Mercado potencial de TIC no sector dos transportes ......em Portugal, de 1990 a 2010 (Eurostat,...
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Mercado potencial de TIC no sector dos transportes, quantificação de impactes e cenários de implementação na AML Eduardo Henrique de Castro Pinhão Raimundo Mendonça Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em Engenharia do Ambiente Júri Presidente: Professor Ramiro Joaquim de Jesus Neves Orientador: Doutora Patrícia de Carvalho Baptista Co-orientador: Catarina Maria da Cunha de Eça Calhau Rolim Vogal: Professor Tiago Alexandre Abranches Teixeira Lopes Farias Junho 2014
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Mercado potencial de TIC no sector dos transportes, quantificação de impactes e cenários de implementação na
AML
Eduardo Henrique de Castro Pinhão Raimundo Mendonça
Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em
Engenharia do Ambiente
Júri
Presidente: Professor Ramiro Joaquim de Jesus Neves Orientador: Doutora Patrícia de Carvalho Baptista
Co-orientador: Catarina Maria da Cunha de Eça Calhau Rolim Vogal: Professor Tiago Alexandre Abranches Teixeira Lopes Farias
Junho 2014
ii!!
Resumo Apesar da tendência de redução do consumo de combustível no setor dos transportes rodoviários
através da introdução de melhorias tecnológicas, o comportamento dos condutores também tem uma
influência significativa no consumo. As alterações comportamentais a este nível podem ser
implementadas através da inclusão nos veículos de tecnologias inteligentes que influenciem ou
limitem as atitudes dos condutores, com efeitos a nível tanto ambiental como de segurança
rodoviária. Através da realização de um inquérito online, procurou-se caracterizar a atitude da
população em relação a vários tópicos de mobilidade, incluindo a utilização e disponibilidade para
aceitar e pagar por TIC aplicadas à condução. Verificou-se uma maior recetividade por parte dos
condutores aos sistemas que interferem menos com a condução. Obteve-se disponibilidade elevada
para aceitar e pagar por parte de 37 e 11% dos respondentes, respetivamente. Foi igualmente
analisada a influência das características dos respondentes na recetividade a estas tecnologias.
Considerando a frota ligeira da Área Metropolitana de Lisboa, foi calculado o potencial de redução do
consumo energético de sete cenários, correspondendo às diferentes tecnologias, entre as quais o
assistente de eco-condução, a adaptação inteligente da velocidade e o indicador de mudança de
velocidades. O assistente de eco-condução surgiu como o sistema mais eficaz na redução do
consumo, em termos absolutos e relativamente ao seu custo, com 71 kton de combustível poupado e
um custo de 0,07€/MJ de energia poupada, ao longo de um ano, contra 50 kton ou menos com custos
de 0,14€/MJ ou superiores para os restantes cenários.
Palavras-Chave: Sector dos transportes, AML, TIC, eco-condução, inquérito online, Copert
iii!!
Abstract Though motor vehicles’ energy efficiency has been increasing through constant technological
improvements, it can still be significantly affected by driver’s behavior. These behavioral changes can
be implemented through the introduction of information and communication systems in vehicles, with
both environmental and road safety impacts. An online survey was conducted to appraise the
population’s attitude with regards to several mobility issues, including the use, knowledge, and
willingness to accept (WTA) and to pay (WTP) for ICT. The main conclusion was that drivers tend to
be more receptive to systems that interfere less with their driving, advising rather than limiting their
behavior. High WTA and WTP were found for 37 and 11% of respondents, respectively. The influence
of respondents’ characteristics on their WTA and WTP was also assessed. Seven scenarios were
defined, corresponding to selected systems, such as gear shift indicator, eco-driving indicator, and
intelligent speed adaptation, among others, in order to quantify the potential reduction in energy
consumption of the Lisbon Metropolitan Area’s light road fleet. The eco-driving scenario was found to
have the most significant effect on consumption, both in absolute terms and relatively to its costs: an
absolute reduction of 71 kton of fuel (or 5% of total consumption) with a cost of 0.07€/MJ of energy
saved, over one year, was found, in comparison to 50 kton or less, costing 0.14€/MJ or more, for other
scenarios.
Key-Words: Transportation, Lisbon Metropolitan Area, ICT, ADAS, eco-driving, online survey, Copert
iv!!
Índice !
1.! INTRODUÇÃO! 1!
1.1.! ENQUADRAMENTO E MOTIVAÇÃO! 1!1.2.! AS TECNOLOGIAS DE INFORMAÇÃO E COMUNICAÇÃO APLICADAS AO SETOR DOS
TRANSPORTES RODOVIÁRIOS! 5!1.3.! AS TIC APLICADAS À CONDUÇÃO EXISTENTES NO MERCADO! 10!1.4.! OBJETIVOS! 20!
2.! METODOLOGIA! 21!
2.1.! DESENVOLVIMENTO E IMPLEMENTAÇÃO DE INQUÉRITO! 21!2.2.! METODOLOGIA DE CARACTERIZAÇÃO DO POTENCIAL DE ACEITAÇÃO DE TIC A BORDO DO
VEÍCULO! 23!2.3.! CARACTERIZAÇÃO ENERGÉTICA E AMBIENTAL DA FROTA! 25!2.4.! DEFINIÇÃO DE CENÁRIOS! 34!
3.! RESULTADOS! 39!
3.1.! QUANTIFICAÇÃO DO POTENCIAL DE ACEITAÇÃO DE TIC! 39!3.2.! CARACTERIZAÇÃO ENERGÉTICA E AMBIENTAL DO CENÁRIO BASE! 67!3.3.! CARACTERIZAÇÃO ENERGÉTICA E AMBIENTAL DOS CENÁRIOS ALTERNATIVOS! 70!
4.! CONCLUSÕES! 78!
4.1! TRABALHO FUTURO! 79!
5! REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS! 81!
!
v!!
Índice de Figuras
Figura 1 — Consumo energético final (GJ) per capita na UE-27 e em Portugal de 1990 a
2008 (AEA, 2012) ............................................................................................................ 1
Figura 2 — Emissões per capita de GEE no setor dos transportes, na UE-27 e em
Portugal, de 1990 a 2011 (AEA, 2013) ........................................................................... 2
Figura 3 — Número de veículos ligeiros de passageiros por 1000 habitantes na UE-27 e
em Portugal, de 1990 a 2010 (Eurostat, 2012) ............................................................... 2
Figura 4 — Número de mortes provocadas por acidentes rodoviários por 100 000
habitantes, em Portugal e na UE-27, de 1991 a 2010 (European Commission, 2013) .. 4
Figura 5 — Exemplo da interface do Fiat eco:Drive, com as pontuações dadas aos
vários aspetos da condução: aceleração, desaceleração, mudanças e velocidade (Fiat,
2013) ............................................................................................................................. 10
Figura 6 — Indicador de mudança de velocidade, a recomendar ao condutor que passe
de terceira para quarta velocidade (BMW, 2013) ......................................................... 11
Figura 7 — Indicações do sistema de reconhecimento de sinais de trânsito, a informar o
condutor do limite de velocidade e da proibição de ultrapassar (BMW, 2013) ............. 11
Figura 8 – Consumo (L/100km) versus velocidade (km/h), média do parque automóvel
ligeiro português (Baptista, 2011) ................................................................................. 14
Figura 9 – Custo e balanço (custo líquido) por unidade de energia poupada (€/MJ) para
o GSI, o indicador de eco-condução, os dois cenários da ISA e o cenário do PAYD com
a taxa de 0,05€ ............................................................................................................. 74
! !
vi!!
Índice de Tabelas Tabela 1 – Tabela-resumo das tecnologias descritas acima ............................................................................................ 18!Tabela 2 – Tabela-resumo das tecnologias descritas acima (cont.) ................................................................................ 19!Tabela 3 – Categorização das disponibilidades dos respondentes para aceitar e pagar por TIC aplicadas à condução, consoante a sua pontuação ................................................................................................................................ 24!Tabela 4 – Classes de veículos utilizadas na metodologia aqui empregue (Agência Portuguesa do Ambiente, 2013) ........................................................................................................................................................................ 26!Tabela 5 — Datas de entrada em vigor, para as matriculações de veículos novos ligeiros de passageiros ou comerciais ligeiros, das normas de emissões Euro (DieselNet, 2013) ...................................................................... 29!Tabela 6 —Cálculos efetuados para os veículos a gasolina com cilindrada inferior a 1,4 dm3 e repetidos para cada classe de combustível e cilindrada, de forma a obter tanto a distribuição etária do parque automóvel dentro de cada classe como a distribuição etária da distância percorrida pelos veículos, de acordo com a metodologia da APA e os dados da ACAP ................................................................................................. 30!Tabela 7 —Resultados finais do processo patente na Tabela 6, para todas as classes de veículos: número de veículos e distância média (em km) percorrida anualmente, em 2010, agregados por normas Euro .................. 31!Tabela 8 — Percentagem da distância total e velocidade média por tipo de via obtidas a partir dos dados de (Pereira, 2011) ..................................................................................................................................................................... 32!Tabela 9 — Temperaturas mínimas, médias, e máximas por mês (média 1981-2010) (IPMA) ................................. 33!Tabela 10 — Soma das vendas de combustíveis nos municípios da AML em 2010 (DGEG) .................................... 33!Tabela 11 – Velocidades (km/h) introduzidas no Copert no cenário base, com a ISA aplicada apenas em vias extra-urbanas e com a ISA aplicada a todas as vias ................................................................................................. 36!Tabela 12 – Benefícios da implementação da ISA na Grã-Bretanha, em milhões de libras, e proporção dos benefícios devida à poupança com custos de acidentes (Carsten et al., 2008) ............................................................ 37!Tabela 13 – Tabela-resumo dos cenários tecnológicos estudados ................................................................................. 38!Tabela 14 – Distribuição do Género ...................................................................................................................................... 39!Tabela 15 – Distribuição de Idade ......................................................................................................................................... 40!Tabela 16 – Distribuição das Habilitações literárias ........................................................................................................... 40!Tabela 17 – Distribuição do Estado civil ............................................................................................................................... 41!Tabela 18 – Questão: Quantas pessoas tem o seu agregado familiar? ......................................................................... 41!Tabela 19 – Quantos menores de 18 anos tem no seu agregado familiar? ................................................................... 41!Tabela 20 – Qual o rendimento anual do seu agregado familiar? .................................................................................... 42!Tabela 21 – Anos com carta de condução ........................................................................................................................... 42!Tabela 22 – Número de carros no seu agregado familiar. ................................................................................................. 43!Tabela 23 – Tipologia do veículo do agregado familiar que utiliza habitualmente para as suas deslocações (veículo habitual). ..................................................................................................................................................................... 43!Tabela 24 – Ano de matrícula do seu veículo habitual ....................................................................................................... 43!Tabela 25 – Tipo de tecnologia do seu veículo habitual .................................................................................................... 44!Tabela 26 – Quantos dias por semana utiliza o seu veículo habitual? ............................................................................ 44!Tabela 27 – Que distância percorre em média (ida e volta) nas suas deslocações? ................................................... 45!Tabela 28 – Com que regularidade utiliza outros modos de transporte? ........................................................................ 46!Tabela 29 – Com que regularidade estaria disposto a substituir a utilização do seu veículo por outros modos de transporte? .............................................................................................................................................................. 46!Tabela 30 – O seu veículo tem computador de bordo? ..................................................................................................... 47!Tabela 31 – Classifique qual a informação transmitida pelo computador de bordo que considera importante. ................................................................................................................................................................................. 47!Tabela 32 – Indique com que frequência pratica os seguintes comportamentos: ......................................................... 48!Tabela 33 – Estaria disposto a utilizar tecnologias de informação e comunicação (TIC) ao serviço dos transportes com as seguintes funções? ............................................................................................................................... 48!Tabela 34 – Estaria disposto a pagar por uma tecnologia de informação e comunicação (TIC) ao serviço dos transportes sabendo que estas apresentam vantagens nos seguintes setores? .................................................. 50!Tabela 35 – Classifique os tipos de tecnologias pelos quais estaria mais disposto a pagar ....................................... 50!Tabela 36 — Disponibilidade para aceitar TIC: pontuação agrupada das cinco categorias de tecnologias ............. 51!Tabela 37 — Separação da pontuação da disponibilidade para aceitar em três categorias: aceitação baixa, média e elevada ............................................................................................................................................................ 52!Tabela 38 — Disponibilidade para aceitar consoante a idade .......................................................................................... 52!Tabela 39 — Disponibilidade para aceitar consoante os anos com carta de condução .............................................. 52!Tabela 40 — Disponibilidade para aceitar consoante o estado civil ................................................................................ 53!Tabela 41 — Disponibilidade para aceitar consoante o rendimento anual do agregado familiar ............................... 53!Tabela 42 — Disponibilidade para aceitar consoante a tipologia do veículo principal ................................................. 53!Tabela 43 — Disponibilidade para aceitar consoante a idade do veículo principal, por norma Euro ........................ 54!Tabela 44 — Disponibilidade para aceitar consoante o combustível do veículo ........................................................... 54!Tabela 45 — Disponibilidade para aceitar consoante a cilindrada do veículo ............................................................... 54!
vii!!
Tabela 46 — Disponibilidade para aceitar consoante a distância percorrida semanalmente ..................................... 55!Tabela 47 — Disponibilidade para aceitar consoante o âmbito geográfico das suas deslocações diárias .............. 55!Tabela 48 — Disponibilidade para aceitar consoante a distância percorrida nas deslocações diárias ..................... 56!Tabela 49 — Relação entre a distância percorrida pelos respondentes nas suas deslocações diárias (em quilómetros) e o âmbito geográfico dessas deslocações, em número de respondentes ............................................. 56!Tabela 50 — Disponibilidade para aceitar consoante o tipo de via mais utilizado nas deslocações diárias ............ 56!Tabela 51 — Disponibilidade para aceitar consoante a importância dada ao consumo na escolha do veículo ........................................................................................................................................................................................ 57!Tabela 52 — Disponibilidade para aceitar consoante a frequência da prática da eco-condução .............................. 57!Tabela 53 — Disponibilidade para aceitar consoante a disponibilidade para substituir o uso do veículo por transportes públicos ................................................................................................................................................................. 58!Tabela 54 — Disponibilidade para aceitar consoante a disponibilidade para adotar o carpooling ............................. 58!Tabela 55 — Disponibilidade para aceitar consoante a frequência da prática de condução agressiva .................... 58!Tabela 56 — Disponibilidade para aceitar (escala de 0 a 2), por categoria ................................................................... 59!Tabela 57 — Disponibilidade para aceitar (escala de 0 a 2) por categoria consoante o género ................................ 59!Tabela 58 — Disponibilidade para aceitar (escala de 0 a 2) por categoria consoante a idade .................................. 60!Tabela 59 — Disponibilidade para aceitar (escala de 0 a 2) por categoria consoante o estado civil ........................ 60!Tabela 60 — Disponibilidade para aceitar (escala de 0 a 2) por categoria consoante o rendimento anual do agregado ............................................................................................................................................................................... 60!Tabela 61 — Disponibilidade para aceitar (escala de 0 a 2) por categoria consoante a idade do veículo principal, por norma Euro ........................................................................................................................................................ 61!Tabela 62 — Disponibilidade para aceitar (escala de 0 a 2) por categoria consoante a tipologia do veículo principal ...................................................................................................................................................................................... 61!Tabela 63 — Disponibilidade para pagar por TIC: pontuação agrupada de todas as categorias de tecnologias ................................................................................................................................................................................. 62!Tabela 64 — Separação da pontuação da disponibilidade para pagar em três categorias: aceitação baixa, média e elevada ........................................................................................................................................................................ 62!Tabela 65 — Disponibilidade para pagar consoante a idade ............................................................................................ 63!Tabela 66 — Disponibilidade para pagar consoante o estado civil .................................................................................. 63!Tabela 67 — Disponibilidade para pagar consoante o rendimento anual do agregado ............................................... 63!Tabela 68 — Disponibilidade para pagar consoante a idade do veículo principal, por norma Euro .......................... 64!Tabela 69 — Disponibilidade para pagar consoante o combustível do veículo principal ............................................. 64!Tabela 70 — Disponibilidade para pagar consoante a tipologia do veículo principal ................................................... 64!Tabela 71 — Disponibilidade para pagar consoante a distância percorrida semanalmente ....................................... 64!Tabela 72 — Disponibilidade para pagar consoante a distância percorrida na deslocação diária ............................. 65!Tabela 73 — Disponibilidade para pagar consoante o âmbito geográfico das deslocações diárias .......................... 65!Tabela 74 — Disponibilidade para pagar consoante o tipo de via utilizado nas deslocações diárias ........................ 65!Tabela 75 — Disponibilidade para pagar consoante a frequência da prática de eco-condução ................................ 66!Tabela 76 – Consumo de combustíveis em 2010 obtido pela simulação no Copert e comparação com as vendas na AML em 2010 (DGEG) (Tabela 10) ................................................................................................................... 67!Tabela 77 – Densidade (kg/l) e CO2 produzido por combustível consumido (kg/kg) .................................................... 68!Tabela 78 – Consumo de combustível (l/100km) e emissões de CO2 (g/km) calculadas com o Copert; as emissões médias consideram o número de veículos em cada setor e subsetor ........................................................... 69!Tabela 79 – Emissões de CO (g/km) calculadas no Copert e comparação com os limites impostos pelas normas Euro .............................................................................................................................................................................. 70!Tabela 80 – Consumo de combustível (Mton), energia (PJ) e emissões de CO2 (Mton) para cada um dos cenários considerados ............................................................................................................................................................. 71!Tabela 81 – Gastos com combustível, custo da tecnologia, poupança com combustível e custo líquido para cada cenário, com taxa de penetração total (€) ......................................................................................................... 72!Tabela 82 – Gastos com combustível, custo da tecnologia, custo com a taxa aplicada, custo total, poupança com combustível e custo líquido para os dois cenários de PAYD (€) ........................................................... 73!Tabela 83 – Preço da tecnologia e custos bruto e líquido de energia poupada e emissões de CO2 evitadas, por tecnologia e para os dois cenários do PAYD ............................................................................................... 74!Tabela 84 – Redução (em %) das emissões poluentes em relação à BAU para os dois cenários de ISA simulados ................................................................................................................................................................................... 75!
viii!!
Simbologia e abreviaturas
ACAP: Associação Automóvel de Portugal
ACEA: Association des Constructeurs Européens d’Automobiles (Associação dos Construtores de Automóveis Europeus)
ACC: Adaptive Cruise Control (cruise control adaptativo)
ADAS: Advanced Driver Assistance System (sistema avançado de assistência ao condutor)
AEA: Agência Europeia do Ambiente
APA: Agência Portuguesa do Ambiente
CC: Cruise Control (controlo automático de velocidade)
CO: Monóxido de carbono
CO2: Dióxido de carbono
COV: Compostos Orgânicos Voláteis
DGEG. Direção-Geral de Energia e Geologia
GEE: Gases com Efeito de Estufa
GSI: Gear Shift Indicator (indicador de mudança de velocidade)
IMTT: Instituto da Mobilidade e dos Transportes
INE: Instituto Nacional de Estatística
IPMA: Instituto Português do Mar e da Atmosfera
ISA: Intelligent Speed Adaptation (adaptação inteligente de velocidade)
ISP: Instituto dos Seguros de Portugal
ITS: Intelligent Transportation Systems (sistemas inteligentes de transportes)
JOUE: Jornal Oficial da União Europeia
NEDC: New European Driving Cycle (Novo Ciclo Europeu de Condução)
NOx: Óxidos de azoto
PAYD: Pay-As-You-Drive
PM: Particulate Matter (partículas)
TIC: Tecnologias da Informação e Comunicação
TP: Transportes Públicos
UE: União Europeia
1!!
1. Introdução 1.1. Enquadramento e motivação Hoje em dia, o setor dos transportes é um dos maiores responsáveis pelo consumo energético e
emissões de gases de efeito estufa (GEE), em Portugal e na Europa. De 1990 a 2010, o setor aumentou
o seu consumo de energia final per capita em 10% na UE-27 e 44% em Portugal (AEA, 2012), conforme
apresentado na Figura 1. Além disso, a sua importância relativa também cresceu, tendo passado de 26 a
32% do consumo energético na UE-27 e de 32% para 41% em Portugal (AEA, 2012) nesse mesmo
período.
Figura 1 – Consumo energético final (GJ) per capita na UE-27 e em Portugal de 1990 a 2008 (AEA, 2012)
Dentro do setor dos transportes, apesar da percentagem correspondente ao transporte rodoviário ter
diminuído ligeiramente, de 84 para 82% (AEA, 2013), diminuição devida sobretudo ao crescimento do
transporte aéreo, este setor continua a ser responsável por uma proporção muito importante, e que
continua a aumentar, da energia consumida na Europa e em Portugal.
No que toca às emissões de GEE, o setor é responsável por 27 e 21% das emissões em Portugal e na
Europa respetivamente, conforme apresentado na Figura 2 (AEA, 2013). Para este setor, as emissões
per capita de GEE aumentaram, de 1990 a 2010, 74% em Portugal contra apenas 13% na UE-27, apesar
de a partir de 2001 se verificar um decréscimo neste campo. Pode igualmente salientar-se que o aumento
nas emissões de GEE para os transportes rodoviários em Portugal deve-se sobretudo ao crescimento do
parque de veículos a gasóleo, visto as emissões para os veículos a gasolina de 1990 e de 2010 se terem
mantido estáveis (AEA, 2013).
0!
20!
40!
60!
80!
100!
120!
1990!1992!1994!1996!1998!2000!2002!2004!2006!2008!2010!
GJ!per!cap
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Total!UE227!
Total!Portugal!
Transporte!UE227!
Transporte!Portugal!
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Figura 2 – Emissões per capita de GEE no setor dos transportes, na UE-27 e em Portugal, de 1990 a
2011 (AEA, 2013)
Este aumento do consumo de energia e emissões é também justificado pelo considerável aumento da
frota automóvel nas últimas décadas, representado na Figura 3: de 185 para 347 veículos por mil
habitantes em Portugal de 1990 a 2010, e de 421 para 476 veículos por mil habitantes na UE-27 no
mesmo período, o que constitui um aumento anual de 4,2 e 1,6% respetivamente (Eurostat, 2012).
Figura 3 – Número de veículos ligeiros de passageiros por 1000 habitantes na UE-27 e em Portugal, de
1990 a 2010 (Eurostat, 2012)
Considerando que as emissões de CO2 médias dos veículos novos diminuíram de 167 e 154 g/km em
2002 para 136 e 123 g/km em 2011 para a UE-27 e Portugal respetivamente (AEA, 2012) –
correspondendo o valor português ao mais baixo da UE (devido à preponderância de carros pouco
0!
0,5!
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1,5!
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1990! 1992! 1994! 1996! 1998!2000! 2002! 2004! 2006! 2008!2010!
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s!de!pa
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bitantes!
UE227!
Portugal!
3!!
potentes) –, e apesar de a tendência ter sido para que os veículos fossem progressivamente maiores e
mais potentes, este aumento das emissões estará relacionado tanto com o crescimento da frota e
tipologia de veículos vendidos. Como medida para dar continuidade a esta tendência para a redução das
emissões de CO2 por quilómetro na frota europeia, os fabricantes de automóveis terão, em 2020, de
apresentar na sua frota emissões médias de 130 g/km em 2015 e 95 g/km (JOUE, 2009).
No que toca às emissões de outros poluentes (como hidrocarbonetos (HC), monóxido de carbono (CO),
óxidos de azoto (NOx), ou partículas (PM)), os veículos novos são desde 1992 obrigados a seguir as
normas Euro, que estabelecem limites máximos de emissões de poluentes e que se têm vindo a tornar
cada vez mais exigentes – a norma Euro 6 entrará em vigor em 2014 (JOUE, 2008).
A tendência geral das medidas de diminuição de consumo e emissões de poluentes na Europa tem assim
sido de:
• Alteração das características tecnológicas dos veículos, levada a cabo através da imposição de
normas aos fabricantes de automóveis (JOUE, 2009) e da tomada, por parte destes, de compromissos
voluntários (Comissão das Comunidades Europeias, 2007) no sentido de reduzir emissões de poluentes
e melhorar a eficiência energética;
• Introdução de tecnologias alternativas e de fontes energéticas alternativas (como a eletricidade ou o
GPL), que, apesar do seu ligeiro crescimento nos últimos anos (de 0,1% em 2001 para 3,5% em 2010 na
UE-27) (EEA, 2013), permanecem minoritárias; e
• Descarbonização e melhoria da qualidade dos combustíveis (Comissão das Comunidades Europeias,
2007).
No que se refere à sinistralidade rodoviária, apesar do crescimento da frota automóvel, tem-se verificado
uma diminuição significativa e constante do número de mortes provocadas por acidentes de viação, com
reduções anuais de 7,2 e 4,9% em Portugal e na UE respetivamente entre 1991 e 2012 (European
Commission, 2013), como se pode verificar na Figura 4. Esta diminuição tem múltiplas causas, como a
adoção de legislação restritiva com vista a alterar o comportamento dos condutores, a implementação de
normas de segurança em caso de acidente para os veículos novos, ou a utilização de tecnologias que
evitam ou mitigam os acidentes (como o ABS ou o airbag). No entanto, as fatalidades provocadas por
acidentes de viação continuam a ser um problema grave.
4!!
Figura 4 – Número de mortes provocadas por acidentes rodoviários por 100 000 habitantes, em Portugal
e na UE-27, de 1991 a 2010 (European Commission, 2013)
Para além da inovação nos componentes do veículo, algumas soluções para estes problemas podem
também passar pela aplicação de tecnologias da informação e da comunicação (TIC), obtendo-se assim
veículos mais inteligentes, tornando-os mais seguros e eficientes (European Commission, 2006).
