Return to search

Estudio de la movilidad urbana y el modelado de la contaminación atmosférica asociada en la ciudad de Bahía Blanca, Argentina

La movilidad urbana puede considerarse como un importante recurso social y articulador
de la vida en comunidad. Sin embargo, a medida que la población de los centros urbanos crece,
se plantea el desafío de adaptar el desarrollo urbano y las necesidades de movilidad, buscando
mecanismos para proteger el medio ambiente y garantizar la inclusión social. En este sentido,
resulta importante estudiar tanto la movilidad urbana como las emisiones contaminantes
asociadas, que son potencialmente de riesgo para la salud humana y el ambiente. Para ello, es
necesario recurrir a diversas herramientas como pueden ser mediciones de nivel de flujo
vehicular, encuestas ciudadanas, entre otros en el caso de la movilidad, e inventarios de
emisiones, programas de monitoreo y modelos de calidad de aire para analizar la contaminación
atmosférica asociada a fuentes móviles. De esta manera se puede generar información útil para
la implementación de acciones tendientes a mejorar la calidad del aire y mitigar los problemas
de circulación vehicular urbana, generando políticas conscientes y sustentables, confeccionadas
en base a evidencia.
En este contexto, la presente tesis pretende contribuir con información y análisis
relevantes sobre movilidad urbana y la contaminación atmosférica asociada para la toma de
decisiones basadas en evidencia en Bahía Blanca. Esta es una ciudad mediana portuaria e
industrializada de la Argentina, que no cuenta con monitoreo de tránsito ni calidad de aire en su
área urbana, la cual presenta problemas de movilidad que merecen ser atendidos desde una
óptica tanto global como específica. De allí la importancia de contar con datos de manera
continua, siguiendo metodologías científicas. Tal es así que en cada capítulo de esta tesis se
estudian las temáticas planteadas, considerando en primer lugar la confección de un inventario
de emisiones gaseosas en base a la flota vehicular carretera y no carretera de la ciudad,
registradas para el año 2018. Luego, se presenta la recolección de datos del flujo vehicular,
obtenidos mediante observación directa de videos de cámaras de seguridad del municipio
durante dos años (2020-2022), y el análisis de su segmentación en puntos del microcentro de la
ciudad. Estos datos permiten evaluar diversas tendencias, como ser el impacto que tuvo la
pandemia de COVID-19 en el tránsito local, así como también, medir el aumento de la
micromovilidad sustentable (bicicletas, monopatines eléctricos, etc.). Cabe mencionar, que
estos resultados se transfieren a las autoridades locales, para contribuir con la toma de
decisiones. Por otro lado, los datos de flujo vehicular se utilizan como dato de entrada en el
modelado de calidad de aire con el fin de conocer los niveles de concentración máximos de los
contaminantes atmosféricos que se presentan en el microcentro mayoritariamente (CO y NOx),
y comparar los mismos con la legislación vigente. Resulta interesante destacar que se desarrolla

una validación inicial de la metodología empleada para el modelado, con resultados alentadores
según los valores obtenidos de diversas métricas estadísticas planteadas en la bibliografía
disponible. Por último, se estudian escenarios alternativos de tránsito y sus emisiones para
evaluar su impacto en el nivel de calidad de aire, considerando un enfoque sustentable.
Esta tesis no solo genera datos fidedignos para la toma de decisiones en cuanto a la
movilidad de la ciudad de Bahía Blanca y la contaminación atmosférica asociada, sino que
también abre las puertas para explorar, en trabajos futuros, diversas herramientas y tópicos
sobre la movilidad urbana como ser: estudiar la red de ciclovías; investigar sobre el desarrollo
orientado al tránsito, las ciudades lentas y las de 15 minutos; simular el tránsito del micro y
macrocentro de la ciudad mediante software específico; entre otros. Por último, la metodología
propuesta en este trabajo podría considerarse capaz de ser replicada en otras ciudades
latinoamericanas de tamaño medio, sobre todo en aquellas que no cuenten con estaciones de
monitoreo de tránsito y/o de calidad de aire, como sucede en Bahía Blanca. / Urban mobility is an important social resource and community-life facilitator. However,
as the population of urban centres grows, the challenge becomes to adapt urban development
and mobility needs, seeking mechanisms to protect the environment and ensure social inclusion.
Studying urban mobility and the associated pollutant emissions is important. These are
potentially risky for human health and the environment. To this end, it is necessary to resort to
various tools, such as vehicle flow measurements and citizen surveys, among others, in the case
of mobility and emission inventories, monitoring programmes and air quality models to analyse
air pollution associated with mobile sources. In this way, useful information can be generated
to implement actions to improve air quality and mitigate urban vehicular traffic problems,
generating conscious, sustainable policies based on evidence.
This thesis aims to contribute relevant information and analysis on urban mobility and
associated air pollution for evidence-based decision making in Bahía Blanca. This is city a
medium-sized port and industrialized city in Argentina, with no traffic or air quality monitoring
in its urban area, which presents mobility problems that deserve to be addressed from both
global and specific perspectives. Hence, continuous data availability, following scientific
methodologies, is essential. Thus, in each chapter of this thesis, the issues raised are studied,
considering firstly the preparation of an inventory of gaseous emissions based on both road and
non-road vehicle fleet of the city, registered for 2018. Then, the data collection about vehicle
flow, obtained through direct observation of videos from the municipality's security cameras
during two years (2020-2022), and the analysis of their segmentation at points in the city's
microcentre is presented. These data allow us to evaluate various trends, such as the impact of
the COVID-19 pandemic on local traffic, and to measure the increase in sustainable micro mobility (bicycles, electric scooters, etc.). It is worth mentioning that these results are
transferred to local authorities to contribute to decision-making. On the other hand, the vehicle
flow data are used as input data in the air quality modelling to know the maximum concentration
levels of the atmospheric pollutants mainly present in the microcentre (CO and NOx) and to
compare them with the current legislation. It is interesting to note that an initial validation of
the methodology used for the modelling is developed, with encouraging results according to the
values obtained for various statistical metrics proposed in the available literature. Finally,
alternative traffic scenarios and their emissions are studied to assess their impact on air quality,
considering a sustainable approach.
This thesis generates reliable data for decision-making on mobility in Bahía Blanca and
associated air pollution and considers future work. It opens possibilities to explore various tools

and topics on urban mobility, such as studying the network of bicycle lanes, researching transit oriented development, slow cities and 15-minute cities, and simulating traffic in the micro- and
macro-centre of the city by employing specific software, among others. Finally, the methodology
proposed in this work might be replicable in other medium-sized Latin American cities, especially
those without traffic and/or air quality monitoring stations, as in Bahía Blanca city.

Identiferoai:union.ndltd.org:uns.edu.ar/oai:repositorio.bc.uns.edu.ar:123456789/6749
Date26 March 2024
CreatorsGrassi, Yamila Soledad
ContributorsDíaz, Mónica Fátima, Brignole, Nélida Beatriz
PublisherUniversidad Nacional del Sur. Departamento de Ingeniería Química
Source SetsUniversidad Nacional del Sur
LanguageSpanish
Detected LanguageSpanish
TypeElectronic Thesis or Dissertation, Text
Formatapplication/pdf
Rights2

Page generated in 0.0035 seconds