Jtl v02n02p02

Palavras-Chave: emissões de gases, externalidades, taxação ambiental, translog, transporte aéreo .

Key words: air transportation, emission, externalities.

Recommended Citation

Abstract

The following paper intends to develop a translog model of the pollutants emission in Brazilian air transportation according to

the flight stages characteristics (flight distance, aircraft type, etc). The model will focus on the segment of passenger

transportation in civil aviation and the statistical model of fuel consumption will be based in a historical Brazilian database from

1997 to 2004. The assessment is performed in two stages. In the first, the translog consumption model is defined and estiamted;

in the second, the pollutants emission coefficients are calculated through FAA’s (Federal Aviation Administration) spreadsheets.

The developed model can be easily processed by computers and through the creation of an user interface can produce a brand

new pollutants emission calculator.

Araújo, G. S. (2008) Modelagem e mensuração do nível de emissões por etapa de vôo. Journal of Transport Literature, vol. 2, n. 2,

pp. 24-41.

Gabriel de Sá Meira de Araújo*

Resumo

O presente estudo visa estruturar a modelagem da emissão de poluentes no transporte aéreo brasileiro de acordo com as

características da etapa de vôo (distância percorrida, tipo da aeronave, etc). O modelo terá foco na aviação civil no segmento de

transporte de passageiros e o modelo estatístico do consumo das aeronaves será baseado em dados históricos do DAC -

Departamento de Aviação Civil no período de 1997 – 2004. O cálculo é fundamentado em duas etapas, na primeira o modelo

translogarítmico de consumo é definido; na segunda os coeficientes de emissão dos poluentes são calculados através de planilhas

da FAA – Federal Aviation Administration. Na etapa final são expostas as vantagens do modelo desenvolvido e evidências e

possibilidades de validação do mesmo.

This paper is downloadable at www.transport-literature.org/open-access.

■ JTL|RELIT is a fully electronic, peer-reviewed, open access, international journal focused on emerging transport markets and

published by BPTS - Brazilian Transport Planning Society. Website www.transport-literature.org. ISSN 2238-1031.

* Email: [email protected].

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Journal of Transport Literature

Submitted 13 Mar 2008; received in revised form 18 May 2008; accepted 29 May 2008

Vol. 2, n. 2, pp. 24-41, Jul. 2008

Modelagem e mensuração do nível de emissões por etapa de vôo

[Modeling aircraft emmisions by flight]

Instituto Tecnológico de Aeronáutica (ITA), Brazil

B T P SB T P SB T P SB T P S

Brazilian Transportation Planning Society

www.transport-literature.org

JTL|RELITJTL|RELITJTL|RELITJTL|RELIT

ISSN 2238-1031

1. Introdução

A definição de Desenvolvimento Sustentável dada pela Comissão Mundial em Ambiente e

Desenvolvimento através do relatório "Our Common Future” publicado em 1987 é a

seguinte: Desenvolvimento Sustentável satisfaz as necessidades do presente sem comprometer

as necessidades das futuras gerações. Na atual realidade econômica e social, um dos setores

da indústria que mais cresce é o da aviação. Este, apesar de já ser responsável por

aproximadamente 3,5% de todo o Dióxido de Carbono emitido pelo homem, é o ramo da

economia e o modal de transporte que mais cresce em emissão de CO2. Além disso, os

incrementos tecnológicos realizados no sentido de favorecer o meio ambiente ainda são

insuficientes quando comparados ao que é realizado dia após dia com o intuito de aumentar o

sucesso econômico da indústria, pois de acordo com Cordina(2002) ―As melhorias

tecnológicas em emissões crescem 3% ao ano enquanto que o tráfego aéreo cresce 5% ao

ano.‖.

Apesar de muito inferiores se comparadas às emissões de veículos automotores, por exemplo,

as emissões aeronáuticas já representam uma contribuição considerada acentuada pela

comunidade científica no que diz respeito à sua influência no Aquecimento Global. De acordo

com o Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC), órgão fundado em 1988 pelo

World Metereological Organization (WMO) e pela United Nations Environment Programme

(UNEP), esse quadro fica ainda mais preocupante quando se faz a projeção para o ano de

2050: a emissão aeronáutica de CO2 haverá aumentado por volta de 10 vezes e caso as outras

fontes de emissão antropogênica permaneçam com taxa constante, a emissão aeronáutica será

a maior em valores absolutos.