Além disso, as características do veículo são apenas um dos campos em que é possível agir de forma a
diminuir o impacte provocado pelo uso do automóvel; para o mesmo veículo, o comportamento dos seus
utilizadores terá uma influência significativa no seu consumo e na segurança, apesar desse aspeto tender
a ter menos visibilidade e despertar menos interesse do que as inovações tecnológicas (Fiat, 2010). Por
exemplo, dois dos pilares da estratégia comunitária de 1995 para a redução das emissões de CO2 dos
veículos de passageiros, que se focavam na informação aos consumidores e na promoção de veículos
eficientes através de medidas fiscais, tiveram efeitos reduzidos, ao contrário do primeiro pilar, orientado
para a oferta, que consistia na assunção de compromissos voluntários por parte da indústria automóvel
(Comissão das Comunidades Europeias, 2007). Só mais recentemente têm surgido iniciativas no sentido
de influenciar o comportamento dos condutores. Essa influência pode fazer-se nomeadamente através da
promoção da eco-condução, ou seja, de uma condução mais eficiente e que resulte num menor consumo
de combustível. A eco-condução tem ganho proeminência nos últimos anos. Em Portugal foi elaborado
em 2010 um manual de eco-condução, com o apoio do IMTT e do IST, tendo os instrutores e
examinadores de condução começado a receber formação periódica sobre eco-condução (IMTT, 2010).
Em países como a Finlândia, Países Baixos, Alemanha e Suíça, esta prática é determinante para a
aprovação do candidato num exame de condução (CIECA, 2007), assim como em toda a UE para
condutores de veículos pesados, desde 2009 (JOUE, 2006). A existência de tecnologias de informação e
comunicação nos automóveis pode contribuir para uma diminuição do seu consumo, emissões e
0!
5!
10!
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25!
30!
35!
1990! 1992! 1994! 1996! 1998! 2000! 2002! 2004! 2006! 2008! 2010!
Mortes!p
or!100!000!hab
itantes!
Portugal!
UE227!
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sinistralidade rodoviária, mas também pode ser uma forma de encorajar e tornar mais efetivas as
alterações comportamentais nos condutores.
Uma utilização do automóvel que apresente menor consumo energético engloba vários aspetos, a
começar pela sua escolha: é por este motivo que, na União Europeia, é obrigatória, desde 2001, a
afixação clara do consumo e emissões junto de cada veículo que é lançado no mercado (JOUE, 1999).
Durante a condução em si, um dos fatores mais importantes é circular na mudança mais elevada
possível, o que deve ser feito em várias situações. Por exemplo:, no arranque, o condutor deve passar
para segunda assim que possível; em aceleração, deve passar para a mudança acima cedo, com o
acelerador a menos de metade do máximo, e subir mais de uma mudança de cada vez, se possível; em
circulação a velocidade constante, deve manter as rotações do motor na zona de binário máximo; em
subida, deve manter a velocidade do veículo, ao acelerar mais em vez de reduzir a mudança. Outros
aspetos são acelerar e travar suavemente, não exceder o limite de velocidade, visto a energia necessária
à deslocação do veículo aumentar com a velocidade (a velocidades elevadas, como é visível na Figura
8), evitar deixar o motor ligado em caso de paragem prolongada, antecipar situações (e.g. parar de
acelerar de forma a reduzir a velocidade antecipadamente na aproximação a um cruzamento ou
semáforo vermelho) e circular a uma velocidade estável e ao ritmo dos veículos circundantes,
minimizando as ultrapassagens e alterações de velocidade (o que também tem efeitos ao nível da
segurança rodoviária e da fluidez do tráfego) (Klunder et al., 2009) (Beusen et al., 2009). Além disso, se a
iniciativa da eco-condução partir do condutor, não será necessária tecnologia suplementar, nem
investimento financeiro.
Encorajar os condutores a adotar estes comportamentos tem consequências bastante significativas:
aqueles que frequentaram cursos de eco-condução apresentaram consumos inferiores entre 5 a 10%,
mas muitos tiveram tendência a regressar aos seus hábitos antigos algumas semanas depois, daí a
vantagem em possuir um sistema graças ao qual os condutores sejam constantemente lembrados da
melhor maneira de conduzir, podendo assim manter-se essa diminuição de consumo e emissões, caso o
condutor siga as recomendações recebidas (Klunder, et al., 2009). Um estudo de condutores da zona de
Lisboa concluiu que, para um percurso misto urbano/extra-urbano normalizado e normalizando também a
viatura utilizada, o consumo do condutor mais eficiente era 13,3% menor do que o consumo da média
dos condutores participantes (Pereira, 2011).
1.2. As tecnologias de informação e comunicação aplicadas ao setor dos transportes rodoviários As TIC (tecnologias de informação e comunicação) aplicadas ao setor dos transportes, e mais
especificamente ao transporte rodoviário, podem ser categorizadas como fixas ou móveis (Geenhuizen,
2009). As primeiras fazem parte da infraestrutura física: sistemas de sinalização ou informação nas
6!!
estradas, portagens ou restrições de acesso, ou dispositivos de deteção de excesso de velocidade ou
outras transgressões.
A implementação destas depende das autoridades ou dos responsáveis pelas vias e não configura uma
decisão direta por parte dos condutores. Pelo contrário, as tecnologias móveis podem ser instaladas no
veículo ou portáteis, apesar de algumas requererem a existência de uma infraestrutura.
As TIC móveis, que serão as abordadas neste trabalho, têm diferentes tipos de ação, cuja definição não é
unívoca e depende do autor, e que diferem sobretudo no quanto restringem a liberdade de ação do
condutor (Geenhuizen, 2009). Recebem o nome de ADAS (Advanced Driver Assistance Systems, ou
Sistemas Avançados de Assistência ao Condutor). De acordo com classificações existentes, podem
definir-se as seguintes categorias:
• Ação essencialmente passiva, como os sistemas que desligam o motor em caso de paragem do
veículo ou fazem chamadas de emergência automaticamente logo após um acidente;
• Apoia as escolhas do condutor: por exemplo, o caso de um aparelho de GPS que recomenda uma
rota que poupe combustível ou de um sistema que dê conselhos de eco-condução;
• Alerta o condutor para situações como excesso de velocidade, presença de veículos no ângulo morto,
saída acidental da via, entre outras;
• Limita o comportamento do condutor, por exemplo impedindo que certa velocidade seja excedida ou
com um pedal que oponha ao condutor resistência crescente com a velocidade; e
• Regista o comportamento do condutor com para posterior consulta ou com consequências
posteriores, relacionadas com o seguro do veículo ou com eventuais sanções a infrações cometidas.
As tecnologias têm também diferentes âmbitos (Geenhuizen, 2009). Podem ter primariamente
consequências ao nível ambiental, diminuindo o consumo energético e as emissões, quer através da
redução do número de quilómetros percorridos quer levando – encorajando ou obrigando – a uma
condução mais eficiente, em termos de melhores práticas de condução, menor consumo de combustível
e emissões de poluentes. Podem também estar sobretudo orientadas para a segurança, com vista a
diminuir o número de acidentes e/ou atenuar a sua gravidade.
Os seus efeitos podem ser múltiplos e indiretos (eImpact d3, 2006). As tecnologias que limitam a
velocidade máxima dos veículos, por exemplo, podem ter como objetivo primário a redução do consumo
e do número de acidentes rodoviários que as velocidades mais elevadas provocam. Todavia, irão
também não só diminuir o número de acidentes diretamente relacionados com o excesso de velocidade,
mas, ao contribuírem para uma maior uniformização das velocidades dos veículos em circulação, diminuir
o número de mudanças de via e ultrapassagens, fatores que propiciam a ocorrência de acidentes
(eImpact d3, 2006). Igualmente, o controlo automático da velocidade, ao diminuir o número de
7!!
acelerações e travagens bruscas, resulta num fluxo de tráfego mais homogéneo e pode evitar paragens e
consequentes congestionamentos, aumentando assim a capacidade de tráfego das vias. Já as
tecnologias focadas na segurança rodoviária, que não têm impacte direto no consumo ou nas emissões,
terão um efeito indireto nesse campo, visto que ao evitarem acidentes reduzem o congestionamento que
estes provocam. Assim sendo, por exemplo, o impacto esperado do sistema de travagem automática de
emergência, presente em todos os veículos, nas emissões de CO2 é de 0,007% (Klunder et al., 2009).
No que toca às tecnologias focadas na segurança, outro fenómeno que não foi tido em conta nas
estimativas referidas aquando da descrição de cada tecnologia é o da compensação do risco: se um
condutor tiver a perceção de que a sua segurança enquanto conduz aumentou, pode ter tendência a
conduzir mais e a ter comportamentos mais arriscados, atenuando assim os efeitos positivos da medida
de segurança tomada (Christ et al., 1999). Este fenómeno já se verificou para outros sistemas de
segurança rodoviária, como os cintos de segurança, pelo que é expectável que o mesmo possa suceder
para algumas das TIC referidas. Um efeito de compensação semelhante pode ocorrer: a diminuição no
consumo do veículo poderia levar um condutor a utilizar mais o automóvel, por esta ação implicar agora
menores custos por quilómetro percorrido (Geenhuizen, 2009).
Algumas tecnologias requerem a existência de uma infraestrutura para serem postas em prática. Por
exemplo, o sistema europeu de chamadas de emergência (eCall), descrito abaixo, para o caso das
chamadas automáticas, só funciona se os serviços de emergência conseguirem receber e tratar
adequadamente a informação emitida pelo sistema aquando dessas chamadas (hora e localização do
acidente e identificação do veículo), sendo para isso também necessária uma uniformização do formato e
transmissão dos dados (eImpact d4, 2008). A infra-estrutura para o sistema deverá estar implementada
até 2015 (JOUE, 2013).
Muitos dos efeitos aqui indicados para a adoção destes sistemas não são cumulativos. Por exemplo, se
os sistemas limitadores de velocidade fossem adotados mais universalmente, haveria menos situações
conducentes à ocorrência de acidentes, pelo que os efeitos positivos dos sistemas de travagem de
emergência não seriam tão pronunciados (Klunder et al., 2009).
O programa Euro NCAP, que avalia a segurança dos veículos novos e é integrado por várias
organizações governamentais europeias, testa também os sistemas de segurança disponíveis nos
veículos. Os sistemas de cada marca são analisados separadamente, sendo assim disponibilizada aos
consumidores informação mais detalhada sobre as suas especificidades, eficácia, limitações e benefícios,
permitindo assim a comparação entre sistemas semelhantes (Euro NCAP, 2013).
Um sistema bem desenhado e implementado poderá também facilitar a ação de condução, tendo como
consequência uma diminuição do stress, tornando a viagem mais agradável, ao ajudar seja o processo
de tomada de decisão, seja o de recolha e processamento de informação por parte do condutor. Este
efeito pode ser negado caso o sistema seja excessivamente intrusivo e perturbe a condução, ou pode ter
8!!
consequências negativas caso o sistema distraia o condutor (Christ et al., 1999), não se aplicando a
todas as tecnologias, como é o caso da eCall (eImpact d4, 2008).
As TIC aplicadas no setor dos transportes surgem, deste modo, como uma ferramenta adicional de forma
a promover a eficiência energética, a segurança e o conforto. Nesse sentido, diversos estudos têm sido
promovidos de forma a criar metodologias de análise e entender quais os possíveis impactes das
mesmas.
O projeto europeu SARTRE (Social Attitudes to Road Traffic Risk in Europe) procurou avaliar, através de
inquéritos, os fatores que pudessem influenciar a aceitação das TIC aplicadas à condução (SARTRE 3
consortium, 2004). Para tal, procedeu a uma caracterização dos condutores segundo as suas
características socioeconómicas, hábitos de condução, e condução enquanto atividade profissional. As
tecnologias avaliadas foram divididas em três categorias distintas: assistência, aviso/intervenção e
sanção (do inglês enforcement).
Os resultados encontrados diferem bastante entre países. Quando os resultados obtidos com dados
globais apontaram numa determinada direção, houve países onde as ligações foram feitas no sentido
oposto. Portugal foi um dos países para os quais não foi encontrada uma ligação satisfatória entre estes
elementos, pelo que não são apresentados resultados numéricos referentes a Portugal. Nota-se também
que as atitudes de cada país variam com a tecnologia em questão. Por exemplo, os inquiridos suecos
foram os menos recetivos aos dispositivos limitadores de velocidade (42% contra 84% na Irlanda) mas os
mais recetivos aos dispositivos que impedem a condução sob o efeito de álcool (89% contra 69% na
Áustria). Um outro exemplo está relacionado com o facto de a sinalização rodoviária num país ser (ou ser
avaliada pelos condutores como) deficiente, fator que poderá levar a um aumento da procura por
sistemas de navegação. Num país onde os condutores tendam a percorrer longas distâncias e a fadiga
ao volante seja percebida como uma causa importante de sinistralidade rodoviária, a aceitação de
sistemas que impedem a condução nessas situações tenderá a ser superior (SARTRE 3 consortium,
2004).
Assim sendo, as diferenças na posição dos inquiridos de diferentes países face às TIC estão
relacionadas com vários fatores associados às diferenças de ação e de âmbito das TIC, e, para cada
tecnologia específica, à sua eventual presença no país em questão e às atitudes do país face ao
automóvel, à condução, à privacidade (para as TIC que registam o comportamento dos condutores) e às
transgressões – próprias e alheias –, assim como o seu rendimento, idade da frota, etc.. Assim, os
resultados obtidos para um país podem não ser transponíveis para outro.
Ainda assim, dois fatores que influíram positivamente a disponibilidade para aceitar as TIC foram o
estatuto socioeconómico baixo e a condução como atividade profissional. A recetividade dos inquiridos
portugueses aos sistemas de assistência (navegação e informação sobre congestionamentos) foi das
9!!
mais elevadas da Europa: 77 contra 63% para os sistemas de navegação, 85 contra 74% para os
sistemas de informação (SARTRE consortium, 2012).
Alguns dos resultados encontrados (SARTRE consortium, 2012) foram:
• A posse das TIC está associada a fatores económicos: pessoas com maiores rendimentos têm mais
tendência a já as ter (por exemplo, para os sistemas de navegação, mais de 50% para advogados,
gestores ou executivos contra menos de 30% nos reformados, desempregados ou agricultores). Foi
também sugerido que os jovens e idosos tendem a tê-las em menor número, sendo a explicação
avançada pelos autores igualmente de ordem económica;
• Divisões por género, idade e utilização do automóvel: os homens, pessoas mais novas e utilizadores
frequentes do automóvel mostraram-se respetivamente menos recetivos a estas tecnologias do que as
mulheres, pessoas mais idosas e utilizadores esporádicos. Por outro lado, um Eurobarómetro de 2006
(European Commission, 2006), apenas focado em tecnologias orientadas para a segurança, encontrou o
resultado oposto, e os resultados do inquérito efetuado neste trabalho não evidenciaram nenhuma
conclusão neste domínio, revelando apenas que estas variáveis afetam a recetividade a diferentes
categorias de ADAS, não quando eles são tomados como um todo;
• No que toca a dispositivos limitadores de velocidade, os proprietários de veículos mais potentes
mostraram menos aceitação do que os de veículos menos potentes;
• No entanto, mais do que características intrínsecas das pessoas, são as suas atitudes e opiniões
existentes que mais influenciam a sua recetividade às TIC. Por exemplo, para os dispositivos de controlo
de velocidade, os dois fatores referidos são a preocupação com os acidentes rodoviários e a atitude face
às sanções por excesso de velocidade, e similarmente para os dispositivos que impedem os condutores
de circular sob efeito de álcool e a atitude face às sanções por essa prática.
No que se refere ao preço das tecnologias e à sua influência na adoção por parte dos condutores, estes
apresentam preços bastante díspares entre diferentes marcas de automóveis ou mesmo entre diferentes
modelos da mesma marca, pelo que se torna complexa a apresentação de resultados coerentes. Em
geral, a partir da consulta aos sítios de Internet dos diversos fabricantes, a tendência é para que as
gamas mais elevadas incluam mais equipamentos de série, mas também para que apresentem um custo
mais elevado para os equipamentos opcionais; em certos casos, o custo do mesmo equipamento pode
ser várias vezes superior entre modelos diferentes. Existem também tendências específicas para certas
marcas, onde, por exemplo, o controlo automático de velocidade está incluído de série em todos ou
quase todos os modelos; há marcas que propõem uma maior diversidade de sistemas do que outras.
Muitas das tecnologias são, também, vendidas em pacotes. Esta opção, para além de poder estar
associada a opções de marketing por parte das marcas, tem que ver, nalguns casos, com o equipamento
poder ser partilhado por tecnologias diferentes. Por exemplo, sensores de apoio ao estacionamento, que
detetam a distância para eventuais obstáculos, podem também servir em caso de situações de colisão
10!!
eminente e ativar sistemas de travagem automática de emergência. Nestes casos, será difícil avaliar
individualmente o preço do sistema (eImpact d3, 2006), mas estes pacotes de sistemas terão um custo
menor do que os sistemas analisados individualmente, o que pode ser benéfico para os potenciais
compradores (eImpact d6, 2008; eImpact d7, 2008).
As potenciais reduções de consumo de energia e consequentemente de CO2 apresentadas na secção
1.3, aquando da descrição das tecnologias, referem-se às previstas para a UE-27, considerando uma
penetração de 100% no mercado, pelo que apenas indicam a potencial eficácia relativa das tecnologias
sem considerar o seu potencial de aceitação. No entanto, os documentos que apresentam essas
reduções potenciais, citados separadamente em cada referência, são anteriores à crise económica
europeia, que acarretou uma diminuição do número de veículos novos registados (diminuição de 16% e
52% na UE-27 e em Portugal respetivamente, entre 2007 e 2012 (ICCT, 2012)).
1.3. As TIC aplicadas à condução existentes no mercado
De seguida é apresentada uma breve descrição de algumas TIC disponíveis para veículos.
• O assistente de eco-condução regista dados de condução, dando ao condutor informações em
tempo real ou a posteriori sobre os seus comportamentos ao volante. Por exemplo, o serviço eco:Drive
da Fiat, através duma caneta USB, atribui notas a cada viagem segundo vários critérios (aceleração,
desaceleração, mudanças, velocidade), como demonstrado na Figura 5: o condutor pode assim ver que
aspetos deve corrigir, comparar-se com outros condutores, analisar a sua evolução e partilhar os seus
resultados nas redes sociais... (Fiat, 2013)
Figura 5 – Exemplo da interface do Fiat eco:Drive, com as pontuações dadas aos vários aspetos da
condução: aceleração, desaceleração, mudanças e velocidade (Fiat, 2013)
11!!
• Indicador de mudança de velocidades: recomenda ao condutor que mude a mudança, de
forma a diminuir o consumo, como exemplificado na Figura 6. Vai ser obrigatório na UE para os veículos
ligeiros com caixa de velocidades manual a partir de Novembro de 2014.
Figura 6 – Indicador de mudança de velocidade, a recomendar ao condutor que passe de terceira para
quarta velocidade (BMW, 2013)
• Reconhecimento de sinais de trânsito: através de uma câmara, deteta os sinais de trânsito e
exibe-os ao condutor (Figura 7). Tem uma implementação ainda limitada, mas já existe como opção em
vários veículos, como o BMW Série 1, aqui representado.
Figura 7 – Indicações do sistema de reconhecimento de sinais de trânsito, a informar o condutor do limite
de velocidade e da proibição de ultrapassar (BMW, 2013)
• Sistema de navegação por GPS: sugere ao condutor a rota a tomar até ao destino,
disponibilizando também informações complementares diversas sobre o percurso e mostrando
constantemente a localização do veículo. Pode vir incluído no veículo ou ser adquirido como sistema
independente. Existe posteriormente uma grande diversidade de níveis de equipamento, ao nível das
funções, da base de dados, da interface, etc. Há aparelhos que aproveitam a interface para transmitir
informações sobre eco-condução.
• Sistema de navegação com informação de trânsito: sugere a melhor rota considerando o
estado do trânsito nas vias, transmitida num canal próprio.
• Um sistema de navegação orientado para o ambiente (com informações disponíveis sobre a
estrada, como dados topográficos e de limites de velocidade) poderia proporcionar uma maior redução do
consumo e emissões, idealmente através de informações dinâmicas sobre tráfego e indicações
dinâmicas de eco-condução baseadas nessa informação (Klunder et al., 2009). Assim sendo, se, por
exemplo, o sistema detetasse um cruzamento onde houvesse necessidade de parar, poderia indicar ao
12!!
condutor com antecedência que desacelerasse, ou sugerir uma velocidade adequada. Integrando as
informações sobre a estrada com indicações de eco-condução diretas ao condutor, seria possível
diminuir as emissões de CO2 na UE-27 em mais de 10% (Klunder et al., 2009). Ainda não existe um
sistema unificado semelhante, mas vários sistemas de navegação por GPS existentes no mercado têm
algumas destas funções.
Os sistemas de navegação estão já bem implementados no mercado português: há vários anos que a
maioria dos veículos novos oferece como opção um destes sistemas, que também pode ser comprado
como aparelho independente ou ser uma aplicação de smartphone. Quer façam parte do veículo ou não,
alguns dos aparelhos têm a funcionalidade de receber informações de trânsito. A prestação, a nível da
UE, de serviços de informação em tempo real sobre o tráfego foi definida como ação prioritária pela UE
(JOUE, 2010). O sistema que sugere a rota com menor consumo não está disponível no mercado, tendo
apenas sido analisado em testes limitados (Klunder et al., 2009). O tipo de aparelho influencia
significativamente o seu preço, sendo que aqueles que fazem parte do veículo têm um preço geralmente
bastante superior aos independentes.
• Sistema start-stop: desliga o motor quando o condutor põe o veículo em ponto morto, voltando a
ligá-lo quando uma mudança é engatada, reduzindo assim o tempo em que o motor está a funcionar com
o veículo parado, numa situação de congestionamento ou num semáforo vermelho. Este sistema gera
uma poupança de combustível sempre que o veículo está parado por mais de 3 segundos. A maioria dos
veículos, mesmo de gamas mais baixas, incluem este sistema de origem. Se todos os veículos o
incluíssem, na UE, seria expectável uma diminuição de 2% nas emissões de CO2, a fazerem-se notar
mais nos ligeiros do que nos pesados (Klunder et al., 2009). Poderia ainda apresentar uma vantagem
adicional relacionada com a diminuição das emissões poluentes sobretudo nas zonas urbanas, onde as
situações de paragem são mais frequentes. A adoção deste sistema tem assim consequências ainda
mais significativas na qualidade do ar nas cidades, com a diminuição de emissões de poluentes cujos
efeitos são mais localizados, como as partículas e os NOx.
• Alco-lock: obriga o condutor a fazer um teste de álcool antes de poder colocar o veículo em
funcionamento; se o condutor não passar o teste, não pode ligar o veículo. É implementado apenas em
situações específicas: por exemplo, a lei da Bélgica permitem o seu uso como sanção para condutores
apanhados em infração, de forma a evitar reincidências; são também obrigatórios nos veículos do Estado
sueco desde 2010 (ETSC, 2010) (Magnusson et al., 2011). Têm sido conduzidos testes em diversos
países europeus sobre o alco-lock, mas o seu uso é ainda limitado. Um relatório do Parlamento Europeu
recomendou em 2011 que fosse criada legislação para os tornar obrigatórios nos veículos novos, o que
ainda não aconteceu (European Parliament, 2011).
• Controlo automático de velocidade (cruise control, CC): mantém o veículo a uma velocidade
constante, escolhida pelo condutor, podendo ser corrigido ou desativado a qualquer momento (Klunder et
13!!
al., 2009). É um sistema largamente utilizado em determinados mercados como o Norte-americano,
prevalecendo na Europa somente em modelos de gama mais alta.
• Eco-cruise control (ECC), ou cruise control preditivo (PCC): utiliza informação sobre a
topografia da estrada para permitir ao veículo alterar ligeiramente a sua velocidade face à estabelecida
pelo condutor, diminuindo assim o consumo (Ahn et al., 2011).
• Cruise control adaptativo (ACC): mantém o veículo a uma velocidade constante; se a
velocidade do veículo da frente for inferior, mantém para este uma distância constante. O CC só pode ser
utilizado em condução extra-urbana, seja em auto-estrada ou estrada rural plana e sem curvas
apertadas. O ECC pode também ser utilizado em estradas mais acidentadas; o ACC pode continuar a
funcionar em estradas com mais tráfego, visto ter em conta a posição face ao veículo da frente. A
redução na emissão de CO2, com os sistemas ativados, é de ca. 7% para o CC, 5% para o ACC (Klunder
et al., 2009). Extrapolando para a escala da UE, considerando a distribuição das distâncias percorridas,
isto traduz-se numa diminuição potencial, em caso de penetração total, de cerca de 3% das emissões de
CO2. O ACC, ao regular a distância para o veículo da frente, também diminui o risco e a gravidade dos
acidentes ocorridos por colisões traseiras, podendo isto resultar numa diminuição de 1% nos mortos e 4%
nos feridos se todos os veículos estivessem equipados com o sistema (Klunder et al., 2009) (eImpact d4,
2008). Estes sistemas podem ser ligados ou desligados consoante a vontade do condutor, pelo que os
efeitos só estarão presentes se os condutores fizerem uso da tecnologia. O CC vem de série em vários
modelos de veículos de diversas gamas, incluindo alguns utilitários, sendo proposto como opção para
vários outros. O ACC e o PCC também já chegaram ao mercado, embora com menor implementação,
sendo o PCC disponibilizado sobretudo para veículos pesados. (Scania, 2011) Para o ACC, pode ser
expectável uma taxa de penetração de 4 a 10% para 2020 (eImpact d4, 2008).
• Algumas tecnologias procuram corrigir situações específicas; sendo já propostas como opção por
alguns veículos no mercado. O assistente de faixa de rodagem, ao detetar a posição do veículo face às
marcações da estrada, identifica situações em que o condutor está, inadvertidamente, a sair da sua via,
ou informando o condutor através de um sinal visual, sonoro ou háptico ou fazendo o volante corrigir
ativamente essa saída de via. São assim evitados alguns dos acidentes provocados por este fenómeno
(eImpact d4, 2008). O assistente de ângulo morto deteta a presença de veículos no ângulo morto, o
ângulo em que estes não são visíveis pelo espelho retrovisor, informando o condutor através de um sinal
luminoso visível no espelho, para que este saiba que tem de ter atenção caso pretenda mudar de via.
