Dados dentro do modelo
o modelo vein tem varios dados para facilitar a vida.
Fatores de emissão da CETESB 2018
Os fatores estão dentro da função ef_cetesb:
library(vein)
Quilometragem médio para veículos de Brazil
Bruni e Bales (2013) publicaram regressões de mais de 2 millões de medições de odómetro. As equações resultanes foram incluidas no modelo
data(fkm)
Bruni, Antonio De Castro, and Marcelo Pereira Bales. 2013. “Curvas de Intensidade de Uso Por Tipo de Veículo Automotor Da Frota Da Cidade de São Paulo.” CETESB.
Fatores de expansão temporal
Tem dois dados de fatores de expansão temporal gerados a partir do fluxo horario das praças de pedágio de São Paulo, da ARTESP (obrigado Artesp). Os dados são pc_profile e profiles
data(pc_profile)
tf <- unlist(pc_profile)
hours <- 1:168
par(mar = c(4, 4, .1, .1))
plot(y = tf, x = hours, pch = 16, type = "b")
data(profiles)
names(profiles)
[1] "PC_JUNE_2012" "PC_JUNE_2013" "PC_JUNE_2014" "LCV_JUNE_2012"
[5] "LCV_JUNE_2013" "LCV_JUNE_2014" "MC_JUNE_2012" "MC_JUNE_2013"
[9] "MC_JUNE_2014" "HGV_JUNE_2012" "HGV_JUNE_2013" "HGV_JUNE_2014"
[13] "PC_JANUARY_2012" "PC_JANUARY_2013" "PC_JANUARY_2014" "LCV_JANUARY_2012"
[17] "LCV_JANUARY_2013" "LCV_JANUARY_2014" "MC_JANUARY_2012" "MC_JANUARY_2014"
[21] "HGV_JANUARY_2012" "HGV_JANUARY_2013" "HGV_JANUARY_2014"
Perfil para partidas em frio
Em 2004, Mauricio Osses e outros mediram as partidas em Sâo Paulo
data(pc_cold)
Lents, James, Nicole Davis, Nick Nikkila, and Mauricio Osses. 2004. “São Paulo Vehicle Activity Study.” 605 South Palm Street, Suite C, La Habra, CA 90631, USA: International Sustainable System Research Cente
dica:
O melhor dado de perfil horario é o medido especificamente para o periodo de estudo. Os fatores de expansão temporal podem ser ussados só se não tiver dados melhores.
Poluentes com pesso molecular e MIR
vein conta com fatores de emissão de quase 150 poluentes. Estos dados podem ser vistos assim:
data(pollutants)
View(pollutants)
head(pollutants)
n group1 group2 pollutant CAS g_mol MIR MOIR
1 1 NMHC alkenes 1-butene 106-98-9 56.10632 [g/mol] 9.726590 3.822154
2 2 NMHC alkenes 1-hexene 592-41-6 84.15948 [g/mol] 5.492385 2.329718
3 3 NMHC alkenes 1-pentene 109-67-1 70.13290 [g/mol] 7.207436 2.884923
4 4 NMHC alkenes 1,3-butadiene 106-99-0 54.09044 [g/mol] 12.612103 4.705564
5 5 NMHC alkenes 2-butene 106-98-9 56.11000 [g/mol] NA NA
6 6 NMHC alkenes 2-pentene 627-20-3 70.13290 [g/mol] 10.474641 3.954795
EBIR notes
1 2.367359
2 1.446754
3 1.775662
4 2.876026
5 NA
6 2.452128