Não obstante foi levantado pela consultoria internacional The Hodgkinson Group: Aviation &

Climate Change Advisors que não existe na atualidade nenhum modelo sistemático ou

compulsório que efetivamente esteja reduzindo as emissões, observando esse fato, a

necessidade de uma metodologia que possibilite a existência desse modelo torna-se ainda

mais iminente. Além disso, a consultoria mostrou também que apesar da possibilidade de

melhorias tecnológicas nos motores reduzirem os níveis de emissões, a chance dessa emissão

ser desprezível é praticamente nula, portanto esse modelo será necessário independente dos

avanços tecnológicos, havendo apenas a atualização do mesmo.

Vol. 2, N. 2 (2008) Revista de Literatura dos Transportes - RELIT Página 25

Para realizar a modelagem do consumo das aeronaves em função das variáveis posteriormente

determinadas foi escolhido o modelo translogarítmico. Essa escolha deve-se ao fato deste ser

o modelo econométrico mais flexível e com bastante aplicação em modelos de consumo e

produção como este. A base de dados utilizada para a implementação do modelo foi coletada

junto ao DAC – Departamento de Aviação Civil e possui dados de 1997 a 2004.

A consideração que quais poluentes seriam abordados também fez parte do trabalho, visto que

apesar do CO2 ser o poluente de maior impacto no aquecimento global, ao tratar de emissões

aeronáuticas todo o conjunto de poluentes precisa ser estudado como mostra Simões(2003),

em seu artigo ―O Transporte Aéreo no Contexto das Mudanças Climáticas Globais‖ : ―Em

verdade, as emissões das aeronaves são autênticos ‘coquetéis’ de substâncias aquecedoras

do clima da Terra.”. Diante disso, o presente estudo abordará todos os poluentes relevantes,

mais precisamente será seguida a abordagem do System for assessing Aviation’s Global

Emissions (SAGE), sistema desenvolvido pela Federal Aviation Administration (FAA) dos

Estados Unidos, com o apoio de grandes centros de pesquisa, dentre eles o Massachussetts

Institute of Technology (MIT), com a finalidade de realizar um inventário das emissões norte-

americanas no período de 2000 a 2004.

Também é relevante abordar o desconhecimento da ciência em relação a alguns desse

poluentes, por exemplo, de acordo com Cordina(2002) não obstante o bom conhecimento da

ciência em relação à nocividade do CO2, o nível de conhecimento dos fenômenos físico-

químicos que regem os óxidos de enxofre, os óxidos de nitrogênio e os hidrocarbonetos é

insatisfatório. De tal forma que a mitigação dessas emissões necessita do avanço na ciência no

tocante às interações químicas entre tais moléculas e a atmosfera.

Diante do exposto, tem-se que a determinação de uma metodologia para a mensuração de

emissões aeronáuticas, viável tanto do ponto de vista computacional quanto prático, inicia no

Brasil um importante processo rumo à evolução consciente do tráfego aéreo neste país.


2. Determinação das Variáveis Relevantes

Considerando a revisão bibliográfica realizada e os conhecimentos de engenharia essenciais

na aviação foi definido o grupo de variáveis que necessitam considerações no que diz respeito

às emissões:

Etapas do vôo (Pouso/Decolagem e Cruzeiro)

Tipo de Aeronave

Distância Percorrida

Substâncias Emitidas

Combustível Utilizado

Fator de ocupação da aeronave

A relevância e considerações sobre cada um deles são discutidas a seguir. Algumas

considerações podem parecer óbvias, entretanto serão citadas.

No Primeiro Inventário Nacional de Emissões Antrópicas de Gases de Efeito Estufa [3], há

um capítulo – Transporte Aéreo – Scatolini(2006) que nos mostra a importância da

consideração das etapas do vôo na modelagem da mensuração de emissões. Todos os cálculos

são realizados com a separação entre a emissão correspondente às operações de pouso e

decolagem (LTO) e o período em cruzeiro. Do ponto de vista da engenharia isto é facilmente

justificável pois a exigência mecânica sobre o motor durante essas operações possui uma

dinâmica bastante diferente da exigida em cruzeiro. Além disso, também é citada a

necessidade de observação do combustível envolvido na operação, pois existem aeronaves

movidas à gasolina de aviação e outras a querosene de aviação, implicando portanto em

diferentes emissões.