• A velocidade a que um veículo circula tem uma influência muito significativa tanto na segurança
rodoviária como no consumo e emissões de poluentes (Figura 8). Para as tecnologias que procuram, de
alguma forma, limitar a velocidade do veículo, a velocidade a não ultrapassar pode ser estabelecida pelo
condutor – por exemplo, existem sistemas de controlo automático da velocidade (cruise control) que
permitem estabelecer um limite máximo de velocidade, sendo o condutor responsável por estabelecer a
14!!
velocidade do veículo até esse limite – ou pode corresponder ao limite legal na via. Se for este o caso,
dá-se à tecnologia o nome de Adaptação Inteligente da Velocidade (Intelligent Speed
Adaptation/Assistance, ISA). Voltam aqui a ser possíveis vários graus de intervenção: advisory ISA, que
indica ao condutor o limite de velocidade; supportive ISA, que informa o condutor de que o excedeu;
intervening/limiting ISA, que leva o condutor a segui-lo (European Transport Safety Council, 2006). Para
tal, tem de haver uma base de dados oficial e centralizada com os limites de velocidade em todas as vias.
Por enquanto, os dados que servem os sistemas de navegação têm essa informação disponibilizando-a
ao condutor, mas de forma independente e não-verificada. A ISA já foi alvo de testes em diversos países,
e a receção dos condutores foi em geral positiva (European Transport Safety Council, 2006).
Considerando que cerca de 30% dos acidentes com vítimas mortais ocorrem em situações de excesso de
velocidade, esta tecnologia, por impedir os condutores de exceder o limite de velocidade na via, é a que
tem um impacte potencial mais significativo ao nível da segurança, com as formas mais interventivas a
surtirem maiores efeitos do que as meramente informativas. Assim sendo, seriam possíveis diminuições
de entre 26 a 50% no número de mortes em acidentes rodoviários, consoante o país, se a
implementação da ISA fosse obrigatória, havendo também uma diminuição de consumo e emissões,
devido à relação entre velocidade e consumo de combustível evidenciada na Figura 8 para o parque
médio português.
Figura 8 – Consumo (L/100km) versus velocidade (km/h), média do parque automóvel ligeiro português
(Baptista, 2011)!
5!
6!
7!
8!
9!
10!
11!
12!
13!
14!
0! 20! 40! 60! 80! 100! 120!
Consum
o!(L/100km
)!
Velocidade!(km/h)!
15!!
Como é visível no gráfico apresentado na Figura 8, o consumo é muito elevado para as velocidades mais
baixas; existe depois uma zona, entre os 60 e os 90 km/h, em que ele é mínimo, subindo depois de forma
significativa, e que se torna mais acentuada com a velocidade; é este aumento que torna importante os
efeitos da limitação da velocidade no consumo de combustível.
• Sensores de estacionamento que ajudam a estacionar, através de sensores que detetam a
distância aos obstáculos; ou sistema de estacionamento automático, que controla a direção do veículo e
efetue a manobra de estacionamento autonomamente. Os sistemas de estacionamento automático ainda
estão restringidos aos veículos de gamas superiores, mas os sensores de estacionamento já se
encontram bem divulgados pelo mercado.
• Indicador de pressão dos pneus: pode monitorizar e indicar constantemente qual é a pressão
nos pneus, ou simplesmente avisar o condutor de que a pressão num ou mais pneus é insuficiente.
Conduzir com pneus cuja pressão é inferior à recomendada afeta negativamente a manobrabilidade do
veículo mas, sobretudo, aumenta o atrito entre o veículo e a estrada, aumentando assim a energia
necessária para o seu movimento. O efeito deste fator está estimado em aproximadamente 2 e 4% em
condução urbana e extra-urbana, respetivamente, para um défice de 0,5 bar (Klunder, et al., 2009). Uma
percentagem importante dos veículos circula com a pressão incorreta em pelo menos um dos pneus,
tendo uma pesquisa efetuada em 2009 encontrado que tal sucede em 33% dos ligeiros de passageiros
em Portugal, e de 15 a 67% em diversos países europeus (Klunder et al., 2009) (Michelin, 2010). Um
sistema que avise os condutores de que a pressão num dos pneus é insuficiente é obrigatório para os
veículos ligeiros novos na UE desde Novembro de 2012 (JOUE, 2009). Assim sendo, seria possível
reduzir as emissões de CO2 na UE-27 em mais de 1%, se todos os veículos estivessem equipados com
este sistema, assumindo que se os seus condutores seguiriam as suas indicações (Klunder et al., 2009).
• Pay-As-You-Drive (PAYD) ou Pay-How-You-Drive (PHYD): formas de calcular os prémios do
seguro automóvel ou impostos de circulação a serem pagos pelo condutor. No PAYD, o prémio depende
da distância conduzida; no PHYD, para além da distância, depende do comportamento do condutor. A
leitura da distância percorrida pode ser feita por verificações periódicas, por parte de um agente da
seguradora, do conta-quilómetros do veículo. Todavia, é comum a instalação de um dispositivo no veículo
por parte da seguradora ou outra entidade governamental, sendo continuamente registadas a localização
do veículo e outros dados de condução: aceleração e travagem, velocidade, etc. (Klunder, et al., 2009).
Assim, diversas variáveis podem ser identificadas e consideradas para o cálculo do prémio do seguro ou
impostos: hora do dia a que as viagens são feitas, condução em excesso de velocidade ou com
acelerações e travagens bruscas, paragens ou ausência delas em viagens longas, condução em auto-
estrada, ou outras. O dispositivo regista também as colisões ocorridas. Via internet, o condutor pode ter
acesso aos seus dados de condução, para que possa avaliar o seu comportamento e, se desejar, alterá-
lo como no caso da seguradora estado-unidense Progressive (Progressive, 2013) ou da Insurethebox
(insurethebox, 2013) no Reino Unido. Outros benefícios da instalação deste tipo de tecnologia são a
16!!
possibilidade de localizar o veículo caso ele seja roubado e de notificar os serviços de emergência
automaticamente caso seja detetado um acidente grave, como no caso da OK! teleseguros (OK!
teleseguros, 2012). Este sistema cria um incentivo ao condutor para diminuir a distância percorrida e/ou
praticar uma condução mais segura. Para os Estados Unidos, caso todos os condutores pagassem um
prémio de seguro proporcional à distância que percorrem, esta sofreria uma diminuição de 8% (Klunder,
et al., 2009). Atendendo a que na EU-27, as condições para a adoção de transportes públicos ou outros
meios de transporte (andar a pé, bicicleta...) são, geralmente, mais favoráveis, a elasticidade-preço da
condução é maior, pelo que a estimativa é de uma redução em 11% da distância percorrida (Klunder, et
al., 2009). Além disso, os condutores que adotassem o PHYD, para além de conduzir menos, tenderiam a
fazê-lo de forma mais segura, o que provocaria uma diminuição de 13-16% no número de acidentes
(Klunder et al., 2009). Inicialmente, os condutores com maior propensão para adotar o PAYD seriam os
que percorrem menos quilómetros. No entanto, quando o prémio de seguro é independente da
quilometragem, os condutores que percorrem menores distâncias estão, de certa forma, a subsidiar os
gastos das seguradoras com os que conduzem mais, assim que essa transferência de recursos
cessasse, a tendência seria para um encarecimento dos prémios fixos, levando a uma implementação
gradual do PAYD (Klunder et al., 2009). Em Portugal, a Ok! teleseguros propõe um seguro PHYD, mas
que é cerca de 45% mais caro que o seguro normal; a diferença será abatida praticamente na sua
totalidade se o condutor usufruir de todos os descontos (OK! teleseguros, 2012). No entanto, existe uma
preocupação com o registo de dados por parte das seguradoras. Em França, por exemplo, a Comissão
Nacional de Informática e das Liberdades deliberou ser ilegal que os condutores sejam sancionados
pelas seguradoras por circularem em excesso de velocidade e estabeleceu, entre outras normas, que os
dados dos condutores têm de ser sempre transferidos em ligações encriptadas e destruídos depois de
ser calculado o prémio de seguro do período em questão. (Commission nationale de l'informatique et des
libertés, 2010)
• Chamada automática de emergência (eCall): caso os sensores dos airbags detetem uma
colisão, o sistema faz automaticamente uma chamada para o número europeu de emergência. Se o
condutor não estiver em condições de comunicar, é automaticamente transmitido um conjunto de
informações: hora e local do acidente (determinado por satélite) e identificação do veículo. Pode também
ser acionado manualmente, caso um condutor veja um veículo acidentado (European Commission,
2011). A Comissão Europeia prevê que o tempo de resposta dos serviços de emergência seja assim
reduzido em 50% nas zonas urbanas e 40% nas zonas rurais (European Commission, 2011). Sendo
providenciada assistência mais rápida às vítimas de acidentes, o número de mortos e a gravidade dos
ferimentos ocorridos irá diminuir. Com penetração total, poderiam ser evitadas entre 2 a 6% das mortes
em acidentes rodoviários, e entre 1 a 8% dos ferimentos graves, dependendo do país (para Portugal, 5 e
7,5%) (eImpact d4, 2008). Versões privadas do sistema estão já a ser propostas como opção por
algumas marcas de veículos, mas com custos elevados, pelo que a penetração no mercado na UE ainda
17!!
é inferior a 1% (Comissão Europeia, 2013). Até 2015 terá de estar estabelecida uma infraestrutura
europeia para a sua utilização: transmissão por parte das operadoras de redes móveis, processamento
adequado dos dados pelos serviços de emergência, etc. (JOUE, 2013); pretende-se aprovar legislação
que obrigue a que, a partir de Outubro de 2015, todos os veículos novos na UE tenham de estar
equipados com o sistema, difundindo-se assim o sistema à medida da renovação da frota (Comissão
Europeia, 2013).
• Platooning: consiste na sincronização automática de dois ou mais veículos; os veículos são
controlados para viajar em fila, a pequena distância uns dos outros, e a aceleração e travagem são
comandadas por um computador consoante a distância ao veículo da frente. Assim, os veículos podem
circular em segurança estando sujeitos à menor resistência do ar que a menor distância entre veículos
provoca. Além disso, o consumo é diminuído por haver menos mudanças de velocidade. Este sistema só
é viável em auto-estradas ou estradas rurais com pouco tráfego. A diminuição média das emissões em
estradas em que é implementado este sistema é de 7% para os veículos ligeiros e 11% para os pesados.
Já foi testado por diversas ocasiões, mas não se encontra ainda implementado (Klunder et al., 2009).
• Sistema autónomo de travagem de emergência: através de sensores de distância, deteta
automaticamente uma situação de emergência e suplementa a força de travagem do condutor ou ativa
ele próprio o sistema de travagem do veículo para evitar ou mitigar uma colisão. Tornou-se uma medida
obrigatória na UE para os veículos pesados a partir de Novembro de 2013; proposto por algumas marcas
de ligeiros. Com penetração total, estima-se que este sistema possa diminuir o número de mortos e de
feridos em cerca de 7% (eImpact d4, 2008).
As Tabelas 1 e 2 apresentam um resumo das tecnologias aqui descritas, assim como a sua tipologia e
efeitos esperados.
18##
#
# #
Nome Descrição Implementação Efeitos
Ação
Apoia a decisão
Alerta o condutor
Toma decisões
Limita o comportamento
Regista o comportamento
Sistema de eco-
condução
Regista informações durante a condução que podem ser posteriormente analisadas
pelo utilizador
Disponibilizado pela Fiat (eco:Drive), ou como sistema
externo
Redução CO2 5% ou
superior X
Indicador de mudança de velocidade
Indica ao condutor que deve mudar a mudança em que circula
Obrigatório para veículos com caixa manual a partir de 2014
Redução 5% CO2 em
percursos urbanos
X
Sistema de navegação por GPS
Indica ao condutor como chegar ao seu destino, fornecendo informações
complementares Muito difundido no mercado X
Sistema de navegação que recebe e considera informações de trânsito em
tempo real
Disponível para alguns sistemas de navegação X
Sistema de navegação que sugere a rota com menor consumo de combustível Testado X
Sistema start-stop
Desliga o motor quando o veículo está parado por mais de 3 segundos
Disponível em vários veículos novos
Redução 2% CO2
Alco-lock Obriga o condutor a provar não estar sob efeito de álcool para ligar o motor
Utilizado em certos países como medida punitiva ou para veículos
oficiais X
Cruise Control,
CC adaptativo,
CC preditivo
Mantém o veículo a uma velocidade constante, determinada pelo condutor
Proposto como opção para vários veículos novos
Redução 3% CO2
X
Idêntico ao cruise control, mas mantém automaticamente a distância para o
veículo da frente
Proposto como opção para alguns veículos novos
Idênticos; redução 1% mortos, 4%
feridos
X
Idêntico ao cruise control, mas permite ligeiras variações de velocidade,
consoante dados topográficos
Proposto em veículos pesados e alguns ligeiros X
Tabela 1 – Tabela-resumo das tecnologias descritas acima
19##
Tabela 2 – Tabela-resumo das tecnologias descritas acima (cont.)
Nome Descrição Implementação Efeitos
Ação
Apoia a decisão
Alerta o condutor
Toma decisões
Limita o comportamento
Regista o comportamento
Assistente de faixa de rodagem
Avisa o condutor de que está a sair inadvertidamente da via em que circula
Proposto como opção para vários veículos novos X
Assistente de ângulo
morto
Avisa o condutor de que tem obstáculos no ângulo morto
Proposto como opção para vários veículos novos X
ISA
Limita a velocidade do veículo ao limite de velocidade da via Testado em zonas específicas
Redução muito importante da sinistralidade, redução 2%
CO2
X
Avisa ao condutor de que excedeu o limite de velocidade
Disponibilizado descentralizadamente por alguns
sistemas de navegação X
Informa o condutor do limite de velocidade na via
Disponibilizado descentralizadamente por alguns
sistemas de navegação X
TPMS Avisa o condutor caso a pressão num dos pneus seja insuficiente
Obrigatório para veículos novos desde 2012
Redução 1% CO2
X
Pay-As-You-Drive
Faz depender o prémio do seguro do veículo da distância percorrida e
comportamento do condutor
Proposto por uma seguradora em Portugal e diversas pelo mundo
Redução 11% distância X X
eCall Em caso de acidente, alerta
automaticamente os serviços de emergência
Proposto para vários veículos; proposta a sua obrigatoriedade
para 2015
Redução 5% vítimas
Platooning Faz vários veículos deslocar-se, autonomamente, em fila
Testado em condições específicas
Redução 7% CO2
X
Sistema de travagem de emergência
Deteta colisões iminentes e trava automaticamente o veiculo
Obrigatório para veículos pesados novos, proposto para alguns
ligeiros
Redução 7% vítimas X
20##
1.4. Objetivos Várias vantagens estão associadas à utilização de tecnologias inteligentes aplicadas à condução,
como sejam a potencial diminuição dos consumo e emissões dos veículos, o aumento da segurança
rodoviária, o aumento do conforto do condutor, entre outras. Esta utilização vem complementar a
tendência de melhoria das tecnologias automóveis, atenuar os efeitos do aumento do parque
automóvel e das distâncias percorridas, e ajudar a implementar alterações comportamentais nos
condutores, também elas associadas a efeitos positivos no que toca aos impactes do uso do
automóvel.
No entanto, e apesar da entrada destas tecnologias no mercado que se tem verificado nos últimos
anos, não existem informações na literatura sobre qual pode ser o seu potencial de aceitação por
parte dos utilizadores, i.e. quantos veículos equipados com tecnologias inteligentes podem vir a
integrar o parque automóvel português – assim como que tipo de tecnologias e que categorias de
utilizadores terão maior tendência a aceitá-las – nem na quantificação de quais poderão ser os
impactes energéticos e ambientais que advenham dessa integração.
Assim sendo, os objetivos propostos para este trabalho foram:
• Avaliação do potencial de aceitação por parte dos utilizadores de tecnologias inteligentes
aplicadas à condução, através da realização dum inquérito online que, após a caracterização dos
respondentes, averiguasse da sua disponibilidade para aceitar e pagar por elas;
• Avaliação da influência das características, demográficas e relativas aos transportes, dos
respondentes na sua disponibilidade para aceitar e pagar por tecnologias inteligentes aplicadas à
condução;
• Quantificação dos impactes energéticos, ambientais e económicos (em termos,
respetivamente, de diminuição do consumo de combustíveis, redução nas emissões poluentes e
poupanças com combustível face ao custo das tecnologias) da introdução deste tipo de tecnologias
na sociedade, através da caracterização da frota e hábitos de mobilidade automóvel da AML e da
quantificação dos efeitos das tecnologias.
21##
2. Metodologia 2.1. Desenvolvimento e implementação de inquérito Face à necessidade de avaliar o potencial de aceitação de TIC, foi desenvolvido e realizado um
inquérito online de divulgação, implementado no sítio web SurveyMonkey (plataforma de criação de
questionários) e disponibilizado durante um período de 2 meses. Foram obtidas 178 respostas
válidas, de entre 192 no total. De futuro, maiores amostragens poderão ser obtidas através de outras
formas de implementação de inquéritos. O facto de o inquérito ter sido realizado via internet poderá
influenciar a amostragem obtida, nomeadamente as pessoas com idade mais elevada e menor
formação académica, cujo uso da internet é menor (Eurostat, 2012).
O inquérito era constituído por 36 perguntas, algumas com várias alíneas, e tinha por objetivo avaliar
a disponibilidade dos respondentes para aceitar e para pagar pelo uso de TIC aplicadas à condução.
A listagem completa das perguntas encontra-se no Anexo A. O inquérito iniciava com uma série de
perguntas destinadas a fazer uma caracterização do respondente, tanto na demografia como nos
seus hábitos de mobilidade, relação com o automóvel, e outros campos, como os hábitos e opiniões
do respondente relativamente a várias questões relativas à mobilidade. A estas questões seguia-se
uma série de perguntas relativas à disponibilidade para aceitar e pagar pelo uso de TIC. O tratamento
de toda esta informação permitiu posteriormente quantificar o potencial de aceitação e
implementação destas tecnologias nos veículos da população. Analisando as variáveis de
caracterização dos respondentes que influenciassem a sua disponibilidade, foi possível dividir a
população-alvo em grupos e obter assim conclusões a partir dos dados do inquérito para a população
em geral. No caso do inquérito em questão, foi criado o grupo da população da AML, pois só os
resultados dos respondentes residentes nesta área acabaram por ser considerados como
estatisticamente relevantes. Além disso, as perguntas sobre a mobilidade dos respondentes,
nomeadamente a quantificação da utilização que fazem do seu veículo nas suas deslocações,
permitiram obter dados relativos aos impactes que teria a implementação de tecnologias nas suas
viaturas: conhecendo-se dados como o número de quilómetros, em que vias alguém conduz, e a sua
disponibilidade para instalar tecnologias na sua viatura, entre outros aspetos.
O inquérito procurou, numa primeira fase, fazer uma caracterização demográfica básica do
respondente, que consistiu nas perguntas sobre género, idade, habilitações literárias e estado civil, e
do seu agregado familiar (número de pessoas e de menores e rendimento anual). A última pergunta
nesta secção estava relacionada com o concelho de residência e de trabalho do respondente,
antecipando assim as perguntas sobre mobilidade.
Estas questões foram seguidas por questões sobre o uso eventual de transportes públicos, os anos
com carta de condução e o número de veículos do agregado familiar. A partir daqui, procurou-se
saber mais sobre o principal veículo utilizado pelo respondente para as suas deslocações: tipologia,
ano de matrícula, combustível (gasolina, gasóleo ou eletricidade) e cilindrada.
22##
Seguiram-se as perguntas cujo objetivo era quantificar os hábitos de mobilidade dos respondentes:
dias de uso do veículo habitual, número de viagens diárias, os seus motivos, a distância percorrida e
o tipo de via em que as viagens são feitas. Finalmente, o inquérito abordava igualmente as viagens
de longa distância (mensais e anuais) efetuadas, tentando quantificá-las em termos de frequência e
quilometragem.
As perguntas seguintes procuravam averiguar os hábitos dos respondentes em relação à troca de
veículo automóvel, nomeadamente, periodicidade e critérios de escolha do veículo novo.
A série de perguntas seguinte tinha como objetivo avaliar, de uma forma geral, a relação dos
respondentes com os diferentes meios de transporte: frequência com que andam a pé e de
transportes públicos e disponibilidade para passar a ter estes comportamentos; disponibilidade para
passar a utilizar carpooling (esquema de boleias comunitárias), carsharing (sistema de carros
partilhados) ou bikesharing (bicicletas partilhadas). O inquérito questionava ainda o respondente
sobre a frequência com que praticava eco-condução, conduzia em excesso de velocidade e tinha
uma condução agressiva ou desportiva.
Considerando que o computador de bordo do veículo é já uma tecnologia inteligente que a grande
maioria dos veículos contém, procurou-se saber qual o número de respondentes que tinha e utilizava
o computador de bordo na sua viatura e, para estes, quais eram as informações transmitidas a que
davam mais importância.
A última parte do questionário abordava questões relativas à disponibilidade para aceitar e para pagar
pela utilização de TIC aplicadas à condução nos seus veículos. A pergunta foi dividida em categorias
de tecnologias, consoante o modo de ação e de interação com o condutor. Seria talvez mais preciso
referir uma tecnologia específica, estudar a recetividade dos respondentes a ela e a partir daí, tendo
em conta as características dessa tecnologia, inferir a atitude da população face às tecnologias em
geral. No entanto, é em grande parte pelo modo de interação com o condutor, e pela maneira como
essa interação é percebida como sendo mais ou menos aceitável, que a recetividade dos condutores
varia, pelo que foi esse critério o escolhido para colocar estas perguntas, apesar de, assim, se acabar
por agrupar sistemas com efeitos e importâncias algo díspares. Assim sendo, em concordância com
as Tabelas 1 e 2, acima, as categorias avaliadas foram: tecnologias que apoiam a decisão do
condutor (p.e. informações sobre congestionamento ou eco-condução), alertam condutor para um
determinado comportamento (p.e. sinal sonoro em caso de excesso de velocidade), tomam decisões
pelo condutor (p.e. cruise control), limitam o comportamento do condutor (p.e. limitação automática da
velocidade máxima) e registam comportamentos do condutor para posterior avaliação.
Entre as perguntas relativas à disponibilidade para aceitar e para pagar, foi pedido aos respondentes
para caracterizarem a sua utilização de tecnologias específicas, como o sistema de navegação por
GPS, cruise control ou aplicações para telemóvel relacionadas com a condução. O objetivo desta
pergunta era averiguar a relação dos respondentes com as tecnologias já disponíveis. As respostas
procuravam ser bastante abrangentes nas possíveis situações, contemplando, caso o respondente
possuísse a tecnologia, uma utilização frequente, rara ou inexistente; caso não possuísse, se teria
23##
interesse em a utilizar ; se a resposta fosse igualmente negativa, se o respondente conhecia ou não a
tecnologia.
Antes da pergunta final, e de forma, também, a fazer a transição entre a disponibilidade para aceitar e
para pagar, encontrava-se uma questão sobre se o facto do uso de TIC poder ter consequências
positivas ao nível da diminuição do consumo do veículo, do aumento da segurança rodoviária e da
diminuição dos prémios dos seguros e se estes factos fariam que o respondente estivesse disposto a
pagar para possuir essas tecnologias. Seguiu-se, então, a pergunta relativa à disponibilidade para
pagar, e tentou-se depois fazer uma quantificação dessa disponibilidade, procurando saber quanto é
que as pessoas estariam dispostas a pagar para possuir este tipo de sistemas nos seus veículos,
sendo sugeridas três formas de pagamento: mensal, anual, ou único.
A maioria das perguntas era de escolha múltipla. Para a aceitação de novos comportamentos,
incluindo a disponibilidade para aceitar TIC, escolheu-se sim/talvez/não; para a frequência da prática
de comportamentos, escolheu-se sempre/frequentemente/ocasionalmente/raramente/ nunca; para a
disponibilidade para aceitar, na última pergunta, as opções foram muito disposto, disposto, pouco e
nada disposto. Muitas das perguntas de escolha múltipla eram perguntas cuja resposta era um valor
numérico, como a idade, rendimento, anos com carta de condução, cilindrada e periodicidade de
troca do veículo. Embora o facto de as respostas serem de escolha múltipla e não permitirem ao
respondente inserir o valor da resposta por si faça perder resolução, podendo esconder certos
detalhes nos dados, e possa dar origem a categorias com populações desiguais que limitam a
possibilidade de comparações entre elas, esta opção é menos impositiva para o respondente, que
assim apenas tem de selecionar uma escolha, e permite que as respostas se enquadrem em
categorias pensadas a priori. No caso da última pergunta, relativa à quantificação da disponibilidade
para pagar por tecnologias, a introdução de classes foi uma forma de guiar os respondentes, tendo
em conta que estes, em princípio, teriam dificuldade em estimar o valor dos sistemas que lhes era
pedido que avaliassem sem terem disponível mais informação.
#
2.2. Metodologia de caracterização do potencial de aceitação de TIC a bordo do veículo Nas perguntas centrais do inquérito, que procuravam aferir a disponibilidade para aceitar e para
pagar por TIC aplicadas à condução para os condutores inquiridos, os respondentes declararam a
sua disponibilidade, como referido acima, considerando as diversas tecnologias separadas em cinco
categorias segundo o seu modo de ação. De forma a agrupar essas cinco respostas diferentes numa
única grandeza, para ser mais fácil a sua compreensão e tratamento, foram atribuídas pontuações a
cada resposta. Por sua vez, estas pontuações foram somadas nas cinco categorias para se obter um
resultado único para cada respondente. No caso da disponibilidade para aceitar, as pontuações foram
2 (“Sim”), 1 (“Talvez”) e 0 (“Não”), obtendo-se assim um valor de 0 a 10 para cada respondente. Já na
disponibilidade para pagar, foram 3 (“Muito disposto”), 2 (“Disposto”), 1 (“Pouco disposto”) e 0 (“Nada
disposto”), para uma pontuação de 0 a 15. As respostas em branco não foram consideradas, nem os
24##
dados dos respondentes para quem o inquérito já tivesse finalizado, tendo sido retiradas antes de
qualquer cálculo.
