Ejecutado por dba Ingeniería, Proyectos y Soluciones Acústicas (2008). [8] Ministerio del Medio Ambiente. Elaboración de Mapas de Ruido Comuna de Santiago Mediante Software de Modelación. Ficha de Licitación N LE10. Proyecto Ejecutado por el Instituto de Acústica, Universidad Austral de Chile (2010). [9] Ministerio del Medio Ambiente. Elaboración de Mapas de Ruido del Gran Santiago Mediante Software de Modelación. Ficha de Licitación N LE11. Proyecto Ejecutado por el Instituto de Acústica, Universidad Austral de Chile (2011). [10] Ministerio del Medio Ambiente. Elaboración y Análisis de Mapas de Ruido de Tres Conurbación Mediante Software de Modelación. Ficha de Licitación N LP13. Proyecto en Ejecución por el Instituto de Acústica, Universidad Austral de Chile ( ). [11] Gerges, S.N.Y. & Arenas, J.P. Fundamentos y Control del Ruido y Vibraciones, 2da Ed., NR Editora, Florianópolis (2010). [121] ISO : Description, Measurement and Assessment of Environmental Noise. Part I: Basic Quantities and Assessment Procedures. International Organization for Standardization, Switzerland (2007). [13] Cárdenas, J. Diseño y Desarrollo de una Herramienta Informática Simple para la Predicción de Ruido de Tráfico Vehicular en Vías Urbanas de la Ciudad de Valdivia-Chile. Trabajo presentado como parte de los requisitos para optar al grado de doctor en acústica, Universidad Politécnica de Madrid. Madrid, España (2004). [14] González, J.; Machimbarrena, M. & Sánchez, J.I. Estudio Comparativo de Modelos Predictivos de Ruido para Tráfico Rodado. Universidad de Valladolid. Valladolid, España (2002). [15] Arana, M.; Martínez A.; Aleixandre, A.; San Martín, M.L. & Vela, A. Modelos de Predicción del Ruido de Tráfico Rodado. Comparación de Diferentes Standars Europeos. TecniAcústica Madrid. Ref. Pacs:43.50.Ba. (2000). [16] Michael Möser y José Luis Barros (2009). INGENIERÍA ACÚSTICA: Teoría y Aplicaciones. 2da edición. Springer-VerlagBerlin Heidelberg.