Considerar o tipo de aeronave é natural pois o consumo de máquinas com capacidades,

dimensões e desempenhos diferentes não pode ser o mesmo. Além do porte, as condições

operacionais, a altitude, a temperatura e o tipo de combustível utilizado são determinantes na

emissão dos motores. A distância percorrida, uma consideração aparentemente óbvia, precisa

ser feita com cuidado pois alguns tipos de substâncias são liberadas em grande parte nas

operações de LTO, ou seja, para essas substâncias a distância não é tão relevante. Um

exemplo que possui esta característica são os Hidrocarbonetos.


O ponto crucial desta etapa da pesquisa, que demandou uma análise mais cuidadosa das fontes

bibliográficas e da calculadora da Scandinavian Airlines - SAS foi quanto à decisão de quais

substâncias serão consideradas em nossos cálculos.

A seguir encontram-se as tabelas com os dados da calculadora SAS que foram analisados:

Tabela 2 – Exemplos de emissões segundo Calculadora SAS

Outras aeronaves foram analisadas, entretanto, com estas já podemos concluir que a emissão

de CO2 e vapor d’água é em valores absolutos são muito mais relevantes ao estudo do

aquecimento global que quaisquer outras emissões. Inicialmente vale ressaltar o entrave

científico que ainda existe no conhecimento sobre o efeito do vapor d’água no aquecimento

global. Já é de conhecimento da comunidade científica que a emissão de vapor d’água em

elevadas altitudes (por volta dos 11km) atua ativamente no efeito estufa local, pois as

moléculas permanecem alojadas por bastante tempo quando emitidas nessa faixa da

atmosfera, visto que escapam das precipitações naturais. Entretanto, ainda não se consegue

quantificar com rigor esse efeito. Além disso, com os gráficos a seguir será justificado por

outro motivo por que a emissão de H20 não possui tanta importância se comparada ao dióxido

de carbono.

AERONAVE Dist.(km) CO2(Kg) NOX(Kg) CO(Kg) HC(Kg) H20(Kg) SO2(Kg)

A340-300 10397 762 4,35 0,59 0,03 300 0,24

A340-300 7165 527 3 0,45 0,03 207 0,17

A340-300 8240 605 3,45 0,5 0,03 238 0,19

A340-300 12085 885 5,05 0,67 0,03 348 0,28

A340-300 4907 362 2,06 0,36 0,02 142 0,12

A319 1867 165 0,67 0,18 0,01 65 0,05

A319 1624 147 0,6 0,16 0 58 0,05

A319 975 98 0,42 0,11 0 39 0,03

A319 611 71 0,32 0,09 0 28 0,02

A319 196 40 0,2 0,06 0 16 0,01


4000 5000 6000 7000 8000 9000 10000 11000 12000 13000

100

200

300

400

500

600

700

800

900

1000

Emissão na Aeronave A340-300

Em

issã

o d

e C

arb

on

o (

Kg

/Pa

ssa

ge

iro

)

Distância Percorrida (Km)

Dióxido de Carbono

Vapor d'Água

-200 0 200 400 600 800 1000 1200 1400 1600 1800 2000 2200

0

20

40

60

80

100

120

140

160

180

Emissão na Aeronave A319

Em

issã

o d

e C

arb

on

o (

Kg

/Pa

ssa

ge

iro

)

Distância Percorrida (Km)

Dióxido de Carbono

Vapor d'Água

Fig.1 – Emissão: Carbono X Vapor d’Água

Nos dois gráficos a derivada da emissão de carbono em função da distância é muito mais

acentuada do que a da emissão de vapor d’água, ou seja, essas emissões atuam de maneira

mais acentuada nas operações de LTO, mas a nocividade do vapor está relacionada à sua

emissão em elevadas altitudes. Situado na troposfera, a tendência é que seja eliminado em

pouco tempo pela precipitação natural. Sendo assim, pelos seguintes motivos a emissão de

vapor d’água não será considerada em nosso cálculo final:

Influência na formação de cirrus e no aquecimento global ainda obscura para a

ciência;

Relevância maior nas operações de LTO, ou seja, em baixas altitudes, onde o vapor

não é tão nocivo;

O efeito da emissão de vapor d’água é bastante localizado.