Em seguida, a partir destas gamas de valores, de 0 a 10 no caso da disponibilidade para aceitar e de
0 a 15 no caso da disponibilidade para pagar, foram definidas três categorias. No primeiro caso, se
uma pontuação neutra fosse definida como 5, ou seja, o equivalente a responder “talvez” em todas as
categorias, a categoria de disponibilidade inferior, com maiores respostas “não” do que “sim”,
equivaleria a uma pontuação inferior ou igual a 4 (conforme apresentado na Tabela 3). A categoria de
disponibilidade superior seria considerada para os casos em que para mais de metade das categorias
(três ou mais) os inquiridos responderam “sim”, ou seja uma pontuação igual ou superior a 8.
No caso da disponibilidade para pagar, procurou-se, apesar da diferença na escala, que as
categorias seguissem o mais possível as da disponibilidade para aceitar, de forma a facilitar a
comparação dos dados nos dois casos. A pontuação de 11, que delimita a categoria “muito disposto”,
é equivalente à que teria um respondente se se declarasse “disposto” a pagar em todas as categorias
de tecnologias e acrescesse a isso a resposta “muito disposto” em pelo menos uma delas. Foi assim
possível criar um indicador global de potencial disponibilidade para aceitar ou pagar por estas
tecnologias.
Tabela 3 – Categorização das disponibilidades dos respondentes para aceitar e pagar por TIC
aplicadas à condução, consoante a sua pontuação
Disponibilidade em estudo
Disponibilidade para aceitar Disponibilidade para pagar
Pontuação agregada 0-4 5-7 8-10 0-6 7-10 11-15
Designação da categoria
Aceitação baixa
Aceitação média
Aceitação elevada
Pouco disposto
Medianamente disposto
Muito disposto
Para ambos os casos, com a população dividida nestas três categorias, foi feito o cruzamento destes
dados com as respostas às perguntas anteriores, isto é, a caracterização do respondente. Para cada
pergunta anterior, foi construída uma tabela que incluía as possíveis respostas à pergunta e a
pontuação do respondente nestas disponibilidades, enquadrada nas categorias acima. Assim, foi
possível ver quais eram as variáveis, que afetavam a disponibilidade dos respondentes para aceitar e
pagar por TIC aplicadas à condução. Para algumas variáveis onde as diferentes opções de resposta
tivessem sido selecionadas por proporções muito diferentes de respondentes, foi necessário
reagrupá-las em categorias mais homogéneas, de acordo com a lógica da questão, de forma a que
fossem mais comparáveis entre si. No caso da quantificação da distância percorrida, foram também
criadas categorias a partir do espectro de valores existentes, que se procurou tornar o mais idênticas
possível. Quanto à tipologia, foram excluídas algumas categorias cuja população era muito reduzida.
25##
Esta análise foi também feita para cada categoria de tecnologias individualmente, de forma a avaliar
se, para certas variáveis, a recetividade às diferentes tecnologias diferia em relação àquela verificada
utilizando-se a pontuação agregada. Neste caso, foi feita a média dos valores, de 0 a 2 para a
disponibilidade para aceitar e de 0 a 3 para a para pagar, obtendo-se assim um valor diferente para
cada categoria de tecnologias.
2.3. Caracterização energética e ambiental da frota De forma a determinar o impacte energético e ambiental da introdução de tecnologias na frota
automóvel da AML, foi necessário definir o cenário-base, através da caracterização atual dessa frota,
ou seja, quantificar a energia consumida e as emissões produzidas pelos veículos ligeiros de
passageiros e comerciais da AML. Para tal, foi utilizado o COPERT 4, um programa desenvolvido
pela Agência Europeia do Ambiente (Emisia, 2009) que estima o consumo de energia e emissões
através da introdução dos seguintes dados: frota automóvel, categorizada por normas de emissões e
classes de cilindrada e combustível; distância percorrida anualmente por cada uma dessas categorias
de veículos, e distribuição dessa distância por tipos de via; caracterização destes tipos de via;
temperatura na área geográfica em questão, sendo também possível acrescentar vários dados
suplementares – como a dimensão dos depósitos de combustível, para o programa gerar dados
sobre as emissões por evaporação, ou a diminuição da distância percorrida pelos veículos consoante
a sua idade – de forma a melhorar a acuidade da simulação, o que não foi tido em conta neste
trabalho. Nesta etapa, estes dados foram obtidos segundo uma metodologia desenvolvida pela
Agência Portuguesa do Ambiente (APA), que a utilizou para elaborar o inventário das emissões de
gases com efeito de estufa entre 1990 e 2011 (Agência Portuguesa do Ambiente, 2013), efetuando
algumas alterações necessárias, pela diferença de âmbito ou por falta de dados.
Para estimar a distribuição etária da frota automóvel portuguesa ativa com idade até 20 anos, que se
baseia em dados disponibilizados pela Associação Automóvel de Portugal (ACAP), foram utilizadas
as Equações 1 e 2. Estas equações permitem obter o decaimento da frota automóvel consoante a
idade: a partir da idade dum veículo, calculam a probabilidade de que esse veículo ainda se
mantenha em circulação. Multiplicando essa probabilidade pelo número de veículos vendidos num
determinado ano, determina-se assim quantos dos veículos vendidos nesse ano ainda se mantêm em
circulação.
26##
Equações 1 e 2 – Distribuição etária da frota automóvel portuguesa, a partir das vendas de veículos
no ano de estudo (Agência Portuguesa do Ambiente, 2013)
T !,!,!! = S !,!! × 1 − 0,0477×e!,!""#×! !!!!!
100 !se!A < 10
! !,!,!! = ! !,!! × 1 − 5,2721×! !!!!! − 35,199100 !!"!! > 10
Onde:!
• ! !,!,!! =!número de veículos da classe c, com idade A, no ano y1
• !(!,!!) = vendas de veículos da classe c no ano y2
• !(!!!!!) = idade dos veículos da classe c no ano y1
No caso em estudo, y! = 2010, y! = 1986,… ,2010!e!A = 0,… ,24.
A aplicação das Equações 1 e 2 foi feita dividindo os veículos ligeiros de passageiros em classes
consoante o combustível e a cilindrada, conforme apresentado na Tabela 4.
Tabela 4 – Classes de veículos utilizadas na metodologia aqui empregue (Agência Portuguesa do Ambiente, 2013)
Tipo de veículo Combustível Cilindrada
Ligeiros de passageiros
Gasolina
< 1,4 l
1,4 – 2,0 l
> 2,0 l
Gasóleo < 2,0 l
> 2,0 l
Comerciais ligeiros Gasóleo todas
A metodologia proposta pela APA pressupõe, portanto, que o decaimento da frota é constante para
todas as classes de veículos. A fórmula foi estendida para além do limite de 20 anos apresentado, até
aos 24 anos de idade dos veículos, sendo este o último valor positivo que gerava, para se obter uma
quantidade não nula mas ainda assim relativamente residual, como se verifica na realidade, de
veículos com idades superiores a 20 anos. Para obter dados que pudessem ser utilizados no cálculo
foi necessário obter a segmentação das vendas por ano para todos os anos em questão. No entanto,
estes dados apenas estavam publicados pela ACAP para 2008 e 2009. Os dados para os restantes
anos foram obtidos de (Oliveira, 2012), que obteve as estatísticas da ACAP não disponibilizadas
publicamente para os anos entre 1999 e 2007. Quando foi necessário agrupar por classes com
27##
delimitações diferentes das apresentadas (por exemplo, aos 1400 em vez dos 1500 cm3
apresentados), foi assumida uma distribuição equitativa das cilindradas dentro de cada classe.
Para os anos anteriores a 1998, a segmentação por cilindradas agrupava os diferentes combustíveis,
pelo que era necessário fazer uma segmentação adicional; como os veículos de cilindradas mais
baixas tendem a ser maioritariamente a gasolina e os de cilindradas mais altas a gasóleo, foi tida em
conta esta discrepância na segmentação do número de veículos. Assim sendo, os veículos
agrupados por classes de cilindrada foram divididos, dentro destas classes, segundo o combustível,
consoante a distribuição de combustíveis dentro de cada classe apresentada no ano mais recente
para o qual havia dados, 1998. Estes valores não representam adequadamente o crescimento da
proporção das vendas de novos veículos a gasóleo verificada em Portugal nos anos 90, e que
prosseguiu e se acentuou na última década, atingindo um valor de 67% de veículos a gasóleo nas
vendas de veículos ligeiros em 2009 (ACAP, 2010). Como tal, foi feita seguidamente uma correção a
esta distribuição, de forma a obter a percentagem correta de veículos por combustível no total dos
veículos vendidos, dada pela Associação dos Construtores Europeus de Automóveis (ACEA, 2012).
Os dados assim obtidos apresentam uma distribuição correta entre combustíveis e entre classes de
cilindrada e um número total de veículos correto; só a repartição de combustíveis dentro de cada
classe é a mesma de 1997. O mesmo processo foi efetuado para o ano de 2010, tomando-se desta
vez 2009 como referência, em vez de 1997.
Para os anos anteriores a 1990, para os quais os dados eram ainda mais escassos, resumindo-se ao
total de veículos vendidos, foi adotada a distribuição entre classes de cilindrada e, dentro destas,
entre combustíveis, de 1990, ano mais recente para o qual esses valores tinham sido estimados.
No que toca aos veículos comerciais, as fórmulas utilizadas sugeridas pela APA não requeriam
qualquer segmentação, pelo que os dados de vendas disponibilizados pela ACAP puderam ser
diretamente utilizados. Aquando da introdução dos dados no Copert, e de acordo com a metodologia
da APA demonstrada foi assumido que todos os veículos comerciais seriam a gasóleo, por não ser
possível avaliar quantos veículos comerciais consumiriam cada um dos dois combustíveis (apesar de
estes veículos serem, efetivamente, predominantemente a gasóleo). Esta assunção terá resultado
num excesso de veículos a gasóleo, não influenciando contudo a repartição entre combustíveis dos
veículos de passageiros, uma vez que os dados aí utlizados não incluíam veículos comerciais.
O número total de veículos obtido graças a esta metodologia era 20% inferior ao número de veículos
do parque automóvel português em 2010, disponibilizado pela ACAP. Desta forma, foi feita uma nova
correção para que os dois totais fossem idênticos, tanto no caso dos veículos de passageiros
agrupados como no dos comerciais.
Como estes dados se referiam aos veículos de todo o território português, foi necessário calcular, a
partir deles, o número de veículos na AML. Para tal, foi utilizada a base de dados do Instituto de
Seguros de Portugal (ISP) referente ao parque automóvel seguro português (ISP, 2013). Somando o
parque automóvel de todos os concelhos da AML, obteve-se uma percentagem do parque automóvel
28##
total nacional de 27,3%, que foi em seguida multiplicada por todas as classes de veículos de forma a
se obter o número de veículos dessa classe na AML.
Apesar de as bases de dados da ACAP e do ISP se referirem a valores diferentes – utilizando a
primeira o número de veículos vendidos e a última o número de veículos com seguro – assumiu-se
que as distribuições geográficas seriam equivalentes em ambos os casos, sendo também assumido
que as proporções de veículos em cada classe de cilindrada e combustível seriam iguais na AML e
em todo o país, assim como a sua distribuição de idades. Estas últimas aproximações podem não
estar corretas: a região de Lisboa tem um rendimento superior à média nacional, pelo que o parque
automóvel poderá ser tendencialmente mais novo e composto por veículos com maiores cilindradas,
por comparação ao resto do país. Esta disparidade de rendimentos pode também ter efeitos na
distribuição de idades dos veículos, por ser possível que dê origem a que os veículos sejam trocados
com maior frequência. Nenhum destes possíveis efeitos foi tido em conta, por não haver dados que
os permitissem avaliar ou quantificar.
Em seguida, foram calculadas as quilometragens anuais dos veículos consoante a sua idade, a sua
classe de cilindrada e o seu combustível através da metodologia sugerida pela APA (Agência
Portuguesa do Ambiente, 2013) – apresentada no Anexo B. Os veículos mais recentes tendem a
percorrer mais quilómetros do que os mais antigos, variando esse decrescimento da distância
percorrida segundo as classes apresentadas. Multiplicando o número de veículos pela quilometragem
anual de cada um, encontra-se, para a AML, a distância total percorrida anualmente pelos veículos de
cada classe.
Os veículos foram, em seguida, agrupados por normas de emissões Euro (conforme a Tabela 5),
normas aprovadas pela UE desde o início dos anos 90 e que se foram tornando cada vez mais
restritivas. O COPERT, de forma a calcular as emissões da frota, tem de receber a informação
agrupada segundo estas normas. As datas referem-se àquelas durante as quais um veículo, para que
fosse matriculado, teria de obedecer à norma; um ano antes destas datas, os modelos de veículos
que fossem lançados pelas marcas automóveis no mercado já teriam de se submeter à nova norma
(DieselNet, 2013). Os limites impostos por estas normas são diferentes para veículos a gasolina e a
gasóleo. Relativamente aos veículos ligeiros de passageiros e comerciais ligeiros, as normas
correspondem mesmo a legislação distinta e aprovada separadamente.
29##
Tabela 5 – Datas de entrada em vigor, para as matriculações de veículos novos ligeiros de
passageiros ou comerciais ligeiros, das normas de emissões Euro (DieselNet, 2013)
Norma Data dos veículos ligeiros de passageiros cuja matriculação
dependeu do cumprimento da norma
Data dos veículos comerciais ligeiros cuja matriculação dependeu do
cumprimento da norma
Euro 4 De Janeiro de 2006 a Dezembro de 2010 A partir de Janeiro de 2007
Euro 3 De Janeiro de 2001 a Dezembro de 2005 De Janeiro de 2002 a Dezembro de 2006
Euro 2 De Janeiro de 1997 a Dezembro de 2000 De Janeiro de 1999 a Dezembro de 2001
Euro 1 De Julho de 1992 a Dezembro de 1996 De Outubro de 1995 a Dezembro de 1998
Pré-Euro Até Junho de 1992 (norma ECE 15/04 para veículos a gasolina) Até Setembro de 1995
O processo acima descrito, aplicado aos veículos a gasolina com cilindrada inferior a 1,4 dm3,
encontra-se discriminado na Tabela 6, e os resultados finais assim obtidos encontram-se na Tabela 7.
30##
Tabela 6 –Cálculos efetuados para os veículos a gasolina com cilindrada inferior a 1,4 dm3 e
repetidos para cada classe de combustível e cilindrada, de forma a obter tanto a distribuição etária do
parque automóvel dentro de cada classe como a distribuição etária da distância percorrida pelos
veículos, de acordo com a metodologia da APA e os dados da ACAP
Ano
Idade
(em
2010)
Veículos
vendidos
(ACAP)
Número de
veículos
(em 2010)
Número
corrigido
(ACAP)
Número
na AML
(ISP)
Norma
Euro
Número
na norma
Euro
Distância
anual
(km)
Distância
média na
norma Euro
2010 0 62282 62252 77855 21283
Euro 4 91792
20446
20392
2009 1 44162 44124 55183 15085 20444
2008 2 54872 54785 68516 18730 20428
2007 3 51584 51435 64327 17585 20379
2006 4 56187 55891 69900 19108 20277
2005 5 59583 59011 73802 20175
Euro 3 143728
20102
19468
2004 6 66932 65761 82244 22483 19839
2003 7 80303 77743 97229 26579 19480
2002 8 109070 102733 128482 35123 19025
2001 9 131224 115149 144010 39368 18484
2000 10 143013 117954 147518 40327
Euro 2 155505
17875
17027 1999 11 158152 122103 152706 41745 17222
1998 12 164140 118072 147665 40367 16551
1997 13 145088 96718 120959 33066 15886
1996 14 164342 100889 126175 34492
Euro 1 139658
15246
14443
1995 15 158676 89045 111363 30443 14646
1994 16 170776 86832 108595 29686 14095
1993 17 187247 85335 106723 29175 13596
1992 18 230237 92788 116044 31723 13149
1991 19 190979 66898 83665 22871
ECE
15/04 90230
12753
12456
1990 20 183756 54680 68385 18694 12405
1989 21 161208 39472 49365 13495 12099
1988 22 178284 34253 42839 11711 11832
1987 23 103558 14437 18055 4936 11598
1986 24 89792 7784 9735 2661 11394
31##
Tabela 7 – Resultados finais do processo patente na Tabela 6, para todas as classes de veículos:
número de veículos e distância média (em km) percorrida anualmente, em 2010, agregados por
normas Euro
Norma Euro
Gasolina < 1,4 l Gasolina 1,4 - 2,0 Gasolina > 2,0 l Gasóleo < 2,0 l Gasóleo > 2,0 l Comerciais
Núm. Dist.
média Núm. Dist.
média Núm. Dist.
média Núm. Dist.
média Núm. Dist.
média Núm. Dist.
média
Euro 4 91792 11008 16787 12847 1406 13257 209155 19144 19554 20392 57656 20594
Euro 3 143728 10333 45391 12226 2088 12292 137444 18200 18805 19468 92575 18729
Euro 2 155505 9113 42876 11261 1321 10776 47572 16145 4800 17027 70816 15812
Euro 1 139658 7328 19529 9167 348 8843 18946 13840 1164 14443 51681 14014
Pré-Euro 90230 5411 8683 6667 86 7011 7588 11804 236 12456 56681 9801
O programa Copert requer ainda que seja introduzida uma repartição da distância percorrida entre
auto-estrada, vias rurais e vias urbanas, correspondendo estas categorias a diferentes velocidades,
que também têm de ser introduzidas.
O inquérito efetuado incluía uma pergunta sobre o tipo de via utilizado primariamente pelos
respondentes nas suas deslocações diárias. No entanto, as respostas a essa pergunta apenas
visavam caracterizar os hábitos de mobilidade dos respondentes para, à luz desses dados, avaliar as
suas respostas subsequentes, e não permitiam qualquer quantificação da distância percorrida
consoante o tipo de via, além de que o padrão das deslocações diárias, por não ter em conta as
deslocações ocasionais, poderia não ser representativo dos dados de circulação tomados como um
todo, pelo que esses dados não foram utilizados para a repartição entre tipos de via introduzida nos
dados de circulação no programa Copert.
Esta repartição entre categorias de vias foi obtida através de (Pereira, 2011). Este autor monitorizou,
através da instalação um dispositivo comercial de monitorização de veículos, a velocidade, entre
outros dados, de 49 condutores que residiam e circulavam na Grande Lisboa. A amostra incluía
condutores dos dois géneros, com idades diversas e diferentes hábitos de condução, seja na
distância percorrida, nas vias utilizadas ou nas velocidades praticadas. Este autor dividiu a distância
percorrida pelos condutores estudados em urbano (velocidades abaixo dos 60 km/h) e extra-urbano
(velocidades acima deste limiar). A categoria “urbano” foi mantida, sendo utilizada a velocidade média
dos condutores estudados, pesada pela distância percorrida em percurso urbano por cada um deles.
Apesar das deslocações urbanas representarem uma parte significativa do tempo despendido pelos
condutores, representam uma distância relativamente pequena, por corresponderem a velocidades
bastante inferiores. Dentro da categoria “extra-urbano”, verificaram-se diferenças importantes de
velocidades médias entre condutores – resultantes, precisamente, de uma diferença na proporção da
32##
distância conduzida em auto-estrada. Determinou-se que as deslocações rurais representariam uma
percentagem reduzida da distância percorrida em meio extra-urbano (20%) e que a restante distância
seria percorrida em auto-estrada. A velocidade em auto-estrada utilizada foi de 110 km/h, tendo a
velocidade média em via rural sido calculada a partir destes dois valores. Foi no entanto necessário
retirar os dados de 10 condutores ao efetuar estes cálculos. Para estes condutores – que
apresentavam velocidades extra-urbanas médias acima dos 115 km/h – considerou-se que esta
distância seria percorrida, em grande parte, em auto-estradas fora da AML. Estes tendiam também a
ser os condutores com maiores distâncias percorridas, e as suas velocidades médias (próximas de
ou, em muitos casos, superiores ao limite legal em Portugal) configuravam-nos como outliers. A
velocidade média rural assim obtida foi de 87 km/h. As distribuições da distância percorrida e
velocidades médias por tipo de via obtidas foram as apresentadas na Tabela 8. Tal como indicado
pela APA, as velocidades introduzidas foram as mesmas para os veículos de passageiros e os
comerciais.
Tabela 8 – Percentagem da distância total e velocidade média por tipo de via obtidas a partir dos
dados de (Pereira, 2011)
Tipo de via Percentagem da
distância total
Velocidade média
(km/h)
Urbana 26% 22
Rural 15% 87
Auto-estrada 59% 110
Finalmente, para o Copert calcular as emissões por evaporação, foram necessários dados de
temperatura. Para tal, foram utilizados os valores da estação meteorológica Lisboa Geofísico com as
temperaturas máxima e mínima médias de 1981 a 2010, facultados pelo Instituto Português do Mar e
da Atmosfera (IPMA), como representado na Tabela 9 (IPMA, 2011).
33##
Tabela 9 – Temperaturas mínimas, médias, e máximas por mês (média 1981-2010) (IPMA, 2011)
Mês Temperatura mínima (ºC) Temperatura média (ºC) Temperatura máxima (ºC)
Janeiro 8,3 11,6 14,8
Fevereiro 9,1 12,7 16,2
Março 11,0 14,9 18,8
Abril 11,9 15,9 19,8
Maio 13,9 18,0 22,1
Junho 16,6 21,2 25,7
Julho 18,2 23,1 27,9
Agosto 18,6 23,5 28,3
Setembro 17,6 22,1 26,5 Outubro 15,1 18,8 22,5
Novembro 11,8 15,0 18,2
Dezembro 9,4 12,4 15,3
Os restantes valores a acrescentar ao modelo utilizados foram os sugeridos pela APA:
! 12 km – distância da viagem média, valor proposto de origem pelo Copert e que corresponde
à média europeia; é possível que na AML o valor seja mais curto, por se tratar duma zona
metropolitana, logo densa;
! 0,001% – conteúdo de enxofre, tanto na gasolina como no gasóleo;
! 60 kPa (Maio a Setembro) e 90 kPa (Outubro a Abril) – pressão de vapor Reid (que indica a
volatilidade do combustível),
De forma a avaliar a exatidão dos dados obtidos pelo Copert, introduziu-se também a quantidade de
combustíveis adquiridos na AML. Comparando este valor com aquele que o Copert calcula para as
frota, quilometragem e circulação utilizadas, averigua-se se estas podem estar a ser introduzidas por
defeito ou por excesso. A quantidade de combustíveis foi obtida a partir dos dados de vendas de
combustíveis por município para 2010, fornecidos pela Direção-Geral de Energia e Geologia (DGEG,
2011), somando-se as vendas de todos os municípios da AML. Os resultados assim obtidos foram:
Tabela 10 – Soma das vendas de combustíveis nos municípios da AML em 2010 (DGEG, 2011)
Combustível Vendas na AML em 2010
(toneladas)
Gasolina 371 377
Gasóleo 1 115 133
34##
2.4. Definição de cenários A partir do cenário-base, que corresponde à situação atual caracterizada, foram definidos vários
cenários alternativos baseados na introdução de tecnologias inteligentes aplicadas à condução no
parque automóvel. Os efeitos aqui descritos pressupõem uma compliance total: ou seja, que os
condutores mantêm os sistemas ligados sempre que possível e seguem todas as suas indicações,
uma vez que se pretende estimar o impacte potencial da utilização das mesmas.
1. Cruise Control Adaptativo (ACC)
O Cruise Control Adaptativo (ACC) não pode ser utilizado a baixas velocidades. Foi assim
considerado que não seria utilizado em circulação urbana, pelas limitações do sistema e porque, em
meio urbano, a velocidade depende de vários fatores para além da distância ao veículo da frente.
Como existem discrepâncias importantes quanto ao potencial de redução de consumo deste sistema,
foi utilizado um valor médio de 5%, sugerido por (Klunder et al., 2009) e aplicado ao consumo gerado
pelo Copert para a distância percorrida em meio rural e em auto-estrada.
Para que o sistema contribua para uma condução mais suave, limitando as mudanças de velocidade
abruptas, a gama de acelerações e travagens do ACC é limitada: alguns valores indicativos são +3 a
-3 m/s2 (Klunder, et al., 2009), podendo os valores efetivos serem inferiores. Assim sendo, um veículo
equipado com ACC pode servir para atenuar acelerações elevadas do veículo que o antecede
(Ioannou & Stefanovic, 2005). Esta característica poderá ter como consequência uma maior fluidez do
tráfego (sobretudo se a distância entre veículos mantida pelo ACC e regulada pelo condutor for
menor do que aquela que o condutor manteria em condução autónoma) e uma diminuição das
emissões provocadas por estas situações. Se os veículos forem todos conduzidos manualmente, o
veículo atrás do que acelera irá tentar acompanhá-lo acelerando ele também, repetindo-se este efeito
nos veículos seguintes. No entanto, um veículo equipado com ACC irá atenuar a aceleração e
propagar essa atenuação para os veículos atrás dele, forçados a uma aceleração mais suave. Em
simulações e experiências que replicaram esta situação, foram obtidas diminuições consideráveis das
emissões, sobretudo de CO e NOx, diminuições essas que tiveram lugar mesmo com uma penetração
muito reduzida dos veículos equipados com ACC (no caso, 1 em 20), devido à propagação do efeito
de atenuação da aceleração para todos os veículos seguintes, mesmo sendo estes de condução
manual. Assim sendo, é possível que mesmo pequenas proporções de veículos com ACC numa frota
possam ter efeitos significativos em condições específicas, e que, assim sendo, os resultados aqui
obtidos para aceitações reduzidas estejam subvalorizados, por não terem em conta esta não-
linearidade entre a penetração duma tecnologia e os seus efeitos. No entanto, por não terem sido
feitas simulações a larga escala deste efeito, não é possível quantificar os seus eventuais impactes.