Em suma, o foco do estudo é o dióxido de carbono tendo em vista sua preponderância na

causa do efeito estufa, por ser bem conhecido pela ciência atual e por ter maiores valores

absolutos de emissão. Entretanto a consideração acima não implica que os outros poluentes

serão desconsiderados na pesquisa, podendo ter sua emissão modelada juntamente com a

emissão do CO2.


3. Metodologia de Mensuração

A metodologia de mensuração das emissões envolverá duas etapas, a estimativa de consumo

de combustível pela aeronave e a relação entre consumo e emissão. Na primeira será

determinada uma equação translogarítmica através da regressão múltipla dos dados fornecidos

pelo DAC – Departamento de Aviação Civil do período de janeiro de 1997 a dezembro de

2004.

Tab. 4 – Variáveis presentes no banco de dados utilizado

Variável Significado

lab_ano Ano do vôo

lab_mes Mês do vôo

lab_cia Companhia aérea da aeronave

lab_segmento Segmento (doméstico;internacional ou regional)

Pax/carga Transporte de passageiros ou carga

lab_airc Aeronave

Comb Consumo total de combustível (ano)

flkm Número de quilômetros voados (ano)

flhs Número de horas voadas (ano)

nlandings Número de pousos (ano)

ask Total de assentos oferecidos

total_pk Total de passageiros transportados (ano)

As aeronaves do segmento regional e do transporte de cargas mostraram diversos outliers e

pouca relevância numérica absoluta na análise estatística a ser realizada, portanto os dados do

segmento regional foram excluídos. Entretanto a metodologia desenvolvida pode ser

implementada para este tipo de vôo com pequenas alterações.

Das variáveis acima foram determinadas as seguintes variáveis que melhor servem ao

objetivo do presente trabalho:


Tabela 5 – Definição das variáveis utilizadas no modelo

Nova variável Significado Definição

Comb_Km Consumo de combustível em litros por quilômetro percorrido fuek

flkm

Load Factor - LF Fator de ocupação da aeronave _total pkask

Asize Tamanho da aeronave em assentos asknlandings

Avstl Etapa média desenvolvida pela aeronave flkm

nlandings

Speed (spd) Velocidade média desenvolvida pela aeronave flkm

flhs

Fonte: Cálculos próprios

De acordo com Greene [8], o modelo econométrico translogarítmico é o que gerará, após a

regressão múltipla, a função mais ―flexível‖, ou seja, a suposição de um modelo translog que

regendo o consumo de combustível, apesar de não ser o mais simples do ponto de vista

matemático, possui a maior probabilidade de ser o modelo mais adequado. Matematicamente

isso ocorre pois se trata de uma expansão de segunda ordem da série de Taylor para uma

função desconhecida. Para a modelagem de duas variáveis, o modelo possui a seguinte forma:

2222

2112

2

111

22110 ln2

lnlnln2

lnlnln xxxxxxy

(1)

Para a realização da segunda etapa foram utilizados os dados da metodologia mais completa

em relação à análise das emissões de aeronaves comerciais em função do consumo, que é a

System for Assessing Aviation’s Global Emissions (SAGE). Desenvolvido pela Federal

Aviation Administration (FAA) dos Estados Unidos com o apoio do Massachussetts Institute

of Technology (MIT), do Volpe National Transportation Systems Center (Volpe) e do

Logistics Management Institute (LMI), o SAGE é um modelo computacional usado para

diversos fins relacionados ao tráfego aéreo, um deles é determinar o consumo de combustível

e a respectiva emissão de poluentes para toda a aviação comercial Norte-Americana em

determinado ano. O software não se encontra disponibilizado, entretanto, os resultados do

modelo estão disponíveis para o uso para a utilização de toda a comunidade científica.

A base de informações utilizadas pelo SAGE é proveniente da ICAO - International Civil

Aviation Organization, principal órgão da atualidade no que se refere à Aviação Civil no

mundo. Os dados mais relevantes estão listados a seguir:


Tipo da Aeronave

Bypass Ratio

Tabela de Emissão de cada um dos poluentes em gramas emitidos por Kg consumido

em cada etapa de vôo.

O SAGE também modela a poluição atmosférica ao redor nas proximidades dos locais de

decolagem e pouso, nos quais a dinâmica da emissão é diferenciada visto que a capacidade de

dispersão é completamente diferente se comparada à dispersão na alta atmosfera.

4. Resultados

4.1 Definição da Função Consumo

Através da metodologia já explanada, foi implementada a seguinte equação de regressão

múltipla:

ln(consumo/Km) = a0 + a1 ln(speed) + a2 ln(avstl) + a3 ln(LF) + a4 ln(asize) + a5 [ln(speed)]2 +

a6 [ln(avstl)]2 + a7 [ln(LF)]

2 + a8 [ln(asize)]

2 + a9 ln(speed)ln(avstl) + a10 ln(LF)ln(avstl) +

a11 ln(speed)ln(LF) + a12 ln(asize)ln(speed) + a13 ln(asize)ln(avstl) + a14 ln(asize)ln(LF) +

a15 ln(asize)ln(LF)ln(speed) + a16 ln(avstl)ln(LF)ln(speed) + a17 ln(asize)ln(LF)ln(speed) +

a18 ln(asize)ln(avstl)ln(LF) + a19 ln(asize)ln(avstl)ln(LF)ln(speed),

(2)

onde a constante K refere-se à aeronave e à companhia aérea da mesma. Dessa maneira, a

primeira regressão feita foi realizada com todos os dados de maneira consolidada.

Observando a primeira tentativa de regressão, verificou-se que a relevância estatística da

parcela ln(LF)2 é nula, portanto, excluindo-se esse termo foi obtido o seguinte resultado:


Tabela 6 – Resultado para coeficientes e relevância estatística das variáveis envolvidas no modelo

translogarítmico para o consumo de combustível.

Ln(Comb/km)