Os custos do ACC encontrados aquando de consultas aos sítios das marcas automóveis que
disponibilizam o sistema como extra isoladamente, sem estar incluído num pacote de opções, para os
seus modelos situaram-se entre os 650 e os 1600€: o valor utilizado para o cálculo dos impactes foi
portanto 1100€.
35##
2. Indicador de Mudança de Velocidade (GSI)
Os efeitos do indicador de mudança de velocidade (GSI) são, de certa maneira, complementares aos
do ACC. A velocidades elevadas – ou seja, em auto-estrada e em grande parte da condução em meio
rural – o condutor manterá o veículo na mudança mais alta disponível. Não existe, assim, a
possibilidade de otimizar os pontos de mudança de velocidades para diminuir o consumo do veículo.
A velocidade a que deve ou pode ser feita a passagem para a mudança mais alta varia consoante o
veículo mas, utilizando-se uma velocidade de 60 km/h como critério de delimitação entre a condução
em meio urbano e extra-urbano, considerou-se que o GSI só teria influência na condução em meio
urbano. Foi assim considerada para o uso do GSI uma diminuição de 5% (Klunder, et al., 2009) no
consumo de combustível gerado pelo Copert em meio urbano. A quantificação oficial dos efeitos do
GSI depende muito do ciclo de condução no qual ele for testado: quanto mais otimizadas para um
baixo consumo forem as passagens de mudança já previstas no ciclo, menor será o impacto potencial
do GSI calculado.
Os valores indicados para este sistema estão entre os 100 e os 210€ (Klunder, et al., 2009); foi aqui
utilizado um valor intermédio de 150€. No entanto, como já referido, este sistema passará
brevemente a ser obrigatório nos veículos novos.
3. Eco-condução
Trata-se aqui dos sistemas semelhantes#ao representado na Figura 5, mas que podem também ser
mais simples e não apresentar a mesma diversidade de funções. Estes sistemas, permitindo ao
condutor monitorizar e analisar a sua condução, conhecendo e quantificando as melhorias eventuais
que possa pôr em prática, levá-lo-ão, caso sejam utilizados, a adotar cada vez mais comportamentos
de eco-condução, permitindo uma condução mais eficiente. O efeito estimado foi de uma redução de
5% em todo o consumo, sugerida em (Klunder, et al., 2009) e (Rolim, et al., 2014). O custo utilizado
foi 150€: sistemas que registam a informação em bruto, como o CarChip Pro (Davis Instruments, Inc.,
2014), têm um custo menor (menos de 100€) do que aqueles que tratam a informação a apresentar
ao condutor.
4. Adaptação Inteligente da Velocidade (ISA)
A quantificação dos efeitos da Adaptação Inteligente da Velocidade (ISA) exigiu uma maior
complexidade. Os diversos programas de teste do sistema e simulações computacionais obtiveram
resultados díspares: num programa implementado em várias cidades suecas, os veículos equipados
apresentaram reduções de consumo de 2% e de emissões de NOx e COV de 8% (Biding & Lind,
2002). No programa implementado em Sheffield, Inglaterra, apenas foram obtidas diminuições para
as auto-estradas, com o consumo nas outras vias a manter-se constante ou aumentar, e resultados
variáveis para as emissões poluentes consoante o tipo de veículo (Carsten et al., 2008).
36##
Assim sendo, em vez de uma diminuição nos resultados obtidos com o Copert, optou-se por repetir a
simulação para a ISA, com os valores da velocidade a serem reduzidos em 5%. Para o cálculo da
velocidade em auto-estrada no cenário base, os condutores que apresentavam valores médios
elevados (alguns dos quais acima do limite legal em Portugal) já haviam sido excluídos; se não
tivesse sido o caso, faria sentido haver lugar a uma maior diminuição. O facto da diminuição ser
expressa como uma percentagem da velocidade equivale a uma redução maior nas velocidades
maiores, o que também é expectável aquando da eventual implementação do sistema.
Foram efetuadas duas simulações, uma onde apenas os valores das velocidades extra-urbanas
seriam reduzidos e outra alterando todas as velocidades. Efetivamente, como é visível na Figura 8,
que apresenta a curva que relaciona velocidade e consumo de combustível (sendo o consumo
aproximadamente equivalente às emissões de CO2), reduzir as velocidades mais baixas, na parte
esquerda da curva, antes dela atingir o seu mínimo, resultará num consumo maior, enquanto reduzir
as velocidades mais elevadas resultará num consumo menor. Assim sendo, se o objetivo for
unicamente reduzir as emissões de CO2, a ISA apenas deve ser implementada em auto-estradas ou
outras vias com velocidades elevadas. As duas simulações têm por objetivo quantificar este impacte
da ISA nas emissões de CO2 em meio urbano. As velocidades introduzidas no Copert para cada uma
das simulações estão indicadas na Tabela 11.
Tabela 11 – Velocidades (km/h) introduzidas no Copert no cenário base, com a ISA aplicada apenas
em vias extra-urbanas e com a ISA aplicada a todas as vias
Urbano Rural Auto-estrada
Cenário base 22 87 110
ISA extra-urbano 22 82 105
ISA total 21 82 105
É de referir, todavia, que o potencial impacte da ISA na segurança rodoviária, pelo número de
acidentes que poderia evitar, é muito superior ao que o sistema pode ter nas emissões de CO2 e
poluentes, como é visível na Tabela 12; na literatura associada a este sistema, a questão da
segurança tende a ser referida mais frequentemente do que a do consumo e emissões. Se o objetivo
da implementação da ISA for também ou sobretudo o do aumento da segurança, incluindo em meio
urbano, será mais relevante a inclusão das vias urbanas nas zonas de ação da tecnologia.
37##
Tabela 12 – Benefícios da implementação da ISA na Grã-Bretanha, em milhões de libras, e proporção
dos benefícios devida à poupança com custos de acidentes (Carsten et al., 2008)
Cenário de
implementação
Benefícios da ISA (em milhões de libras) Proporção dos benefícios devida
à redução da sinistralidade Combustível CO2 Acidentes Total
Adoção pelo
mercado 646 196 32 808 33 450 98%
Imposição das
autoridades 1 740 773 85 122 87 636 97%
O estudo que abordou a implementação da ISA no Reino Unido (Carsten et al., 2008) efetuou uma
análise custo-benefício, onde os custos da criação de um mapa de velocidades correto e de um
sistema capaz de atualizar essas velocidades não foram incluídos (por poderem proporcionar
benefícios não restritos à ISA); o retorno do investimento calculado foi entre 2 (mandatory ISA, que
restringe efetivamente a velocidade do veículo) e 15 (advisory ISA, que se limita a advertir o condutor
de situações de excesso de velocidade) anos. Os custos da ISA aí obtidos foram de 240€ para 2010
para os sistemas mandatory, sendo precisamente o componente do sistema que o faz agir sobre o
motor que representa a maior parte deste custo. Este valor será igual quer as vias urbanas estejam
incluídas no sistema quer não, aplicando-se portanto aos dois cenários da ISA considerados.
5. Pay-As-You-Drive (PAYD)
A cobrança aos condutores duma taxa por quilómetro percorrido (pay-as-you-drive, PAYD) teria um
efeito direto na distância percorrida. Foram utilizados os valores propostos para Lisboa por (Baptista,
Azevedo, & Farias, ICT solutions in transportation systems: estimating the benefits and environmental
impacts in the Lisbon region, 2012): uma taxa aplicada a 15% do tráfego, correspondentes aos
veículos que circulam à hora de ponta – entre as 8 e 9h e entre as 18 e 19h – nas estradas principais
da rede viária da cidade. O cálculo parte de um custo base para os condutores de 0,11€/km e utiliza
uma elasticidade-custo de -0,45 baseado numa extensa revisão de literatura, propondo duas taxas:
uma de 0,01€/km, a que resulta numa diminuição da distância de !,!"!,!!×0,45×0,15 = 0,61%, e uma
taxa de 0,05€/km, que diminuiria a distância percorrida em 3,07%. Estas reduções foram diretamente
aplicadas à distância total percorrida. O custo atribuído foi igual ao do indicador de eco-condução, por
o dispositivo requerido ser semelhante.
A implementação do PAYD, a ocorrer, seria imposta pelas autoridades e não dependeria da vontade
dos condutores, como sucede nos outros casos. Deste modo, não é pertinente estudar níveis de
aceitação para este sistema, pelo que o PAYD não foi estudado neste trabalho através de diferentes
cenários de implementação.
Desta forma, um resumo dos cenários criados encontra-se na Tabela 13.
38##
Tabela 13 – Tabela-resumo dos cenários tecnológicos estudados
Cenário Abreviatura Efeito
Cenário-base BAU –
Indicador de Mudança de Velocidade GSI Redução de 5% no consumo urbano
Cruise Control Adaptativo ACC Redução de 5% no consumo extra-urbano
Eco-condução Eco Redução de 5% em todo o consumo
Adaptação Inteligente da Velocidade ISA Redução de 5% nas velocidades extra-urbanas
Adaptação Inteligente da Velocidade, total ISA total Redução de 5% em todas as velocidades
Pay-As-You-Drive PAYD Diminuição de 0,6 e 3,1% da distância percorrida
39##
3. Resultados 3.1. Quantificação do potencial de aceitação de TIC Os resultados do inquérito efetuado estão descritos de seguida. Todos os resultados obtidos estão
descritos nos textos abaixo, embora nem todos os resultados estejam apresentados.
3.1.1. Caracterização da amostra obtida O inquérito obteve 192 respostas no total, no período durante o qual esteve disponível online, com
178 respostas consideradas válidas. A amostragem só foi considerada significativa para os
respondentes da AML uma vez que se tratava da “amostra-alvo” deste trabalho, com um total de 137
das 178 respostas (77%). Para obter uma amostra representativa da população portuguesa, o
inquérito teria de ter mais respostas, e uma maior difusão geográfica.
A representatividade da amostra em relação à população da AML verifica-se para algumas variáveis,
nomeadamente o género e o estado civil. A amostra pode também ser considerada válida para o
estado civil e, possivelmente, para o rendimento, enquanto que para a distribuição etária e de
habilitações literárias existe um claro enviesamento em favor, respetivamente, da população mais
jovem e mais bem qualificada.
Para verificar a representatividade da amostra, seria possível levar a cabo testes estatísticos: por
exemplo, quanto menos os resultados obtidos se alterassem quando fossem retirados aleatoriamente
elementos (neste caso, respondentes) à amostra, menos esses resultados dependeriam das
variações inerentes à amostra, pelo que mais representativos seriam. Por outro lado, um intervalo de
confiança, associado a um dado valor-p, também poderia ser dado para cada resultado, de forma a
averiguar a probabilidade de que os dados reais correspondessem aos obtidos com a amostra e,
assim, a representatividade do resultado obtido.
Seja por certas perguntas não serem exibidas a todos os respondentes por não se lhes aplicarem ou
por haver perguntas que os respondentes deixaram em branco, muitas perguntas não obtiveram as
137 respostas. Assim sendo, as percentagens abaixo utilizadas referem-se aos respondentes a cada
pergunta especificamente.
A divisão por géneros é quase simétrica, com uma ligeira predominância de homens, conforme
apresentado na Tabela 14. Ao contrário, na AML, existe uma ligeira predominância de mulheres (53%
contra 47% de homens).
Tabela 14 – Distribuição do Género
Género %
Feminino 47%
Masculino 53%
40##
Quanto à idade, verifica-se uma proporção muito reduzida de pessoas com mais de 65 anos, que
constituem 22% dos residentes na AML, mas apenas 2% dos respondentes ao inquérito. Pelo
contrário, as pessoas nas classes 18-24 e 25-49 estão sobre-representadas, correspondendo a 9 e
45% dos residentes maiores de idade, respetivamente (Tabela 15). A proporção reduzida de
respondentes com mais de 65 anos (e, em menor grau, com idades entre 50 e 64 anos) torna assim
esta amostra não representativa da população no que toca à distribuição de idades.
Tabela 15 – Distribuição de Idade
Idade %
18-24 anos 13%
25-49 anos 66%
50-64 anos 18%
> 65 anos 3%
Uma vez que se tratou de um inquérito online, tal facto pode ter influenciado a caracterização das
habilitações literárias dos respondentes: 85% dos respondentes tem formação superior, e só há um
respondente que apenas possui o ensino básico (Tabela 16). Na AML, considerando os residentes
com mais de 18 anos, apenas 20% da população tem o ensino superior, 2% tem um mestrado e 1%
um doutoramento, enquanto 59% possui apenas o ensino básico ou não concluiu qualquer nível de
escolaridade (INE, 2011). Existe assim na amostra um grande enviesamento a favor de pessoas com
elevadas habilitações literárias, que a torna muito pouco representativa a esse nível.
Tabela 16 – Distribuição das Habilitações literárias
Habilitações literárias %
Básico 1%
Secundário 15%
Licenciatura 36%
Mestrado 40%
Doutoramento 9%
Um terço dos respondentes é solteiro, 52% é casado e 7% em união de facto ou divorciado (Tabela
17). Na população da AML com idade superior a 18 anos, a percentagem de pessoas casadas é
similar à aqui obtida (51%), correspondendo as de pessoas solteiras, em união de facto, divorciadas
ou viúvas a 23, 12, 6 e 8% respetivamente (INE, 2011). Existe assim uma sobre-representação da
população solteira e uma sub-representação da população viúva, que estarão ligadas ao
enviesamento da amostra em favor da população jovem e à quase ausência de respondentes com
mais de 65 anos. Ainda assim, a amostra pode ser considerada razoavelmente representativa da
população da AML, visto o afastamento entre os valores obtidos e a população real poder ser
considerado aceitável.
41##
Tabela 17 – Distribuição do Estado civil
Estado civil %
Solteiro 33%
União de facto 7%
Casado 52%
Divorciado 7%
Viúvo 1%
Verificam-se proporções semelhantes entre os agregados com 1 e 3 pessoas, com os agregados com
2 pessoas a liderarem (Tabela 18). A dimensão média dos agregados familiares em Portugal é de 2,6
pessoas (INE, 2011); o valor obtido no inquérito foi de 2,2 pessoas.
A grande maioria dos respondentes não tem menores de 18 anos no seu agregado familiar.
Constatam-se algumas disparidades com a generalidade da população portuguesa: na AML, por
exemplo, a percentagem de agregados constituídos por um adulto não-idoso é de 12% contra 20%
dos respondentes, 36% dos agregados têm crianças dependentes, contra 26% dos agregados dos
respondentes (Tabela 19) (INE, 2012).
Tabela 18 – Questão: Quantas pessoas tem o
seu agregado familiar?
Número de pessoas
no agregado familiar %
0 4%
1 20%
2 28%
3 22%
4 10%
5 6%
Tabela 19 – Quantos menores de 18 anos tem
no seu agregado familiar?
63% dos respondentes indicaram ter um rendimento anual, para o seu agregado familiar, entre 10 e
50 mil euros (Tabela 20). Na região de Lisboa, o rendimento médio anual dos agregados é de
aproximadamente 27 500€. Por a distribuição do rendimento dos agregados ser assimétrica, não é
claro se os valores aqui encontrados são representativos da população real.
Número de menores de 18
anos no agregado familiar %
0 74%
1 17%
2 5%
3 4%
42##
Tabela 20 – Qual o rendimento anual do seu agregado familiar?
Rendimento anual %
< 5000€ 9%
5000-10000€ 12%
10000-25000€ 34%
25000-50000€ 29%
> 50000€ 16%
Do total dos respondentes, o concelho de Lisboa é o concelho de residência de 45% dos
respondentes e o do local de trabalho de 62%. Os concelhos da AML correspondem ainda a 29% dos
concelhos de residência dos respondentes e 14% dos seus concelhos de trabalho. Em comparação,
o concelho de Lisboa e a AML contém respetivamente 5,2% e 26,7% da população portuguesa (INE,
2011). Existe assim uma importante sobre-representação de residentes na AML entre os
respondentes, particularmente notória no caso dos residentes no concelho de Lisboa, tendo sido este
o motivo pelo qual apenas foram considerados os residentes na AML para a análise e posterior
aplicação dos resultados do inquérito. Da amostra selecionada, 52% dos respondentes vive e
trabalha no concelho de Lisboa, 34% vive ou trabalha lá e 14% vive e trabalha noutros concelhos da
AML. 33% dos respondentes utiliza mensalmente um passe de transporte público, enquanto que 67%
não utiliza.
As respostas à pergunta relativa aos anos de experiência de condução estão bastante relacionadas
com a idade dos respondentes: pessoas mais jovens tenderão a ter a carta há menos tempo, daí a
proporção de pessoas que a têm há mais de 26 anos ser reduzida face às outras classes (Tabela 21).
Tabela 21 – Anos com carta de condução
Anos %
< 5 anos 18%
5-10 anos 20%
11-25 anos 42%
26-50 anos 20%
A grande maioria, 84%, dos respondentes tem 1 ou 2 carros no seu agregado familiar (Tabela 22).
Em Portugal, o número de veículos ligeiros de passageiros por agregado é de aproximadamente
0,95. O inquérito finalizava para quem respondesse ter ‘0’ carros no seu agregado. 37% dos
respondentes declararam utilizar habitualmente um veículo utilitário, 25% um pequeno familiar, 19%
um grande familiar e 11% um citadino. Estas quatro tipologias representam assim mais de 90% do
total (Tabela 23).
43##
Tabela 22 – Número de carros no seu
agregado familiar.
Número de carros %
0 7%
1 42%
2 40%
3 8%
Mais de 3 4%
Tabela 23 – Tipologia do veículo do agregado
familiar que utiliza habitualmente para as suas
deslocações (veículo habitual).
Tipologia %
Citadino (ex. Fiat 500, Renault Twingo) 11%
Grande Familiar (ex. Volkswagen Passat) 19%
Grande Monovolume (ex. Citroen C4 Picasso) 2%
Luxo (ex. BMW Série 5 ou acima) 2%
Motociclo 1%
Pequeno familiar (ex. Ford Focus) 25%
Pequeno Monovolume (ex. Renault Scénic) 2%
Todo-o-Terreno 2%
Utilitário (ex. Renault Clio) 37%
Quanto ao ano de aquisição do veículo, as respostas obtidas foram agrupadas pela norma Euro
correspondente. As percentagens apresentadas correspondem assim às percentagens de veículos
que obedecem a cada uma das normas (Tabela 24), verificando-se que 55% dos respondentes
possuem veículos mais recentes, estando incluídos no grupo da norma Euro 4 e 5. As datas de
entrada em vigor de cada norma podem ser consultadas na Tabela 5.
Tabela 24 – Ano de matrícula do seu veículo habitual
Norma Euro %
ECE 15/04 1%
Euro 1 3%
Euro 2 17%
Euro 3 24%
Euro 4 31%
Euro 5 24%
Os veículos dos respondentes dividem-se quase igualmente entre os movidos a gasóleo e a gasolina,
sendo estes ligeiramente predominantes (Tabela 25). Os 4% de respondentes com veículos elétricos,
muito mais do que a percentagem na população portuguesa, devem-se mais uma vez a haver várias
respostas de pessoas sensibilizadas para as problemáticas do setor dos transportes. A cilindrada dos
veículos está na sua quase totalidade abaixo de 2000 cm3, o que está de acordo com a baixa
potência associada à frota portuguesa.
44##
Tabela 25 – Tipo de tecnologia do seu veículo habitual
Tecnologia %
Gasóleo 42%
Gasolina 54%
Eletricidade 4%
Aproximadamente metade dos respondentes utiliza o veículo todos os dias da semana, um quarto
todos os dias úteis e 14% só aos fins-de-semana (Tabela 26). No que toca ao número de viagens
efetuadas no dia-a-dia, a grande maioria (71%) dos respondentes faz duas viagens diárias, com os
restantes divididos quase igualmente entre uma, três e quatro viagens.
Tabela 26 – Quantos dias por semana utiliza o seu veículo habitual?
Utilização do veículo habitual %
7 dias 41%
5 dias 26%
3 dias 11%
1 dia 6%
Fins-de-semana 14%
Nenhum 2%
Mais de 70% dos respondentes utiliza o veículo habitual principalmente para as deslocações casa-
trabalho ou casa-escola-trabalho, seguidas das utilizações para fazer compras (46%), atividades
sociais (39%) e lazer (36%)
Dividindo os resultados por quintis, obtém-se as classes da distância percorrida diariamente
delimitadas por 10, 20, 30 e 50 quilómetros (havendo aqui um efeito de arredondamento da distância
por parte dos respondentes) (Tabela 27). Note-se, no entanto, que algumas respostas indicam
distâncias bastante elevadas, com 8% dos respondentes a declararem percorrer cem ou mais
quilómetros por dia.
45##
Tabela 27 – Que distância percorre em média (ida e volta) nas suas deslocações?
Distância percorrida (km) %
<9 18%
10-15 20%
20-25 15%
30-35 16%
40-60 20%
>70 11%
Metade dos respondentes faz as suas deslocações diárias sobretudo em vias urbanas, 14%
sobretudo em vias extra-urbanas, e os restantes 36% percorrem uma combinação de vias urbanas e
extra-urbanas. A proporção de respondentes que utiliza sobretudo vias urbanas é superior à
proporção de distância percorrida em vias urbanas introduzida para o cálculo das emissões, de
acordo com a metodologia explicada na secção 2.3, por só serem aqui consideradas as deslocações
diárias, e não as ocasionais. Vários respondentes não indicaram a distância percorrida nas suas
viagens ocasionais anuais; no entanto, 37% dos respondentes indica fazer mais de 3 viagens
ocasionais por ano, enquanto 48% faz uma viagem ocasional mensal. Para as viagens mensais, a
classe de distâncias mais frequente é a de menos de 500 quilómetros, contra a de 500 a 1000 nas
viagens anuais. Verifica-se uma divisão quase equivalente entre os respondentes que trocam de
veículo com uma periodicidade inferior a 10 anos (inferior a 5 anos para 8% deles) e os que o fazem
mais raramente.
Os três critérios de escolha de um novo veículo que se destacam claramente, por serem referidos
como ‘muito importantes’ por mais de dois terços dos respondentes, são o preço, a segurança e o
consumo de combustível, 75%, 69% e 65%, respetivamente. No entanto, é possível que a
importância acordada pelos respondentes à segurança tivesse sido inferior caso os critérios não
fossem sugeridos antecipadamente, visto as pessoas tenderem a sobre-estimar a importância que a
segurança tem como critério para a escolha de um veículo novo (eImpact d7, 2008).
A maioria dos respondentes desloca-se a pé ou de bicicleta diariamente (41%) ou semanalmente
(36%). 25% utiliza o transporte público anualmente ou nunca contra 50% que o utiliza diária ou
semanalmente. Estes são valores demonstrativos do número de condutores que se deslocam
também ou sobretudo em transportes públicos, como é visível na Tabela 28. Pode igualmente
destacar-se que 90% dos respondentes nunca utiliza o motociclo para se deslocar. Verificou-se
também que 40% dos respondentes, quando questionados sobre a disponibilidade para substituir a
utilização do veículo pessoal por outros modos de transportes, afirma que possivelmente mudaria, e
35% afirma que estaria disposto a alterar. Contudo, 25% dos respondentes afirmaram nunca estar
dispostos a substituir a utilização do seu veículo por transportes públicos.
46##
Tabela 28 – Com que regularidade utiliza outros modos de transporte?
Frequência de uso Modos de transporte
Transporte público A pé ou bicicleta Motociclo
Diariamente 35% 41% 3%
Semanalmente 15% 36% 1%
Mensalmente 26% 15% 4%
Anualmente 20% 5% 2%
Nunca 5% 3% 90%
O número de respondentes à pergunta relativa à regularidade com que estaria disposto a utilizar
outros modos de transporte, variou bastante entre as três partes (transporte público, a pé ou de
bicicleta, motociclo) que a compunham: 109, 64 e 21 respetivamente. Na Tabela 29, verifica-se que
mais de um quarto dos respondentes declarou nunca estar disposto a substituir a utilização do seu
veículo por transportes públicos. Os respondentes que se dizem dispostos a substituir
frequentemente a utilização do seu veículo por transportes públicos ou por deslocações a pé ou de
bicicleta correspondem a mais de metade do total, 53 e 61% respetivamente. Quanto ao motociclo,
apesar de a maioria dos respondentes só se declararem dispostos a fazer essa substituição
ocasionalmente, nenhum deles respondeu nunca estar disposto a fazê-la, tal como no caso das
deslocações a pé ou de bicicleta.
Tabela 29 – Com que regularidade estaria disposto a substituir a utilização do seu veículo por outros
modos de transporte?
Frequência de uso (potencial) Modos de transporte
TP A pé ou bicicleta Motociclo
Frequentemente 53% 61% 43%
Ocasionalmente 20% 39% 57%
Nunca 27% 0% 0%
Numa pergunta relativa à disponibilidade para utilizar soluções alternativas de transportes, 39% dos
respondentes declararam estar dispostos a utilizar o bike-sharing (sistema de partilha de bicicletas),
contra 44% que declararam que não. Quanto ao car-sharing (sistema de partilha de veículos) e ao
carpooling (sistema de boleias partilhadas), as respostas dividiram-se igualmente entre as opções
‘sim’, ‘talvez’ e ‘não’.
A percentagem de respondentes que não possui computador de bordo no seu veículo é superior à
daqueles que o possuem, mas por uma margem relativamente reduzida, apenas 12 pontos
percentuais, como é indicado na Tabela 30. Os respondentes que não possuíam, ou não sabiam se
47##
possuíam, computador de bordo seriam enviados para a pergunta sobre os seus comportamentos de
condução, descrita na Tabela 32.
Tabela 30 – O seu veículo tem computador de bordo?