Coeficiente Erro Padrão Parâmetro t P>|t|

a300 0.0059472 0.024105 0.25 0.805

a319 -0.6519069 0.0518872 -12.56 0

a320 -0.8330224 0.0461885 -18.04 0

a330 -0.1372104 0.035144 -3.9 0

b737200 -0.379107 0.0504425 -7.52 0

b737300 -0.6006408 0.0488161 -12.3 0

b737400 -0.6541306 0.0463082 -14.13 0

b737500 -0.5474587 0.0502298 -10.9 0

b737700 -0.7114224 0.0479331 -14.84 0

b737800 -0.7202393 0.0442458 -16.28 0

b767200 -0.3148552 0.0400861 -7.85 0

b767300 -0.2546817 0.0368337 -6.91 0

dc1030 0.1985304 0.0336875 5.89 0

e145 -0.288114 0.0738988 -3.9 0

fk100 -0.755126 0.0518871 -14.55 0

md11 0.0902572 0.0173701 5.2 0

Ln(speed) 8.228976 2.09948 3.92 0

Ln(avstl) 7.290585 1.950152 3.74 0

Ln(lf) -89.71989 28.91749 -3.1 0.002

Ln(asize) 15.33772 2.648285 5.79 0

Ln(speed)^2 -0.0229321 0.0029297 -7.83 0

Ln(avstl)^2 0.0270441 0.0057644 4.69 0

Ln(asize)^2 -0.3703164 0.044762 -8.27 0

Ln(speed)Ln(avstl) -1.117792 0.3003511 -3.72 0

Ln(lf)Ln(avstl) 12.40092 4.176075 2.97 0.003

Ln(spd)Ln(LF) 13.8253 4.481786 3.08 0.002

Ln(asize) Ln (spd) -1.61939 0.3998402 -4.05 0

Ln(asize) Ln (avstl) -1.550099 0.371345 -4.17 0

Ln (asize) Ln (LF) 17.84451 5.499933 3.24 0.001

Ln (spd) Ln (LF) Ln(avstl) -1.909547 0.647087 -2.95 0.003

Ln (spd) Ln (LF) Ln(asize) -2.743927 0.8500982 -3.23 0.001

Ln (spd) Ln (asize) Ln (avstl) 0.2235633 0.0570801 3.92 0

Ln (LF) Ln(asize) Ln (avstl) -2.461279 0.7909824 -3.11 0.002

Ln (asize) Ln (spd) Ln (avstl) Ln (LF) 0.3782384 0.1222486 3.09 0.002

Fonte: DAC e cálculos próprios

Analisando o baixo valor valor de P>|t| conclui-se que a relevância estatística dos parâmetros

escolhidos é muito alta, o que corrobora a confiabilidade do modelo. Já a diminuição do erro

padrão, ou seja, o aumento da precisão dos coeficientes, pode ser obtido com o aumento do

número de elementos no espaço amostral.


Outro fato relevante a ser observado no modelo é quanto às constantes de cada companhia,

que por serem muito similares mostram que as mesmas possuem políticas similares de

consumo de combustível.

4.2 Análise de dados SAGE

A segunda parte da obtenção dos resultados consiste na análise das tabelas do SAGE para a

obtenção dos fatores de emissão de cada poluente na etapa de cruzeiro para cada aeronave. A

análise do SAGE contempla o período de 2000 a 2004, entretanto, os fatores que serão

utilizados no modelo são referentes ao ano de 2004 por serem os mais atualizados.

A tabela do SAGE [7] apresenta as informações de distância percorrida por etapa de vôo (em

solo, abaixo de 3000 pés e acima de 3000 pés), número de vôos realizados, combustível

consumido e emissão dos seguintes poluentes: CO2, CO, Hidrocarbonetos, Vapor d’água e

SOx, todas elas consolidadas por ano e por aeronave. A seguir, um exemplo da aeronave

A320 no ano de 2004.

Tabela 7 – Exemplo do resultado do SAGE para a aeronave A320 em 2004

A3

20

Alt.(ft) Dist.(Km) Comb.(Kg) NOx(kg) CO(Kg) HC(Kg) CO2(Kg) H2O(Kg) SOx(Kg)

<=3000 7.69E+07 7.63E+08 1.48E+07 1.75E+06 1.73E+05 2.41E+09 9.44E+08 6.10E+05

>3000 2.76E+09 9.87E+09 1.39E+08 2.46E+07 2.33E+06 3.11E+10 1.22E+10 7.89E+06

Solo 2.32E+07 2.95E+08 3.87E+06 2.63E+06 2.38E+05 9.30E+08 3.65E+08 2.36E+05

Total 2.85E+09 1.09E+10 1.57E+08 2.90E+07 2.74E+06 3.45E+10 1.35E+10 8.74E+06

Um detalhe nos dados do SAGE é que não contemplam a aeronave Fokker 100, portanto esta

não estará presente na tabela, apesar de estar presente na análise estatística realizada

anteriormente.

A seguir, a tabela com a emissão de cada poluente por aeronave em cada etapa de vôo por

litro de combustível no ano de 2004 nos Estados Unidos.


Tabela 8 – Coeficientes de emissão por aeronave e por altitude

Coeficientes de emissão por aeronave

Aeron. Alt. (ft) NOx/Comb CO/Comb HC/Comb CO2/Comb H2O/Comb SOx/Comb

A300

<=3000 1.46E-02 1.01E-03 8.97E-05 2.23E+00 8.78E-01 5.67E-04

>3000 1.02E-02 6.07E-04 7.23E-05 2.24E+00 8.78E-01 5.68E-04

Em solo 1.19E-02 5.77E-03 4.82E-04 2.24E+00 8.80E-01 5.69E-04

A319

<=3000 1.10E-02 3.40E-03 2.75E-04 2.24E+00 8.79E-01 5.69E-04

>3000 9.26E-03 3.18E-03 2.29E-04 2.24E+00 8.78E-01 5.69E-04

Em solo 6.49E-03 1.11E-02 1.25E-03 2.23E+00 8.77E-01 5.68E-04

A320

<=3000 1.38E-02 1.63E-03 1.61E-04 2.24E+00 8.78E-01 5.68E-04

>3000 1.00E-02 1.77E-03 1.68E-04 2.24E+00 8.78E-01 5.68E-04

Em solo 9.31E-03 6.33E-03 5.73E-04 2.24E+00 8.78E-01 5.68E-04

A330

<=3000 2.12E-02 8.10E-04 7.78E-05 2.24E+00 8.78E-01 5.68E-04

>3000 1.07E-02 8.76E-04 7.51E-05 2.24E+00 8.76E-01 5.67E-04

Em solo 1.35E-02 9.74E-03 1.58E-03 2.24E+00 8.81E-01 5.69E-04

B737

<=3000 1.38E-02 1.73E-03 1.50E-04 2.24E+00 8.80E-01 5.68E-04

>3000 9.84E-03 1.10E-03 1.43E-04 2.23E+00 8.80E-01 5.68E-04

Em solo 1.17E-02 6.78E-03 7.50E-04 2.24E+00 8.77E-01 5.67E-04

B767

<=3000 1.40E-02 2.64E-03 2.24E-04 2.24E+00 8.80E-01 5.68E-04

>3000 9.42E-03 1.19E-03 9.69E-05 2.24E+00 8.79E-01 5.68E-04

Em solo 1.22E-02 6.29E-03 5.20E-04 2.24E+00 8.77E-01 5.65E-04

B777

<=3000 2.40E-02 5.60E-04 1.19E-05 2.24E+00 8.79E-01 5.68E-04

>3000 1.28E-02 3.38E-04 5.95E-07 2.25E+00 8.83E-01 5.70E-04

Em solo 2.31E-02 2.93E-03 1.45E-04 2.24E+00 8.82E-01 5.70E-04

Outra consideração que precisou ser feita diz respeito à densidade da querosene de aviação,

que de acordo com dados da ANP – Agência Nacional de Petróleo é 0,71 Kg/l. A densidade

foi necessária para que fosse possível relacionar os dados do SAGE, em quilogramas, e os

dados do DAC, em litros.


4.3 Considerações sobre o modelo

4.3.1 Falta de dados para analisar as emissões em etapas

Os coeficientes de emissão do SAGE são dados em função da etapa de vôo, entretanto os

dados de distância percorrida e consumo de combustível do DAC estão consolidados, desta

maneira, a análise de emissão por etapa de vôo ficou inviabilizada até o presente momento.

Com a continuidade da pesquisa será investigada a possibilidade de ser determinar-se a

distância percorrida em cada etapa em função da distância total do trecho. Além disso é

provável que a distância percorrida em solo dependa diretamente do aeroporto, entretanto,

como nossa análise de propõe a uma análise da emissão na atmosfera, as contribuições locais

serão desprezadas.

4.3.2.Dados

Os dados obtidos do DAC não permitiram análises mais atualizadas e além disso, a

imprecisão e obscuridade de alguns dados das tabelas não permitem grande precisão nos

cálculos. Um dos exemplos são as aeronaves regionais, onde erros de ordem de grandeza

foram observados, outro ponto a ser considerado é o desconhecimento se a distância da tabela

inclui a distância percorrida no aeroporto ou não. Como o foco do presente estudo é o CO2 e

o coeficiente de emissão deste é praticamente constante para todas as aeronaves em todas as

etapas de vôo, nosso resultado não fica tão prejudicado.

Outra possível fonte de erros é o motor utilizado pela aeronave. O SAGE possui a análise de

emissões por aeronave e por motor em funcionamento. Essa análise neste trabalho ficou

impossibilitada visto que as informações que relacionam número de aeronaves e os

respectivos motores no mercado brasileiros não foram encontradas. A seguir encontra-se um

exemplo do resultado do SAGE na análise da aeronave A320 para cada motor no ano de 2004.

Os gráficos abaixo mostram que a mesma aeronave pode ter diversos coeficientes de emissão

de poluentes dependendo do motor . O exemplo abaixo é do A320.