Posse de computador de bordo %
Sim 41%
Não sei 6%
Não 53%
As informações transmitidas pelo computador de bordo tidas pelos respondentes como mais
importantes foram claramente a autonomia e o consumo médio, com mais de metade (56% e 52%
respetivamente) dos respondentes a considerá-las ‘muito importantes’, seguindo-se-lhes o consumo
instantâneo e a velocidade média (33% e 22% respetivamente) (Tabela 31). É também de notar que
embora apenas 22% dos respondentes considere a velocidade média como sendo ‘muito importante’,
11% dos respondentes considera-a como sendo ‘nada importante’, o que mostra que os condutores
dão quase sempre alguma importância a este tipo de informação que o computador de bordo lhes
transmite.
Tabela 31 – Classifique qual a informação transmitida pelo computador de bordo que considera
importante.
Importância da informação
Informações transmitidas pelo computador de bordo
Autonomia Consumo
instantâneo Consumo
médio Velocidade
média
Muito importante 56% 33% 52% 22%
Importante 40% 35% 41% 39%
Pouco importante 2% 33% 4% 28%
Nada importante 2% 0% 2% 11%
A grande maioria dos respondentes tendeu a declarar praticar a eco-condução sempre,
frequentemente ou ocasionalmente (82%), conduzir em excesso de velocidade ocasionalmente ou
raramente (81%), e conduzir agressiva ou desportivamente raramente ou nunca (80%) (Tabela 32).
Pode existir aqui alguma seleção devida à própria amostra, e haverá sempre um elevado grau de
subjetividade na avaliação feita pelos respondentes em relação aos seus próprios comportamentos.
48##
Tabela 32 – Indique com que frequência pratica os seguintes comportamentos:
Frequência
Comportamento
Eco-condução (conjunto
comportamentos que permitem
conduzir de forma mais eficiente)
Excesso de
velocidade
Condução
agressiva/desportiva
Sempre 14% 0% 0%
Frequentemente 43% 13% 1%
Ocasionalmente 25% 39% 19%
Raramente 10% 42% 41%
Nunca 8% 6% 39%
As TIC cuja função é apoiar a decisão do condutor têm uma aceitação muito elevada: quase 90% dos
respondentes dizem-se dispostos a aceitá-las (conforme apresentado na Tabela 33). No outro
extremo, as tecnologias que tomam decisões pelo condutor ou que lhe limitam o comportamento são
muito menos bem recebidas, 37% e 34%, respetivamente. Esta diferença significativa resulta dos
diferentes modos de ação destas tecnologias: enquanto o primeiro grupo fornece informação
adicional ao condutor, da qual ele se pode servir, mas que também pode ignorar, estes últimos
tenderão a ser vistos como mais intrusivos, ao substituírem o condutor (e, no caso da limitação do
comportamento, sem envolver por parte deste uma tomada de decisão explícita), gerando assim uma
maior relutância à sua aceitação. A proporção de pessoas que respondeu ‘talvez’ e ‘não’ é
semelhante na maioria das categorias, o que indica que há tantas pessoas que não estão
interessadas nas TIC como pessoas sem posição definida face a elas; tal pode ser devido à
informação limitada que a pergunta continha (não dando detalhes específicos sobre as tecnologias
mencionadas) e/ou ao desconhecimento dos respondentes quanto a estas tecnologias.
Tabela 33 – Estaria disposto a utilizar tecnologias de informação e comunicação (TIC) ao serviço dos
transportes com as seguintes funções?
Disponibi-
lidade para
utilizar
Funções ou modos de ação das tecnologias
Apoiar a
decisão do
condutor
Alertar o condutor
para um
determinado
comportamento
Tomar
decisões pelo
condutor
Limitar o
comportamento
do condutor
Registar
comportamentos
do condutor para
posterior avaliação
Sim 88% 64% 37% 34% 47%
Talvez 6% 23% 32% 31% 31%
Não 6% 12% 31% 35% 22%
49##
Na pergunta relativa à utilização por parte dos respondentes de tecnologias específicas, foi possível
ver as diferentes posições no mercado das TIC disponíveis. 63% dos respondentes possui sistema de
navegação por GPS, quer o utilize ou não, contra apenas 5% que tem acesso a ferramentas de
monitorização e feedback à condução.
A atitude dos respondentes que possuem certas tecnologias também diferiu: 20% sobre os 23% que
tem câmaras ou sensores de estacionamento utiliza-os frequentemente, contra 29% sobre os 63%
que tem navegação por GPS e 9% sobre os 37% que possui cruise control. Verificou-se ainda uma
proporção muito elevada de respondentes que se declara interessado em câmaras ou sensores de
estacionamento. Esta diferença pode ter sido devida ao contexto em que os ADAS são utilizados:
estacionar é uma ação comum e repetida que será sempre facilitada tendo informação sobre a
distância aos obstáculos, enquanto o cruise control não é utilizável em percursos urbanos e os
sistemas de navegação não serão, em princípio necessários para percursos efetuados regularmente,
o que não implica que o seu uso esporádico não seja tido como importante (o que é patente na
penetração dos sistemas de GPS).
Por outro lado, pode também ter tido que ver com o modo como a informação é dada pelo sistema:
um sensor de estacionamento fornece informação automaticamente, enquanto um sistema de
navegação tem de ser configurado pelo condutor quando este assim o necessita.
Tanto nos exemplos já referidos como no caso dos ADAS ainda pouco implementados, muitos mais
respondentes declararam propensão a utilizá-las caso tivessem acesso a elas do que os que
declararam desinteresse por elas, o que parece indicar vontade por parte da população em ter um
acesso mais generalizado a tecnologias de apoio à condução. No entanto, é para o cruise control,
adaptativo (22%) ou não (21%), e para o alerta de excesso de velocidade (23%) que se verifica um
maior número de respondentes a dizer não estar interessado na tecnologia. Mais uma vez, tal pode
ser devido à falta de conhecimento dos respondentes sobre as tecnologias em questão, ou ao facto
de o cruise control e alerta de excesso de velocidade serem percebidos como mais intrusivos para o
condutor, e como tal menos desejáveis.
As posições dos respondentes para pagar pelas tecnologias face às três vantagens apresentadas
pelas mesmas (contribuição para diminuição do consumo, da segurança rodoviária e dos prémios do
seguro) são aproximadamente iguais: entre 70 e 80% afirmam estar dispostos a pagar (Tabela 34). O
valor é ligeiramente superior para os prémios do seguro, o que sugere que um número maior de
respondentes pode considerar este aspeto como uma situação que pretende corrigir.
50##
Tabela 34 – Estaria disposto a pagar por uma tecnologia de informação e comunicação (TIC) ao
serviço dos transportes sabendo que estas apresentam vantagens nos seguintes setores?
Disposição para pagar
Vantagens apresentadas pelas tecnologias
Diminuição do
consumo do veículo
Aumento da segurança
rodoviária
Diminuição dos
prémios dos seguros
Sim 74% 71% 79%
Não 26% 29% 21%
Em comparação com os resultados da pergunta anterior, que questionava os respondentes sobre a
sua disponibilidade para aceitar as TIC, as respostas a esta pergunta são muito menos afirmativas:
face aos 89% de respondentes que dizia estar disposto a aceitar as tecnologias que apoiam a
decisão do condutor fornecendo-lhe informação adicional, apenas 63% revela estar ‘muito disposto’
ou ‘disposto’ a pagar por elas, e esta diferença agrava-se ainda mais para as TIC cuja aceitação é à
partida mais reduzida, nomeadamente as que limitam o comportamento do condutor (Tabela 35),
pelas quais a percentagem de respondentes que se diz ‘muito disposto’ a pagar se situa nos 6%. É
notório que uma disponibilidade para aceitar as TIC não se traduz necessariamente numa
disponibilidade para pagar por elas.
Tabela 35 – Classifique os tipos de tecnologias pelos quais estaria mais disposto a pagar
Disponibilidade
para pagar Funções ou modos de ação das tecnologias
Apoiam a
decisão do
condutor
Alertam condutor
para um
determinado comportamento
Tomam
decisões pelo
condutor
Limitam o
comportamento
do condutor
Registam
comportamentos
do condutor para posterior avaliação
Muito disposto 22% 12% 6% 6% 7%
Disposto 41% 30% 24% 12% 31%
Pouco disposto 22% 30% 41% 40% 38%
Nada disposto 15% 29% 29% 42% 23%
Quando questionados sobre quanto estariam dispostos a pagar pelos diversos tipos de tecnologias,
verifica-se, uma vez mais, que muitos respondentes manifestaram não ter qualquer disponibilidade
para pagar pelas TIC sugeridas; este valor manteve-se aproximadamente constante entre as três
formas de pagamento sugeridas, sendo ligeiramente menor para um pagamento anual (35% contra
40% mensalmente e 41% uma única vez). Além disso, os valores indicados permaneceram
aproximadamente constantes entre as categorias de tecnologias, ao contrário do que seria expectável
à luz das respostas à pergunta anterior, onde surgiram diferenças significativas entre categorias.
51##
Sumarizando, a amostra apresenta alguns problemas de representatividade, sobretudo ao nível das
distribuições de idades e habilitações literárias. No que toca às perguntas sobre atitudes face à
mobilidade, hábitos de condução e características do veículo do respondente, pode haver algum
enviesamento em favor da eco-condução e cumprimento dos limites de velocidade estabelecidos, da
utilização de transportes públicos e sistemas de transporte alternativos, e da posse de veículos
elétricos e mais recentes do que a média do parque automóvel. A amostra compreende todavia
perspetivas variadas, não havendo nenhuma pergunta onde a população das diferentes categorias
esteja completamente desequilibrada. Constata-se, pois, que o inquérito foi preenchido por pessoas
suficientemente diversificadas para representarem uma seleção satisfatória da população em estudo,
o que, por sua vez, confere alguma representatividade aos resultados sobre o conhecimento que os
respondentes têm das diversas tecnologias e sobre a disponibilidade para aceitar e para pagar.
3.1.2. Caracterização dos resultados da disponibilidade para aceitar Seguiu-se a avaliação da influência das variáveis de caracterização do respondente na sua
disponibilidade para utilizar TIC aplicadas à condução, segundo a metodologia descrita na secção
2.2.
Os resultados da agregação das cinco categorias numa pontuação única encontram-se apresentados
na Tabela 36. Para 82% dos respondentes, a pontuação foi igual ou superior a 5: em geral, parece
haver uma boa aceitação à ideia de adotar TIC para a condução.
De seguida, para todas as perguntas, foi feito o cruzamento entre as respostas à pergunta e a
pontuação dos respondentes, e procurou-se ver quais eram as perguntas para as quais a pontuação
dos respondentes era significativamente afetada pelas respostas escolhidas (Tabela 37). Todavia,
para algumas perguntas, a população das categorias diferia bastante (por exemplo, para as
habilitações literárias, ou para a idade, onde uma das categorias era excessivamente abrangente e
englobava 68% dos respondentes): nesses casos, não foi possível fazer comparações eficazes entre
as várias categorias. Noutras perguntas, como as relativas às frequências de certos comportamentos,
diferentes respostas foram reorganizadas para que as suas populações não diferissem
excessivamente. Para muitas das perguntas, não foi possível encontrar relações entre as diferentes
respostas e a recetividade às TIC quantificada pela pontuação acima referida.
Tabela 36 – Disponibilidade para aceitar TIC: pontuação agrupada das cinco categorias de
tecnologias
Pontuação 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
% 5% 1% 1% 5% 7% 15% 17% 13% 13% 9% 15%
52##
Tabela 37 – Separação da pontuação da disponibilidade para aceitar em três categorias: aceitação
baixa, média e elevada
Pontuação agregada 0-4 5-7 8-10
Percentagem de respondentes 18% 45% 37%
Designação da categoria Aceitação baixa Aceitação média Aceitação elevada
A primeira variável para a qual é possível encontrar uma relação com a pontuação dos respondentes
é a idade, onde é a categoria 25-49 anos, que também é a mais populosa, que apresenta pontuações
maiores (45% de aceitação elevada face a 20% nas outras categorias, como se verifica na Tabela
38). Utilizando a variável “anos com carta de condução”, valor que está, em grande medida,
associado à idade do respondente, obtém-se um resultado idêntico: aceitação nitidamente mais
elevada (48% face a menos de 20%) por parte dos respondentes que possuem a carta há entre 5 e
25 anos (Tabela 39).
Tabela 38 – Disponibilidade para aceitar consoante a idade
Idade Aceitação baixa Aceitação média Aceitação elevada
18-24 anos 21% 57% 21%
25-49 anos 18% 37% 45%
> 50 anos 15% 65% 20%
Tabela 39 – Disponibilidade para aceitar consoante os anos com carta de condução
Anos com carta de condução Aceitação baixa Aceitação média Aceitação elevada
< 5 anos 24% 59% 18%
5-10 anos 17% 35% 48%
11-25 anos 18% 35% 47%
26-50 anos 11% 72% 17%
Constata-se uma ligeira influência do estado civil, com maior recetividade por parte dos respondentes
casados ou em união de facto em relação aos solteiros, com 42 face a 36% de aceitação elevada
(Tabela 40). Os respondentes cujo agregado familiar tem um rendimento mais elevado apresentam
pontuações maiores, mas só a partir dos 25 mil euros, onde 43% dos respondentes apresenta uma
aceitação elevada, cerca de 10% mais do que nas duas categorias inferiores, que apresentam
valores muito semelhantes entre si, próximos dos 33% de aceitação elevada (Tabela 41).
53##
Tabela 40 – Disponibilidade para aceitar consoante o estado civil
Estado civil Aceitação baixa Aceitação média Aceitação elevada
Solteiro 22% 42% 36%
Casado ou em união de facto 13% 44% 42%
Tabela 41 – Disponibilidade para aceitar consoante o rendimento anual do agregado familiar
Rendimento anual do agregado Aceitação baixa
Aceitação média
Aceitação elevada
< 10 000€ 23% 45% 32%
10000 - 25000€ 22% 44% 33%
> 25 000€ 12% 45% 43%
No que toca às características do veículo principal que utilizam para as suas deslocações diárias, foi
igualmente possível encontrar influências na pontuação dos respondentes. No caso da tipologia
(tendo apenas sido selecionadas as categorias cuja população era significativa), os resultados variam
bastante no caso dos citadinos (58% de respondentes com aceitação elevada) e dos grandes
familiares (17%); no entanto, para os respondentes que utilizam estes últimos, a categoria que
domina é a de aceitação média, com 61% dos respondentes, o que sugere uma opinião mais
reservada e não uma rejeição firme das tecnologias. Foram obtidos valores intermédios nas três
categorias de aceitação para os condutores de pequenos familiares e utilitários (Tabela 42).
Tabela 42 – Disponibilidade para aceitar consoante a tipologia do veículo principal
Tipologia Aceitação baixa Aceitação média Aceitação elevada
Citadino 17% 25% 58%
Grande Familiar 22% 61% 17%
Pequeno familiar 15% 42% 42%
Utilitário 19% 43% 38%
No que se refere à idade do veículo, a categoria que se destaca mais é a dos veículos Euro 5
(adquiridos depois de Setembro de 2009), onde há uma aceitação muito maior do uso de tecnologias,
sendo esta a única categoria que apresenta uma aceitação elevada acima dos 50% (Tabela 43). Uma
explicação possível para este aspeto é estes veículos já incluírem sistemas inteligentes e a
experiência destes respondentes com eles ser positiva, gerando assim maior recetividade à
continuação do seu uso no futuro, noutros veículos.
54##
Tabela 43 – Disponibilidade para aceitar consoante a idade do veículo principal, por norma Euro
Idade do veículo, por norma Euro Aceitação baixa Aceitação média Aceitação elevada
Euro 2 28% 39% 33%
Euro 3 15% 46% 38%
Euro 4 19% 53% 28%
Euro 5 12% 32% 56%
Verifica-se também uma pontuação ligeiramente maior por parte dos respondentes que têm veículos
movidos a gasóleo (41%) e a eletricidade (40%) (embora aqui deva novamente ser tido em
consideração que estes respondentes serão em grande parte pessoas do setor, com maior
conhecimento sobre e interesse pelo uso de TIC), por oposição aos que têm veículos a gasolina
(34%) (Tabela 44).
Tabela 44 – Disponibilidade para aceitar consoante o combustível do veículo
Combustível do veículo
Aceitação baixa
Aceitação média
Aceitação elevada
Eletricidade 20% 40% 40% Gasóleo 9% 50% 41% Gasolina 24% 41% 34%
No caso da cilindrada (Tabela 45), os proprietários de veículos com menor cilindrada manifestam
maior disponibilidade para aceitar utilizar tecnologias no seu automóvel, e este efeito verifica-se
gradualmente nas três classes de cilindrada propostas (40%, 35% e 25% de aceitação elevada, por
ordem de cilindrada crescente), embora deva ser recordado que a categoria de maior cilindrada tem
uma população consideravelmente menor do que as duas anteriores.
Tabela 45 – Disponibilidade para aceitar consoante a cilindrada do veículo
Cilindrada do veículo Aceitação baixa
Aceitação média
Aceitação elevada
< 1400 cm3 21% 38% 40% 1400 a 2000 cm3 14% 51% 35%
> 2000 cm3 25% 50% 25%
A aquisição de uma tecnologia de apoio à condução é, em princípio, um custo fixo, no qual os
utilizadores apenas incorrem uma vez, enquanto os seus benefícios, quer em termos de consumo
quer de segurança, serão, grosso modo, proporcionais à distância percorrida. Embora haja
tecnologias que não tenham efeitos em certas situações, como por exemplo o controlo automático de
velocidade em condução urbana ou, inversamente, o indicador de mudança de velocidade em auto-
estrada, neste trabalho pretende-se avaliar a recetividade às TIC de um modo geral. Assim sendo, o
55##
investimento em tecnologias será tanto mais compensatório (os benefícios ultrapassando os custos)
quantos mais quilómetros forem percorridos pelos condutores (eImpact d8, 2008). No entanto, não
parece haver uma correlação conclusiva entre a distância percorrida pelos respondentes e a sua
recetividade ao uso de tecnologias (Tabela 46). Esta distância foi obtida indiretamente a partir das
respostas a várias das perguntas anteriores, de forma a obter o valor da distância percorrida
semanalmente, que não foi pedido no inquérito. Para tal, efetuou-se a multiplicação do número das
viagens diárias feitas pelos respondentes com o número de dias por semana em que utilizam o
automóvel e com a distância percorrida nas suas deslocações.
Tabela 46 – Disponibilidade para aceitar consoante a distância percorrida semanalmente
Distância percorrida semanalmente (quilómetros)
Aceitação baixa
Aceitação média
Aceitação elevada
<75 28% 45% 28% 75-180 13% 46% 42%
180-400 19% 52% 29% 420-700 0% 40% 60%
>750 20% 40% 40%
Todavia, os respondentes cujas deslocações diárias os fazem entrar e sair de Lisboa apresentam
pontuações mais elevadas (47% contra 33% para os restantes) (Tabela 47). É também de notar que
aqueles que percorrem uma distância maior na sua deslocação diária também apresentam
pontuações tendencialmente mais elevadas (valores próximos dos 50% de aceitação elevada para as
duas classes que percorrem maiores distâncias, contra apenas 16% para a classe que percorre
distâncias mais reduzidas, como se verifica na Tabela 48). Como seria expectável, estas duas
populações estão, em grande medida, associadas, ou seja, os respondentes que na sua principal
deslocação diária percorrem uma maior distância são aqueles que se deslocam de ou para Lisboa.
Esta relação surge evidenciada na Tabela 49.
Tabela 47 – Disponibilidade para aceitar consoante o âmbito geográfico das suas deslocações diárias
Deslocações diárias Aceitação baixa Aceitação média Aceitação elevada Dentro de Lisboa 19% 48% 33%
Noutros concelhos da AML 13% 53% 33% De ou para Lisboa 18% 35% 47%
56##
Tabela 48 – Disponibilidade para aceitar consoante a distância percorrida nas deslocações diárias
Distância percorrida na
deslocação diária (quilómetros)
Aceitação
baixa
Aceitação
média
Aceitação
elevada
<9 32% 53% 16%
10-13 19% 43% 38%
15-25 9% 52% 39%
30-40 8% 44% 48%
>45 25% 31% 44%
Tabela 49 – Relação entre a distância percorrida pelos respondentes nas suas deslocações diárias
(em quilómetros) e o âmbito geográfico dessas deslocações, em número de respondentes
Distância percorrida nas deslocações diárias (km)
Noutros concelhos da AML
De ou para Lisboa
Dentro de Lisboa Total
<9 2 6 12 20
10-13 4 2 15 21
15-25 3 7 15 25
30-40 6 9 13 28
>45 2 11 4 17
Total 19 41 71 131
Os condutores que utilizam sobretudo vias extra-urbanas apresentam uma pontuação
consideravelmente superior às dos restantes (Tabela 50): 57% de aceitação elevada contra apenas
37% e 33% para as restantes vias.
Tabela 50 – Disponibilidade para aceitar consoante o tipo de via mais utilizado nas deslocações
diárias
Tipo de vias utilizadas Aceitação baixa Aceitação média Aceitação elevada
Extra-urbanas 7% 36% 57%
Misto 26% 37% 37%
Urbanas 13% 54% 33%
Os respondentes que, quando escolhem um veículo, consideram mais importante o seu consumo ou
impacte ambiental – ao contrário daqueles para quem a potência do veículo é “muito importante” –
mostram maior recetividade às TIC do que aqueles para quem esses fatores não são tão relevantes:
42% de aceitação elevada para os respondentes para quem o consumo é “muito importante” contra
apenas 31% para aqueles para quem é “importante”, 47% de aceitação elevada para quem o impacte
ambiental é “muito importante” contra 32% e 38% para aqueles para quem é “importante” ou “pouco
57##
ou nada importante” (Tabela 51). Esses condutores continuarão a dar importância a essas questões
durante o uso dos seus automóveis, daí a maior propensão ao uso de tecnologias. Os respondentes
que dão prioridade à potência poderão considerar as tecnologias uma interferência indesejada na
condução. No que toca aos dispositivos oferecidos como critério de escolha do veículo, talvez o mais
relevante seja o facto de os respondentes que escolheram a opção “nada importante” apresentarem
ainda assim alguma recetividade ao uso de TIC, embora inferior à das outras categorias: para estas
pessoas, os dispositivos não são de todo um critério de escolha para a compra dum veículo, mas
ainda assim podem ser um ponto de interesse, e geram alguma aceitação.
Tabela 51 – Disponibilidade para aceitar consoante a importância dada ao consumo na escolha do
veículo
Consumo Aceitação baixa Aceitação média Aceitação elevada Muito importante 18% 40% 42%
Importante 15% 54% 31%
Igualmente, foram obtidas pontuações mais elevadas por parte dos respondentes que afirmam
praticar sempre ou frequentemente eco-condução (47% de aceitação elevada contra 33% para os
que a praticam menos frequentemente), que dizem ter maior disponibilidade para substituir a
utilização do seu veículo por transportes públicos (45% de aceitação elevada contra valores próximos
dos 25% para os respondentes para quem essa disponibilidade é menor) e maior disponibilidade para
adotar o carpooling (ou seja, sistema de boleias partilhadas, com 50% de aceitação elevada para os
respondentes que se dizem dispostos a fazê-lo contra 33% para os que responderam “talvez” ou
“não”). Existe assim, para as três variáveis, uma percentagem muito semelhante, próxima dos 50%,
de respondentes a declararem uma recetividade elevada, de acordo com os resultados apresentados
nas Tabelas 52, 53 e 54.
Tabela 52 – Disponibilidade para aceitar consoante a frequência da prática da eco-condução
Eco-condução
Aceitação
baixa
Aceitação
média
Aceitação
elevada
Sempre ou frequentemente 11% 42% 47%
Ocasionalmente, raramente ou nunca 27% 27% 33%
58##
Tabela 53 – Disponibilidade para aceitar consoante a disponibilidade para substituir o uso do veículo
por transportes públicos
Substituir veículo
por TP
Aceitação
baixa
Aceitação
média
Aceitação
elevada
Frequentemente 20% 35% 45%
Ocasionalmente 9% 68% 23%
Raramente ou nunca 14% 60% 26%
Tabela 54 – Disponibilidade para aceitar consoante a disponibilidade para adotar o carpooling
Carpooling Aceitação baixa Aceitação média Aceitação elevada
Sim 19% 31% 50%
Talvez 15% 30% 33%
Não 21% 46% 33%
As respostas às perguntas anteriores sugerem a existência de um efeito de auto-seleção face à
utilização de TIC: os condutores que têm mais atenção ao consumo, impacte ambiental e segurança
do veículo no momento da sua escolha, que se mostram mais favoráveis à utilização de transportes
públicos e de carpooling, e que já praticam a eco-condução, logo tenderão a apresentar, na sua
condução, consumos à partida menores, são também os que têm mais interesse em adotar
tecnologias com esse objetivo; no entanto, por essa mesma razão, é neles que as tecnologias
poderão ser menos eficazes.
No que toca à condução agressiva, são os respondentes que dizem nunca adotar este
comportamento que se mostraram menos recetivos ao uso de TIC (Tabela 55), com apenas 25% de
respondentes com aceitação elevada contra mais de 40% nos outros casos.
Tabela 55 – Disponibilidade para aceitar consoante a frequência da prática de condução agressiva
Condução agressiva Aceitação
baixa
Aceitação
média
Aceitação
elevada
Ocasionalmente 24% 33% 43%
Raramente 20% 40% 40%
Nunca 13% 38% 25%
Quando se utiliza como variável as respostas à pergunta sobre a relação dos respondentes com as
tecnologias, aqueles que selecionaram a primeira opção (“Conheço e não possuo a tecnologia, mas
não tenho interesse”) também apresentaram pontuações tendencialmente baixas. Assim sendo, a
falta de recetividade dos respondentes em relação ao uso de TIC também se verifica quando a
pergunta incide sobre tecnologias específicas. As pontuações são mais elevadas, para estes
59##
respondentes, para os sistemas de navegação: uma possível explicação é que a ação destes
equipamentos diz respeito ao rumo a tomar pelos condutores, e não afeta tanto o ato de condução
em si.