Fig. 2 – Coeficientes de emissão para diferentes motores no Airbus A320

É importante notar que para alguns poluentes como CO2, H20 e os óxidos de enxofre os

coeficientes são muito similares independente do motor, entretanto para os hidrocarbonetos,

para o CO e para os óxidos de nitrogênio são muito similares não gerando problemas para a

análise. Considerando o CO2 o principal foco dos estudos em emissões na atualidade a

disparidade entre os motores não ocasionará graves erros nas estimações. Para contornar esse

problema no que diz respeito à emissão dos poluentes deve ser considerada a média

ponderada do coeficiente de cada motor pelo número de aeronaves na frota. No modelo

apresentado neste estudo essa média é obtida através do SAGE, portanto não tem-se uma

média brasileira que resolva este problema, portanto a média norte-americana será utilizada.

Neste caso, é necessário utilizar um valor médio ponderado entre número de motores na frota

aérea. O coeficiente que será utilizado em nosso modelo seguirá a média ponderada do SAGE

visto que não foram obidos dados brasileiros que tratem dessas proporções.

Fig. 2 – Coeficientes de emissão para diferentes motores no Airbus A320


5. Verificação do Resultado

A seguir serão apresentados os resultados obtidos com a implementação do modelo para a

A320. Para este resultado foram feitas algumas hipóteses que deverão ser refinadas com a

continuidade da pesquisa, são estas:

Etapa média e velocidade possuem covariância relevante, desta maneira, para os casos

em que a velocidade média não pode ser informada esta poderá ser estimada através

de uma regressão com gráfico a seguir:

Fig.4 – Regressão entre etapa média e velocidade média para o A320

O load factor foi estimado pela média de todos os vôos por aeronave, visto que essa

informação aparentemente não possui covariância com as outras. Entretanto, esse

valor pode ser mais preciso se for possível trabalhar com o horário dos vôos.

O gráfico (Fig. 6) a seguir que apresenta o Consumo/Km X Vel. Média mostra o sucesso do

modelo quando comparado ao gráfico empírico para aeronaves turbofan em geral. A Figura 5

apresenta a curva obtida através do livro Aircraft Design e a Fig. 6 apresenta o gráfico plotado

com o modelo desenvolvido, é notória a semelhança das curvas o que corrobora a previsão da

equação já desenvolvida.

y = 104,35ln(x) - 113,42

500

550

600

650

700

750

800

850

900

0 2.000 4.000 6.000 8.000 10.000

Ve

loci

dad

e (

Km

/h)

Etapa (Km)

Velocidade X Etapa (A320)


A seguir o gráfico real. Os números são apenas ilustrativos visto que o que importa é o

formato da curva:

Fig. 5 – Gráfico Real – Consumo específico de combustível X RPM do motor

Entretanto, extrapolando a curva através da equação obtida até velocidades maiores que 800

Km/h chega-se ao seguinte gráfico gerado pelo nosso modelo matemático:

Fig. 6 – Gráfico modelado do Consumo/Km X Velocidade

A validação do modelo desenvolvido ainda necessita ser aprofundada, entretanto, os primeiros

resultados obtidos com a modelagem mostram a qualidade do modelo translogarítmico. Uma

das possibilidades de validação seria consultar o manual de cada uma das aeronaves e

verificar alguns valores de consumo e de velocidade em função da etapa. Também é

Consumo por Km X Vel. Média

4

4.5

5

5.5

6

6.5

7

7.5

400 500 600 700 800 900

Velocidade (Km/h)

Co

ns

um

o p

or

Km

(l)


interessante lembrar que a melhora do modelo pode ser conseguida com fontes de dados

maiores (maior período de tempo analisado) e mais precisas.

Conclusão

O efeito estufa é, sem dúvida, o maior desequilíbrio ecológico que o homem está convivendo

no momento. Sua iminência é clara, e sua mitigação ainda obscura, por isso, tantos esforços

da comunidade científica no esclarecimento deste efeito e das possibilidades de atenuação do

mesmo.

O que de fato já foi observado durante o presente estudo foi a forte relevância que o projeto

possui para o desenvolvimento sustentável da aviação civil, haja vista o que foi comentado

nos resultados a respeito do efeito estufa, e além disso, a contemporaneidade do assunto

abordado, e conseqüentemente a escassez de informações sobre o tema.

Referências

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Documents

Jtl v02n02p02