3.1.3. Desagregação por categoria dos resultados da disponibilidade para aceitar
A avaliação da disponibilidade para aceitar com as tecnologias desagregadas por categoria foi
igualmente observada, sendo feita a média da pontuação para cada categoria de respondentes e
tecnologias (Tabela 56). A categoria com pontuação mais elevada foi a das tecnologias que apoiam a
decisão do condutor, situando-se perto do máximo, 2, com 1,80. As tecnologias que limitam o
comportamento do condutor apresentam uma pontuação ligeiramente inferior a 1, o que indica que
houve mais respondentes a não estarem disponíveis para as aceitar do que a estarem disponíveis.
As tecnologias que tomam decisões pelo condutor também apresentam uma pontuação próxima de 1.
Tabela 56 – Disponibilidade para aceitar (escala de 0 a 2), por categoria
Apoiam a decisão do condutor (“Apoiam”) 1,80
Alertam condutor para um determinado comportamento (“Alertam”) 1,48
Tomam decisões pelo condutor (“Decidem”) 1,01
Limitam o comportamento do condutor (“Limitam”) 0,96
Registam comportamentos do condutor para posterior avaliação (“Registam”) 1,24
Para algumas das variáveis, as pontuações obtidas sendo feita esta segmentação diferem daquelas
obtidas anteriormente. Por exemplo, no que toca ao género, apesar de no cômputo geral não haver
diferenças assinaláveis entre homens e mulheres, as mulheres têm maior disponibilidade para aceitar
tecnologias que tomam decisões pelo condutor ou lhe limitam o comportamento, e os homens para as
que lhe apoiam a decisão e registam os comportamentos para posterior avaliação, não existindo uma
diferença significativa no caso das que alertam o condutor para os seus comportamentos (Tabela 57).
Tabela 57 – Disponibilidade para aceitar (escala de 0 a 2) por categoria consoante o género
Género Apoiam Alertam Decidem Limitam Registam
Feminino 1,73 1,46 1,06 1,02 1,18
Masculino 1,86 1,49 0,96 0,91 1,30
Para a idade, é notório que os respondentes com maior idade (mais de 50 anos) têm uma maior
disponibilidade para aceitar tecnologias que os alertem para os seus comportamentos e, em menor
medida, para as que os limitem, enquanto a categoria 25-49 anos se destaca sobretudo nas
tecnologias que tomam decisões pelo condutor ou lhe registam os comportamentos para posterior
60##
avaliação (Tabela 58). Os respondentes entre os 18 e 24 anos destacam-se na recetividade às
tecnologias que lhes apoiem a decisão.
Tabela 58 – Disponibilidade para aceitar (escala de 0 a 2) por categoria consoante a idade
Idade Apoiam Alertam Decidem Limitam Registam
18-24 anos 1,79 1,43 0,78 0,79 0,93
25-49 anos 1,84 1,45 1,11 1,04 1,37
> 50 anos 1,67 1,59 0,81 1,00 1,00
Quanto à variável estado civil, as duas primeiras categorias afastam-se da tendência global. Apesar
de, no geral, os respondentes solteiros apresentarem menor recetividade às tecnologias do que os
casados ou em união de facto, este défice desaparece no caso das tecnologias que apoiam e
exacerba-se no caso das que alertam (Tabela 59).
Tabela 59 – Disponibilidade para aceitar (escala de 0 a 2) por categoria consoante o estado civil
Estado civil Apoiam Alertam Decidem Limitam Registam
Solteiro 1,83 1,37 0,95 0,90 1,19
Casado ou em união de facto 1,81 1,59 1,05 1,00 1,30
Olhando para a influência do rendimento, a tendência geral verifica-se quase em todas as categorias,
exceto na primeira, onde são os respondentes cujo rendimento do agregado é mais baixo que têm
mais disponibilidade para aceitar tecnologias que apoiem a sua decisão (Tabela 60).
Tabela 60 – Disponibilidade para aceitar (escala de 0 a 2) por categoria consoante o rendimento
anual do agregado
Rendimento Apoiam Alertam Decidem Limitam Registam
< 10 000€ 2,00 1,30 0,77 0,86 1,23
10 – 25 000 € 1,67 1,39 0,89 0,94 1,28
> 25 000 € 1,80 1,62 1,20 1,02 1,22
Não se constata a existência de padrões na relação entre a idade do veículo e a disponibilidade para
aceitar tecnologias de qualquer categoria, feita a segmentação (Tabela 61), por não ser discernível
uma influência da idade do veículo nas preferências pelas diversas categorias de tecnologias.
61##
Tabela 61 – Disponibilidade para aceitar (escala de 0 a 2) por categoria consoante a idade do veículo
principal, por norma Euro
Idade do veículo, por norma Euro Apoiam Alertam Decidem Limitam Registam
Euro 1 1,76 1,60 1,20 1,04 1,52
Euro 2 1,77 1,39 1,00 0,95 0,95
Euro 3 1,78 1,44 0,83 0,94 1,11
Euro 4 1,81 1,56 1,19 1,11 1,37
Euro 5 1,88 1,31 0,63 0,60 1,13
Na tipologia também se mantêm, em grande parte, as tendências globais; no entanto, os
respondentes que possuem veículos familiares grandes têm mais recetividade a tecnologias que
apoiem as suas decisões, mas significativamente menos às que as limitam, talvez por prezarem mais
a execução das suas decisões; já os condutores de veículos utilitários apresentam menor interesse
por tecnologias que tomem, elas, decisões (Tabela 62).
Tabela 62 – Disponibilidade para aceitar (escala de 0 a 2) por categoria consoante a tipologia do
veículo principal
Tipologia Apoiam Alertam Decidem Limitam Registam
Citadino 1,50 1,58 1,33 1,08 1,58
Grande Familiar 2,00 1,35 1,05 0,56 1,05
Pequeno Familiar 1,81 1,38 1,04 1,04 1,19
Utilitário 1,81 1,60 0,81 1,05 1,29
Em variáveis como o combustível do veículo ou tipo de vias utilizadas pelos respondentes, também
não existem diferenças assinaláveis entre os valores com as categorias agregadas e segmentadas.
Resumindo os resultados encontrados nesta secção, existem várias variáveis que, apesar de
afetarem a aceitação por parte dos respondentes de TIC aplicadas à condução, estando as cinco
categorias aqui utilizadas agrupadas, não parecem exercer influência sobre a aceitação de categorias
específicas destas tecnologias. Noutros casos, no entanto, essa influência passa a ser visível.
Destacam-se, por exemplo, o género, onde as categorias “registam o comportamento” e “apoiam a
decisão” são preferidas pelos homens, ao contrário do que acontece nas categorias “tomam
decisões” e “limitam o comportamento”; a idade, onde os respondentes com mais de 50 anos têm
uma pontuação elevada na categoria “alertam o condutor” mas bastante inferior na categoria
“registam o comportamento”. Procurou-se aqui, através desta análise, compreender as diferentes
disponibilidades para aceitar os diversos tipos de sistemas por parte de pessoas com características
distintas. Este conhecimento será essencial para prever detalhadamente a sua aceitação – e
penetração – em grupos específicos da população, o que tem importância para determinar mais
detalhadamente tanto a dimensão e características deste mercado – por exemplo, a que segmentos
62##
da população dirigir certo tipo de tecnologias: de acordo com os resultados aqui obtidos, as mulheres
estariam mais dispostas do que os homens a aceitar tecnologias como o cruise control ou uma
implementação da ISA que as impedisse efetivamente de ultrapassar o limite de velocidade – como
os possíveis efeitos da introdução deste tipo de tecnologias no parque automóvel.
3.1.4 Caracterização dos resultados da disponibilidade para pagar O passo seguinte foi o de quantificar a disponibilidade para pagar, a partir das respostas à última
pergunta do inquérito: os resultados obtidos para cada pontuação estão representados na Tabela 63.
De acordo com a metodologia descrita na secção 2.2 e tal como na disponibilidade para aceitar, as
pontuações foram agrupadas em três categorias, que se procurou serem o mais possível
semelhantes às da disponibilidade para aceitar, apresentadas na Tabela 64. É notória a diferença na
população relativa das três categorias: a percentagem de respondentes que se enquadra na
categoria agrupada “muito disposto” é igual à de respondentes que se declarou “nada disposto” para
todas as tecnologias propostas (ou seja, que tem pontuação 0), e as pontuações mais elevadas, entre
12 e 15, tem populações de apenas 2% cada. Esta tendência para uma reduzida disponibilidade para
pagar releva também uma diferença entre as disponibilidades para pagar e para aceitar, que já havia
sido evidenciada na análise direta dos resultados do inquérito, na comparação entre os valores
expressos nas Tabelas 33 e 35. O estudo da influência das diversas variáveis na população das três
categorias terá em consideração a influência dessas mesmas variáveis na disponibilidade para pagar.
A reduzida população da categoria “muito disposto” também obriga a uma maior consideração da
relação entre as categorias “medianamente disposto” e “pouco disposto” aquando da análise dos
resultados da disponibilidade para pagar.
Tabela 63 – Disponibilidade para pagar por TIC: pontuação agrupada de todas as categorias de
tecnologias
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 15
11% 1% 6% 10% 7% 13% 8% 9% 12% 7% 7% 5% 2% 2% 2%
Tabela 64 – Separação da pontuação da disponibilidade para pagar em três categorias: aceitação
baixa, média e elevada
Pontuação agregada 0-6 7-10 11-15
Percentagem de respondentes 55% 34% 11%
Designação da categoria Pouco disposto Medianamente disposto Muito disposto
Assim, verifica-se que alguns respondentes estariam dispostos a utilizar TIC aplicadas à condução
nos seus veículos, mas não estariam dispostos a pagar para as obter.
63##
Para a variável ‘idade’, em vez de a classe 25-49 se destacar das restantes como na disponibilidade
para aceitar, passa a observar-se uma tendência crescente consoante a idade do respondente
(Tabela 65).
Tabela 65 – Disponibilidade para pagar consoante a idade
Idade
Pouco
disposto
Medianamente
disposto
Muito
disposto
18-24 anos 71% 29% 0%
25-49 anos 53% 37% 10%
> 50 anos 52% 29% 19%
No que toca ao estado civil, são os respondentes casados ou em uniões de facto que têm claramente
a maior disponibilidade para pagar, de forma mais acentuada do que no caso da disponibilidade para
aceitar (Tabela 66).
Tabela 66 – Disponibilidade para pagar consoante o estado civil
Estado civil
Pouco
disposto
Medianamente
disposto
Muito
disposto
Solteiro 63% 32% 5%
Casado ou em união de facto 40% 40% 20%
Ao contrário da disponibilidade para aceitar, e contrariamente ao que poderia ser expectável, a
variável rendimento não tem uma influência clara na disponibilidade para pagar por parte dos
respondentes (Tabela 67).
Tabela 67 – Disponibilidade para pagar consoante o rendimento anual do agregado
Rendimento anual do
agregado
Pouco
disposto
Medianamente
disposto
Muito
disposto
< 10 000€ 63% 16% 21%
10000-25000€ 44% 50% 6%
> 25 000€ 51% 36% 13%
Na caracterização do veículo, mantêm-se de certa forma a maior recetividade por parte dos
respondentes com veículos mais novos (norma Euro 5) (Tabela 68), mas que só se faz notar na
categoria intermédia, e a daqueles que possuem veículos movidos a eletricidade e em menor medida
a gasóleo sobre os que têm veículos a gasolina (Tabela 69). Já os resultados na variável ‘tipologia do
veículo’ diferem muito dos da disponibilidade para aceitar: esta tende a ser menor nos condutores de
veículos familiares do que nos de citadinos e utilitários (Tabela 70).
64##
Tabela 68 – Disponibilidade para pagar consoante a idade do veículo principal, por norma Euro
Idade do veículo, por norma Euro
Pouco disposto
Medianamente disposto
Muito disposto
Euro 2 69% 31% 0%
Euro 3 58% 27% 15%
Euro 4 56% 33% 11%
Euro 5 38% 50% 13%
Tabela 69 – Disponibilidade para pagar consoante o combustível do veículo principal
Combustível do veículo
Pouco disposto
Medianamente disposto
Muito disposto
Eletricidade 40% 40% 20% Gasóleo 49% 41% 10% Gasolina 61% 29% 10%
Tabela 70 – Disponibilidade para pagar consoante a tipologia do veículo principal
Tipologia Pouco
disposto Medianamente
disposto Muito
disposto Citadino 42% 50% 8%
Grande Familiar 63% 32% 5%
Pequeno familiar 64% 24% 12%
Utilitário 49% 39% 12%
O facto de a compra de um sistema que torne a condução numa atividade com menor consumo, logo
mais barata e/ou mais segura, trazer maiores vantagens, em termos absolutos, a quem mais utilizar o
seu automóvel tem agora uma influência ligeira e pouco linear sobre a disponibilidade para pagar dos
respondentes (Tabela 71).
Tabela 71 – Disponibilidade para pagar consoante a distância percorrida semanalmente
Distância percorrida
semanalmente (quilómetros)
Pouco
disposto
Medianamente
disposto
Muito
disposto
<75 68% 29% 4%
75-180 60% 20% 20%
180-400 55% 45% 0%
420-700 29% 43% 29%
>750 47% 47% 7%
65##
No entanto, as três variáveis que constituem a caracterização das deslocações diárias, ou seja a
distância percorrida na deslocação habitual dos respondentes, os locais de residência e atividade dos
respondentes (como foi referido, estas variáveis estão associadas) e finalmente o tipo de via em que
essas deslocações são efetuadas, mantém a sua influência na recetividade dos respondentes quando
se trata da disponibilidade para pagar. Para as duas primeiras, os respondentes que percorrem
maiores distâncias e aqueles que se deslocam de ou para Lisboa vindos doutro concelho da AML são
os que apresentam maior disponibilidade, tal como anteriormente (Tabela 72 eTabela 73); no caso do
tipo de vias, são agora as vias urbanas que estão associadas a menor disponibilidade (Tabela 74).#
Tabela 72 – Disponibilidade para pagar consoante a distância percorrida na deslocação diária
Distância percorrida na
deslocação diária (quilómetros)
Pouco
disposto
Medianamente
disposto
Muito
disposto
<9 75% 15% 10%
10-13 60% 33% 7%
15-25 52% 40% 8%
30-40 42% 42% 16%
>45 48% 39% 13%
Tabela 73 – Disponibilidade para pagar consoante o âmbito geográfico das deslocações diárias
Deslocações diárias Pouco
disposto
Medianamente
disposto
Muito
disposto
Dentro de Lisboa 62% 29% 9%
Noutros concelhos da AML 62% 38% 0%
De ou para Lisboa 41% 41% 18%
Tabela 74 – Disponibilidade para pagar consoante o tipo de via utilizado nas deslocações diárias
Tipo de vias utilizadas Pouco disposto Medianamente disposto Muito disposto
Extra-urbanas 46% 38% 15%
Misto 49% 41% 11%
Urbanas 62% 29% 10%
Para os fatores de escolha aquando da compra de um veículo novo, continua a manter-se a influência
de os respondentes considerarem mais importantes o consumo (marginalmente) e o impacte
ambiental. Por outro lado, a influência dos comportamentos de condução (eco-condução, excesso de
velocidade) dos respondentes na sua recetividade mantém-se – respondentes que praticam a eco-
66##
condução e que evitam conduzir em excesso de velocidade apresentam pontuações mais elevadas –
mas atenua-se, sendo mais notória para os respondentes mais dispostos a pagar (Tabela 75).
Tabela 75 – Disponibilidade para pagar consoante a frequência da prática de eco-condução
Eco-condução Pouco
disposto
Medianamente
disposto
Muito
disposto
Sempre ou frequentemente 57% 33% 13%
Ocasionalmente 40% 48% 12%
Raramente ou nunca 54% 33% 0%
Também quase desaparece a influência da disponibilidade para substituir o uso de veículo individual
por transportes públicos: os resultados para esta variável deixam de ser claros. Os respondentes que
declararam estar dispostos a substituir ‘frequentemente’ o uso do seu veículo por transportes públicos
situam-se em maior percentagem nas recetividades baixa e elevada face aos que declaram estar
dispostos a fazê-lo ocasionalmente, raramente ou nunca.
Analisando os resultados da disponibilidade para pagar face aos da disponibilidade para aceitar,
surgem várias conclusões a destacar. O primeiro, já observado diretamente nos resultados do
inquérito, é a redução da disponibilidade declarada pelos respondentes. Este aspeto era expectável,
visto uma disponibilidade para aceitar a utilização de tecnologias, caso elas estivessem à disposição
do respondente, não se traduz necessariamente numa disponibilidade para pagar por elas, que
implica uma intenção mais certa e pronunciada de as obter assim como o facto de pagar efetivamente
por elas. Constata-se também, em muitos casos, um atenuar do efeito das variáveis nos resultados:
entre as várias categorias das variáveis, os resultados passam agora a ser mais iguais do que na
disponibilidade para aceitar.
Uma das variáveis que tem um efeito importante na disponibilidade para pagar e que é uma
característica demográfica básica é o estado civil: respondentes casados ou em união de facto têm
uma disponibilidade para pagar maior do que respondentes solteiros. Esta correlação entre estado
civil e disponibilidade para pagar (e para aceitar) pode não implicar um efeito de causalidade, mas a
associação é, por si só, um fator a ter em conta aquando da previsão mais detalhada da penetração
destas tecnologias no mercado.
Um aspeto já referido na análise da disponibilidade para aceitar mas que também se verifica na
disponibilidade para pagar é o dos respondentes que, à partida, têm hábitos de condução mais
ecológicos (representados aqui pelas perguntas sobre frequência da eco-condução e da condução
em excesso de velocidade) e estão mais atentos ao consumo e impacte ambiental do seu veículo no
momento da compra serem também aqueles que apresentam maior disponibilidade. Este fator pode
resultar numa sobrevalorização dos efeitos estimados da introdução deste tipo de tecnologias. Por
um lado, os condutores que tenderão a adquiri-las serão aqueles que já praticam a eco-condução,
67##
logo que são responsáveis por consumos relativamente menores em relação aos condutores que
praticam a eco-condução mais raramente, ou mesmo aqueles que nunca adotam esse hábito. Além
deste efeito que tem lugar aquando da eventual aquisição de um sistema para o veículo por parte dos
condutores, é possível que a atitude desses condutores não se altere mesmo se os seus veículos
possuírem um sistema que ajudasse a implementar uma condução com menor consumo (por
exemplo, caso adquiram um veículo equipado com indicador de mudança de velocidade, obrigatório
em todos os veículos novos com caixa de velocidades manual a partir de Novembro de 2014). Pelo
contrário, a maior disponibilidade para pagar declarada pelos respondentes que percorrem mais
quilómetros, diária e semanalmente, poderá resultar numa maior presença destas tecnologias nos
veículos dos condutores que são responsáveis por maiores distâncias, logo por maiores consumos;
os seus efeitos absolutos tornar-se-iam, assim sendo, mais significativos.
3.2. Caracterização energética e ambiental do cenário base Seguindo a metodologia descrita na secção 2.3 de simulação em Copert, obtiveram-se os valores de
consumo de combustível apresentados na Tabela 76.
Tabela 76 – Consumo de combustíveis em 2010 obtido pela simulação no Copert e comparação com
as vendas na AML em 2010 (DGEG, 2011) (Tabela 10)
Combustível Consumo obtido pelo
Copert (toneladas)
Percentagem das
vendas na AML em 2010
Gasolina 413 214 111%
Gasóleo 1 014 691 91%
A comparação com as vendas de combustíveis é indicativa uma vez que nem todos os combustíveis
vendidos na AML geram mobilidade na mesma, nem a mobilidade na AML se deve a combustíveis
vendidos no interior da mesma. O valor da gasolina calculado é superior ao das vendas de
combustível em 11%. Esta discrepância pode ter várias causas, como a descrição dos hábitos de
circulação utilizada para esta simulação ou o facto de a fórmula para a quilometragem anual dos
veículos utilizada ter âmbito nacional, enquanto os veículos da AML, por esta ser uma zona bastante
urbanizada e mais densa, poderem tender a percorrer menores distâncias do que a média nacional.
Quanto ao gasóleo, seria expectável que o valor calculado fosse muito inferior ao das vendas, por os
veículos pesados não terem sido aqui contabilizados, e serem responsáveis por um consumo
significativo de gasóleo. Para além de, para a frota considerada, este resultado poder sofrer das
mesmas imprecisões do que no caso da gasolina, pode haver uma explicação mais específica para o
gasóleo: alguns dos veículos pesados que circulam na AML podem abastecer fora dela, não
contribuindo assim as suas compras de combustível para o total da AML obtido pelos dados da
DGEG.
68##
A obtenção da quantidade de combustível consumido em litros (a partir dos resultados fornecidos
pelo Copert em toneladas) e das emissões de dióxido de carbono que o consumo desse combustível
gerou baseou-se nas características da gasolina e do gasóleo, apresentadas na Tabela 77. Os
valores assim obtidos estão apresentados na Tabela 78 e também aparecem como elevados face à
realidade da frota automóvel portuguesa: por exemplo, os veículos ligeiros de passageiros da norma
Euro 4 surgem aqui com emissões de CO2 entre 172 e 280 g/km, consoante o seu setor e subsetor;
na realidade, a média anual das emissões de CO2 para todos os ligeiros de passageiros novos
portugueses vendidos em 2006 foi de 145 g/km, tendo diminuído todos os anos desde então (ICCT,
2012).
Tabela 77 – Densidade (kg/l) e CO2 produzido por combustível consumido (kg/kg)
Combustível Densidade (kg/l) CO2 produzido por kg de
combustível consumido (kg)
Gasolina 0,730 3,17
Gasóleo 0,840 3,19
Comparando as emissões de monóxido de carbono (CO) ou a soma entre as emissões de compostos
orgânicos voláteis (COV) e óxidos de azoto (NOx), obtidas através desta simulação, com os limites
impostos para os mesmos veículos pelas normas Euro, é possível constatar que para algumas
classes de veículos as emissões obtidas ultrapassam significativamente os limites legais, enquanto
que para outras classes ficam muito abaixo destes, variando estas posições consoante o poluente em
questão. Este facto deve-se à elevada discrepância entre as emissões e consumo nos ciclos de
certificação (e publicitados nos veículos novos vendidos) e as emissões em condições reais de
utilização que o Copert pretende estimar (Duarte, 2013). O critério de conformidade com as normas
Euro são as emissões num ciclo de condução nomeado New European Driving Cycle (NEDC), que
combina um segmento urbano e outro extra-urbano. No NEDC, aproximadamente 63,6% da distância
corresponde a condução extra-urbana, face a 73,9% da distância percorrida na AML obtida pelos
cálculos acima descritos. No NEDC, o tempo passado a velocidades elevadas (acima dos 100 km/h)
corresponde a menos de 7% do total, e a velocidade média do segmento extra-urbano é de apenas
69,4 km/h. Grande parte dos respondentes que forneceram os dados que permitiram efetuar a
distribuição de velocidades aqui utilizada circulavam sobretudo em auto-estrada, com médias de
velocidade elevadas. Em condução extra-urbana, velocidades elevadas são responsáveis por um
maior consumo (como é visível na Figura 8) e emissões. Esta discrepância reflete uma incapacidade
do NEDC de representar condições reais de condução (ICCT, 2012), devida em parte à sua reduzida
distância percorrida em auto-estrada. Não é, portanto, expectável a obtenção de valores de emissões
conformes às normas Euro a partir da monitorização de condutores reais, daí as diferenças entre
emissões obtidas e normas Euro patentes nas Tabelas 79 e 80, assim como nas tabelas relativas às
emissões de COV + NOx e às de partículas (esta última, apenas para os veículos a gasóleo)
apresentadas nos Anexos C e D.
69##
Verifica-se nos resultados obtidos uma diminuição das emissões com a evolução das normas Euro,
como seria expectável. Pelo contrário, para o consumo de combustível, não se verifica essa
tendência de uma forma tão acentuada pois, pois na última década, apesar de terem havido
melhorias na eficiência dos sistemas de propulsão, houve também um aumento de auxiliares a bordo
e de dispositivos de segurança (consumo e peso adicional), contrabalançando o efeito da melhoria da
eficiência.
Tabela 78 – Consumo de combustível (l/100km) e emissões de CO2 (g/km) calculadas com o Copert;
as emissões médias consideram o número de veículos em cada setor e subsetor
Setor Subsetor Tecnologia Consumo de
combustível (l/100km)
Emissões de
CO2 (g/km)
Ligeiros de
passageiros
Gasolina < 1,4 l
ECE 15/04 8,0 185 Euro 1 7,8 180 Euro 2 7,7 178 Euro 3 7,7 179 Euro 4 8,1 188
Gasolina 1,4 - 2,0 l
ECE 15/04 9,2 212 Euro 1 9,0 209 Euro 2 8,6 200 Euro 3 9,2 213 Euro 4 9,4 217
Gasolina > 2,0 l
ECE 15/04 12,3 284 Euro 1 11,5 267 Euro 2 11,8 273 Euro 3 10,4 241 Euro 4 12,1 280
Gasóleo < 2,0 l
Convencional 7,8 210 Euro 1 6,8 182 Euro 2 6,9 186 Euro 3 6,4 172 Euro 4 6,4 172
Gasóleo > 2,0 l
Convencional 7,8 210 Euro 1 9,0 242 Euro 2 9,0 242 Euro 3 9,0 242 Euro 4 9,0 242
Comerciais
ligeiros
Gasóleo < 3,5 t
Convencional 13,1 350 Euro 1 11,8 315 Euro 2 11,8 315 Euro 3 11,8 315 Euro 4 11,8 315
Média da frota 8,5 214
70##
Tabela 79 – Emissões de CO (g/km) calculadas no Copert e comparação com os limites impostos
pelas normas Euro
Setor Subsetor Tecnologia
Emissões
CO (g/km)
Limite norma
Euro (g/km)
Ligeiros de
passageiros
Gasolina < 1,4 l
ECE 15/04 12,02 – Euro 1 4,08 2,72 Euro 2 2,22 2,2 Euro 3 2,28 2,3 Euro 4 0,86 1
Gasolina 1,4 - 2,0 l
ECE 15/04 12,02 – Euro 1 3,86 2,72 Euro 2 2,06 2,2 Euro 3 2,14 2,3 Euro 4 0,82 1
Gasolina > 2,0 l
ECE 15/04 12,02 – Euro 1 3,37 2,72 Euro 2 1,71 2,2 Euro 3 1,84 2,3 Euro 4 0,73 1
Gasóleo < 2,0 l
Convencional 0,61 – Euro 1 0,40 2,72 Euro 2 0,24 1 Euro 3 0,07 0,64 Euro 4 0,08 0,5
Gasóleo > 2,0 l
Convencional 0,61 – Euro 1 0,40 2,72 Euro 2 0,24 1 Euro 3 0,07 0,64 Euro 4 0,08 0,5
Comerciais
ligeiros Gasóleo < 3,5 t
Convencional 1,50 – Euro 1 0,83 4,99 Euro 2 0,83 1,25 Euro 3 0,68 0,8 Euro 4 0,54 0,63
3.3. Caracterização energética e ambiental dos cenários alternativos Os cálculos referentes à redução do consumo de combustível nos cenários alternativos criados, e
consequente redução de emissões de CO2, permitiram a obtenção dos resultados apresentados na
Tabela 80.
71##
Tabela 80 – Consumo de combustível (Mton), redução do consumo (percentagem) energia (PJ) e
emissões de CO2 (Mton) para cada um dos cenários considerados
Cenário Consumo (Mton)
Redução
consumo (%) Energia (PJ) CO2 (Mton)
BAU
1,43 – 61,4 4,55 GSI
ACC 100%
1,40 1,69 60,4 4,47 ACC 1,38 3,31 59,4 4,40 Eco 1,36 5,00 58,3 4,32 ISA 1,38 3,52 59,2 4,39
ISA_total 1,39 2,75 59,7 4,42
PAYD 0,05 1,38 3,07 59,5 4,41 0,01 1,42 0,61 61,0 4,52
De acordo com os resultados obtidos, a tecnologia capaz de provocar uma maior redução,
equivalente a 71 kton de combustível ou 3,1 PJ de energia, no consumo energético da frota
portuguesa seria o indicador de eco-condução, por a redução de 5% considerada se aplicar
uniformemente às vias urbanas e extra-urbanas. Uma maior atenção prestada pelos condutores ao
seu próprio comportamento pode, portanto, ser um fator muito significativo de redução do consumo
de combustíveis à escala duma frota.
As reduções obtidas através da aplicação do GSI foram inferiores em cerca de metade àquelas
obtidas graças ao ACC (24 contra 47 kton de combustível poupado, ou 1,0 contra 2,0 PJ de energia),
o que realça a preponderância do consumo em meio extra-urbano, por ser neste tipo de vias que a
maioria da distância é percorrida. Os efeitos da ISA foram de grandeza semelhante aos do ACC (50
kton de combustível, correspondentes 2,2 PJ de energia): com os parâmetros escolhidos, uma
redução de 5% nas velocidades extra-urbanas resultou numa redução do consumo extra-urbano
próxima dos 5%. Também é possível verificar como a extensão do domínio de aplicação da ISA às
vias urbanas resultou numa atenuação da redução no consumo obtida (passando a redução para as
39 kton de combustível ou 1,7 PJ de energia), tal como antecipado. Apesar da grandeza dessa
atenuação ser menor do que a da redução originalmente obtida, se o objetivo for simplesmente o de
reduzir o consumo, limitar a velocidade também em meio urbano torna-se, como referido acima,
contraproducente.
No que toca ao PAYD, a aplicação da taxa mais elevada produziu efeitos comparáveis aos das
tecnologias mais eficazes com a taxa de penetração máxima (44 kton de combustível, 1,9 PJ de
energia); esta taxa é, no entanto, bastante elevada, correspondendo a 45% do preço base da
condução. Para as restantes tecnologias, às taxas de penetração obtidas a partir dos resultados do
inquérito, mais plausíveis do que a de 100%, os efeitos passam a surgir como bastante ligeiros e
pouco percetíveis com a precisão aqui empregue na apresentação dos resultados.
Para alguns dos cenários, verifica-se uma diferença nas reduções relativas correspondentes às três
colunas. Nestes casos, como o impacto do cenário se verificou de forma diferente na circulação nas
72##
vias urbanas e extra-urbanas (no caso do GSI, do ACC e da ISA, por as tecnologias só afetarem um
tipo de via; no caso da ISA total, por o seu efeito ser distinto entre esses dois tipos de via), também
foi afetada a proporção entre gasolina e gasóleo consumidos, por diferentes categorias de veículos
apresentarem variações no consumo de combustível consoante o tipo de via, apesar das mesmas
condições de circulação (distribuição das vias e velocidade). Ora, considerando que o poder
calorífico, a densidade e a quantidade de CO2 produzida aquando da combustão são diferentes para
os dois combustíveis, afetar a proporção de cada um no consumo total irá afetar de forma diferente a
massa de CO2 emitida e o consumo, quer seja expresso em toneladas ou megajoule.
Na Tabela 81 são apresentados o custo de compra da tecnologia para cada cenário, a poupança
anual de combustível, a preços de 2010, engendrada pela adoção da tecnologia (em relação ao custo
com combustível no cenário-base), a poupança total de combustível ao longo da vida do veiculo,
dada pela multiplicação da poupança total pela idade média da frota, de 9,0 anos, e o benefício
líquido da adoção da tecnologia, dado pela subtração da poupança total de combustível ao custo da
tecnologia, admitindo-se assim que o tempo médio de vida dum veículo novo seria equivalente à
idade média da frota atual. Dividindo o custo da tecnologia pela poupança anual em combustível que
permite, é também possível apresentar um valor para o break-even (retorno do investimento) da
tecnologia adquirida pelo condutor – o número de anos após a compra do sistema a partir do qual o
condutor que o adquiriu passa a ter um benefício monetário.
Tabela 81 – Custo da tecnologia, poupança anual e total com combustível e benefício líquido para
cada cenário (milhões de €); período para o retorno do investimento (anos)!
#
Custo Poupança anual Poupança total
combustível
Retorno do
investimento (anos) Benefício
tecnologia combustível líquido
BAU – – – – – GSI 233 37,5 338 6,21 105 ACC 1710 71,9 647 23,8 -1063 Eco 233 109 982 2,14 749 ISA 373 73,3 660 5,09 287
ISA_total 373 55,9 503 6,72 130
No que toca ao custo da tecnologia, é de realçar o custo elevado do ACC, que se situa na ordem do
milhar de milhões de euros, uma ordem de grandeza acima das outras tecnologias, o que o torna no
único sistema que não apresenta um benefício líquido ao longo do tempo de vida do veículo para um
tempo de vida médio de 9,0 anos, sendo necessário esperar 23,8 anos até que tal aconteça..
Pelo contrário, o assistente de eco-condução proporciona um retorno do investimento após pouco
mais de dois anos, com um benefício líquido total de 749 M€. Segue-se a ISA, com um break-even
após ca. 5 anos e um benefício líquido total de quase 300 M€; estes valores, para o GSI e para a ISA
total, são de cerca de seis anos e meio e pouco mais de 100 M€, existindo mais uma vez uma
discrepância assinalável entre os dois cenários de implementação da ISA.
73##
Para o PAYD, era também necessário ter em conta o gasto dos condutores com a taxa que lhes
fosse aplicada. Este valor corresponde ao produto entre a distância, nas vias taxadas, que os
condutores não deixassem de percorrer e o valor por quilómetro da taxa aplicada. Este gasto
corresponderia a uma receita por parte de quem aplicasse a taxa (autoridades centrais ou locais),
tratando-se assim dum custo do utilizador mas também dum benefício externo para essas entidades,
e está apresentado na Tabela 82. As colunas relativas ao custo variável (anual e total) apresentam a
subtração da poupança com combustível ao custo com a taxa a aplicar. É de realçar que, sendo o
custo de aquisição dos dispositivos responsáveis pela implementação do PAYD – e independente da
taxa a ser aplicada – muito superior ao valor da potencial poupança de combustível, e mesmo
superior ao custo que a taxa teria, posteriormente, para os condutores, os custos dos dois cenários
acabam por ser semelhantes, apesar de terem efeitos muito díspares na redução do consumo e
consequente poupança em combustível. Como é visível, o custo líquido do PAYD para os utilizadores
é significativo, por também compreender os benefícios externos referidos.
Tabela 82 – Gastos com combustível, custo da tecnologia, custo com a taxa aplicada, custo total,
poupança com combustível e custo líquido para os dois cenários de PAYD (milhões de €)
Custo tecnologia
Custo anual taxa
Poupança anual combustível
Custo variável anual
Custo variável total
Custo líquido
PAYD 0,05 311 124 67,1 56,9 512 823
0,01 311 29,9 13,4 16,6 149 460
Finalmente, como medida da eficácia das tecnologias, foram calculados para cada uma os custos
bruto e líquido (este último apenas baseado num ano de utilização da tecnologia) por Megajoule de
energia poupado e quilograma de CO2 evitado. Os resultados são apresentados na Tabela 83. Surge
mais uma vez uma grande diferença nos valores do ACC, pelo preço elevado da tecnologia. O GSI,
apesar do seu preço inferior, acaba, pelo seu efeito mais limitado, por ser menos eficiente em custo
do que a ISA e, sobretudo, a eco-condução, que, pelo potencial de redução de consumo que
apresenta, surge claramente como a tecnologia mais eficiente, por um fator de 2 em relação à que
surge em segundo lugar, a ISA. A diferença entre os dois cenários de implementação da ISA é mais
notória à luz desta métrica. A discrepância entre os valores para os dois cenários do PAYD também é
visível, surgindo o cenário com a aplicação da taxa de 0,01€ como o menos eficiente de todos os
considerados, tal como se pode ver na Tabela 83.
74##
Tabela 83 – Preço da tecnologia e custos bruto e líquido de energia poupada e emissões de CO2
evitadas, por tecnologia e para os dois cenários do PAYD
Preço (€)
Custo energia (€/MJ)
Custo CO2 (€/kg)
Custo líquido energia (€/MJ)
Custo líquido CO2 (€/kg)
GSI 150 0,22 3,04 0,19 2,55 ACC 1100 0,84 11,36 0,81 10,88 Eco 150 0,08 1,03 0,04 0,54 ISA 240 0,17 2,33 0,14 1,87
ISA_total 240 0,22 2,98 0,19 2,53 PAYD 0,05
200 0,23 3,12 0,20 2,64
PAYD 0,01 0,90 12,21 0,87 11,73
A eficácia dos diferentes sistemas, tanto no custo como no balanço (custo líquido), encontra-se
representada na Figura 9. Como é visível, o indicador de eco-condução (Eco) é a tecnologia mais
eficaz em termos de custo e custo líquido, seguida da ISA, com o PAYD a surgir como a menos
eficaz. O ACC não foi incluído por o seu custo ser muito superior ao das outras tecnologias, o que
tinha por efeito dificultar a leitura do gráfico; pelo mesmo motivo, o PAYD com uma taxa de 0,01€
também não foi representado.
Figura 9 – Custo e balanço (custo líquido) por unidade de energia poupada (€/MJ) para o GSI, o
indicador de eco-condução, os dois cenários da ISA e o cenário do PAYD com a taxa de 0,05€
Não foi possível avaliar, no geral, os efeitos do uso destas tecnologias sobre as emissões poluentes.
Efetivamente, visto os cálculos efetuados para a maioria dos cenários terem incidido apenas no
consumo de combustível a partir dos valores obtidos no cenário-base, não tendo sido feitas novas
simulações nem cálculos sobre os resultados de emissões obtidos para o cenário-base, apenas foi
possível obter efeitos nas emissões para os dois cenários da ISA. Para estes dois cenários foram
feitas novas simulações, que geraram os resultados apresentados na Tabela 84. É visível uma
redução das emissões de poluentes superior à redução do consumo (e emissões de CO2). Existe, de
um cenário para o outro, uma atenuação da redução das emissões, que chegam mesmo a aumentar
em relação ao cenário-base para o segundo cenário no caso dos COV. Os resultados do ensaio
sueco da ISA apontavam para uma redução dos NOx e dos COV superior à verificada para o
0,00
0,10
0,20
GSI
Eco
ISA ISA_total
PAYD
Custo (€/MJ)
Balanço (€/MJ)
75##
consumo, na ordem dos 6% (Biding & Lind, 2002); na simulação efetuada, verificou-se a redução
significativa dos NOx, assim como a das partículas e do CO, mas as emissões de COV
permaneceram praticamente inalteradas, aumentando mesmo no cenário ISA_total. Efetivamente,
cerca de 73% das emissões de COV resultam de condução urbana, e a redução de 5% na velocidade
urbana introduzida no Copert para esta simulação resultou num aumento de 1,2% das emissões de
COV em vias urbanas, gerando assim um aumento total de 0,9%, que veio a ser superior à
diminuição das emissões de COV na condução em auto-estrada (-0,5%) provocada pela limitação da
velocidade nessas vias. Por outro lado, a limitação da velocidade em auto-estrada resultou numa
diminuição significativa das emissões de PM10 nessas vias (-8,6%) o que, como as auto-estradas
são responsáveis por 58% das emissões destes poluentes, provocou uma redução significativa das
suas emissões totais, pouco atenuada pelo aumento das emissões em vias urbanas no cenário
ISA_total.
Tabela 84 – Redução (em %) das emissões poluentes em relação à BAU para os dois cenários de
ISA simulados
CO COV NOx PM10 CO2
ISA -4,2 -0,4 -5,1 -5,3 -3,5
ISA_total -3,2 +0,5 -4,6 -5,0 -2,8
De forma a obter resultados sobre o efeito das restantes tecnologias nas emissões de poluentes,
seria necessário um trabalho aprofundado que efetuasse diversas micro-simulações de tráfego,
compreendendo diferentes estilos de condução, tipos de via, etc., devido às alterações no
comportamento do condutor que a sua presença provoca.
A instalação de ADAS em veículos usados (retrofitting) é mais ou menos factível dependendo do
sistema (Klunder, et al., 2009), mas na grande maioria dos casos as tecnologias são introduzidas nos
veículos novos, logo a sua penetração no mercado – neste caso, no parque automóvel – é sobretudo
feita à medida da substituição dos veículos. Se a distribuição de idade dos veículos se mantivesse,
um sistema cuja instalação em veículos novos fosse tornada obrigatória hoje só estaria presente em
metade dos veículos daqui a aproximadamente sete anos. No entanto, tem-se verificado o
envelhecimento do parque automóvel português, que se acentuou significativamente desde 2010, ano
dos dados utilizados neste trabalho (Público, 2013). A tendência para a redução das vendas de
veículos novos verifica-se por toda a UE (European Commission, 2012). Embora os veículos novos
sejam responsáveis por uma maior distância percorrida do que os mais velhos, o que aumenta a
importância relativa dos seus efeitos (eImpact d4, 2008), a penetração de tecnologias no parque
automóvel é um processo relativamente lento e progressivo, sobretudo tendo em conta que o gráfico
seguinte se refere a uma tecnologia cuja inclusão em veículos novos fosse decretada obrigatória
(como é o caso do sistema de monitorização da pressão dos pneus e, em princípio, como será o caso
da chamada automática de emergência), não tendo em conta que, para muitas tecnologias, os
76##
adquirentes de veículos novos preferirão não escolher a sua instalação, se elas estiveram disponíveis
de todo.
É também expectável que os efeitos absolutos aqui descritos estejam sobrevalorizados, por se
aplicarem ao parque automóvel atual. Em grande parte por as marcas estarem obrigadas pela lei
europeia a reduzir as emissões de CO2 e poluentes dos seus veículos à venda no mercado, os
veículos novos apresentam melhorias tecnológicas constantes – ao nível do motor, da transmissão,
da construção – que têm resultado em consumos e emissões cada vez menores. Estes veículos são
aqueles onde estão, e virão a estar, implementadas as tecnologias aqui estudadas, capazes de
possibilitar ou encorajar os seus condutores a reduzir esses consumos e emissões. Os veículos mais
antigos e poluentes não beneficiarão diretamente dos efeitos destas tecnologias. Este aspeto é
relevante e resulta numa sobrevalorização dos efeitos das tecnologias aqui referidos: por as TIC
aplicadas à condução cujo objetivo é reduzir o consumo e as emissões não atuarem diretamente nos
veículos mais antigos e mais poluidores, os cálculos que têm como objetivo prever os seus possíveis
efeitos baseando-se no parque automóvel atual sobrevalorizam esses efeitos. Esta limitação é
atenuada pelo facto de os veículos novos percorrerem anualmente maiores distâncias do que os
antigos, e por algumas tecnologias terem efeitos indiretos nos veículos que não as incluem, como
referido acima. Neste sentido, não é possível saber qual a dimensão relativa destes fenómenos
opostos.
Além disso, como já referido, a partir de Novembro de 2014, será obrigatória nos veículos ligeiros de
passageiros novos a inclusão de indicadores de mudança de velocidades (para os veículos com caixa
de velocidades manual) e de controlo da pressão dos pneus (JOUE, 2009). O primeiro indicador
permitirá aos condutores melhorarem as suas capacidades de eco-condução, da qual a circulação na
mudança adequada (o mais alta possível) é um componente muito significativo. O segundo
possibilitará pôr fim às situações onde a pressão insuficiente num dos pneus resulta num consumo
mais elevado. A inclusão destas tecnologias – caso os condutores lhes sigam as indicações – será
outro fator de redução do consumo e emissões para os veículos novos, sendo assim também um
fator de sobrevalorização dos impactos aqui calculados.
Outro aspeto a considerar na avaliação dos efeitos da introdução de TIC no parque automóvel é a
influência do efeito de ressalto, do inglês rebound effect. Quando um condutor vê a eficiência
energética do seu veículo aumentar, passa a gastar marginalmente menos dinheiro por conduzir, pelo
que tenderá a utilizar mais o seu veículo e/ou conduzir maiores distâncias. O efeito de ressalto
também se verifica noutras áreas, como no uso de energia em casa, nos casos da iluminação ou da
regulação da temperatura, que se têm vindo a tornar mais energeticamente eficientes. Este efeito
está associado à elasticidade da procura de combustível; no entanto, aqui a variável que despoleta as
alterações é o consumo de combustível por parte do automóvel, e não os custos do combustível.
Deste modo, apesar das duas variáveis influenciarem os gastos com combustível, responsáveis por
grande parte das alterações comportamentais nos consumidores, estes conceitos não são
diretamente equivalentes. Além disso, no que toca aos efeitos da elasticidade, um aumento no custo
tem um efeito superior ao de uma diminuição equivalente (Litman, 2011).
77##
A combinação de diferentes tecnologias teria efeitos variáveis, dependendo das tecnologias em
questão. Por exemplo, como os efeitos do GSI e do ACC se fazem sentir em situações
completamente distintas (exclusivamente em condução urbana e extra-urbana, respetivamente), seria
possível que que o efeito da utilização combinada das duas tecnologias não estivesse distante da
soma dos seus efeitos individuais. Por outro lado, um condutor que altere a sua condução graças a
um assistente de eco-condução irá provavelmente tirar benefícios praticamente nulos do GSI (por já
passar as velocidades do veículo antes de o motor atingir altas rotações) e relativamente reduzidos
da ISA (por evitar excessos de velocidade em auto-estradas) e do ACC (por evitar mudanças de
velocidade bruscas ao seguir outro veículo), não sendo assim os benefícios destas tecnologias
somáveis. Seria assim necessário estudar os efeitos combinados destes sistemas caso a caso,
devido à diversidade de âmbito e de modo de ação que apresentam.
Finalmente, é de relembrar que os efeitos qualitativos das tecnologias, que não foram contemplados
nas tabelas aqui apresentadas, não são no entanto desprezáveis. O ACC, não obstante o custo
elevado por energia e emissões evitadas face às outras tecnologias, que o torna uma escolha mais
mal colocada sendo esse o único critério de avaliação, proporciona ao condutor uma maior segurança
(por diminuir o risco de acidentes traseiros) e uma condução mais tranquila, por se encarregar
autonomamente de algumas funções da condução, sendo só por isso uma opção pretendida por
alguns condutores. Quanto ao PAYD, e sobretudo a sua implementação aqui considerada, aplica-se
apenas a uma pequena percentagem da distância percorrida, mas, tratando-se das vias principais da
rede de Lisboa e dos períodos de tráfego mais intenso, a redução no congestionamento proporciona
benefícios (nomeadamente de tempo) que poderiam ser quantificáveis mas que não foram aqui
considerados. O impacte significativo da ISA na segurança, já referido, pode sugerir a sua
implementação em zonas urbanas, apesar do aumento no consumo de combustíveis que daí
resultaria.
78##
4. Conclusões As tecnologias inteligentes aplicadas à condução surgem como uma forma de fomentar alterações
comportamentais nos condutores e a prática da eco-condução. Através da revisão da literatura, foram
encontrados sistemas com diferentes graus de definição e de implementação no mercado; a maioria
dos sistemas estudados já se encontra disponível em vários modelos, mas foram raros os que
surgiam como opção para todas as gamas. Alguns sistemas são ou vão passar a ser tornados
obrigatórios por imposição de legislação europeia, como, por exemplo, os indicadores de mudança de
velocidade.
De forma a perceber qual o potencial de aceitação por parte dos utilizadores de tecnologias
inteligentes aplicadas à condução foi efetuado um inquérito, no qual os respondentes declararam a
prática frequente ou ocasional da eco-condução e uma abertura variável, mas em geral significativa, a
uma maior utilização de outros modos de transporte. O diferente grau de implementação dos diversos
sistemas no mercado traduziu-se também em diferentes familiaridades por parte dos respondentes
com os sistemas, mas em geral este tipo de tecnologias já vai sendo conhecido da população. Mais
de 35% dos respondentes afirmou ter uma elevada disponibilidade para aceitar o uso de tecnologias
inteligentes aplicadas à condução, enquanto a disponibilidade para pagar por elas era elevada para
apenas cerca de 10% dos respondentes. Em geral, as tecnologias que interferem mais com o ato de
condução apresentaram aceitações menores, enquanto as que se limitam a apoiar ou avisar os
condutores foram mais bem avaliadas.
Certas características dos respondentes, avaliadas através das respostas ao inquérito, influenciam
estas disponibilidades para aceitar e para pagar. Os condutores que já praticam a eco-condução e
são a priori mais sensíveis os aspetos ambientais da condução apresentaram maiores
disponibilidades, assim como os que utilizam sobretudo vias extra-urbanas, possuem veículos mais
recentes e têm maior idade. A disponibilidade para pagar é também superior para quem percorre
mais quilómetros. As características dos respondentes também afetam as categorias de tecnologias
às quais têm mais recetividade, sobretudo para as variáveis género (tecnologias que apoiem ou
alertem o condutor preferidas pelos homens, que tomem decisões ou limitem o comportamento do
condutor preferidas pelas mulheres) e idade (preferências distintas para as três categorias utilizadas
neste trabalho).
A partir da caracterização da situação atual de consumo de combustível do parque automóvel ligeiro
da AML efetuada através da realização de simulações com o software Copert, dos efeitos de cinco
sistemas escolhidos obtidos através da revisão de literatura e das disponibilidades declaradas pelos
respondentes ao inquérito, foram avaliadas as consequências a nível de redução de consumo de
combustível da introdução desses sistemas na frota, em termos absolutos e de eficiência em relação
ao seu custo. Os resultados indicam que a adoção por parte dos condutores de um indicador de eco-
condução, que lhes permitisse monitorizar o seu comportamento e ajustá-lo em função disso, seria a
opção com maior efeito absoluto e relativo, permitindo uma redução anual no consumo de 71 kton, ou
5%, com um custo relativamente reduzido de 0,07€ por MJ de energia poupada, mas que outros
79##
sistemas, como o ACC ou a ISA, teriam efeitos igualmente significativos caso fossem utilizados, esta
última com uma redução de 50 kton de combustível e um custo de 0,14€/MJ. Outro resultado também
digno de nota é o efeito contra-producente, no que toca à redução do consumo de combustível e
emissões de poluentes, da aplicação de ISA também às vias urbanas.
Sumarizando, foi possível efetuar uma avaliação do potencial de aceitação de TICs aplicadas à
condução e respectiva caracterização de utilizadores. Tal permitiu a quantificação dos impactes
energéticos, ambientais e económicos de cenários de introdução deste tipo de tecnologias na
sociedade, no contexto da AML.
!
4.1 Trabalho futuro A utilização da influência das características do respondente na disponibilidade para aceitar e para
pagar poderá permitir uma simulação da penetração das tecnologias no parque automóvel mais
específica. Separando a população de acordo com a caracterização aqui efetuada, quantificando,
para cada grupo assim obtido, a população, as características, e a recetividade ao uso de TIC
aplicadas à condução influenciada por essas características, de acordo com os resultados obtidos
nas secções 3.1.2 e 3.1.4, seria possível desenhar cenários mais precisos e diferenciados para a
aceitação destes sistemas. Procurando também encontrar eventuais relações entre essas mesmas
características demográficas utilizadas para a separação da população em grupos e os hábitos de
condução (distância percorrida, tipo de vias utilizadas, prática da eco-condução), os efeitos das
tecnologias poderiam, também eles, ser avaliados com maior detalhe. Nem todas as variáveis
influiriam nos hábitos de condução e na disponibilidade para aceitar ou pagar; no entanto, dividindo a
população em grupos com características definidas por essas variáveis e determinando, para cada
grupo, a percentagem na população da AML, a disponibilidade para aceitar e pagar por estes
sistemas (a montante) e os hábitos de condução (a jusante) seria possível obter cenários mais
detalhados e capazes de representar com maior acuidade e realismo os efeitos da introdução destas
tecnologias no parque automóvel. No entanto, tal só faria sentido com uma amostragem com uma
representatividade mais elevada, que não estivesse sujeita aos enviesamentos aqui patentes.
No que toca ao inquérito efetuado, surgem também possibilidades futuras de desenvolvimento da
metodologia empregue neste trabalho. O facto de as perguntas sobre as disponibilidades para aceitar
e pagar pelo uso de tecnologias inteligentes aplicadas à condução passar a ser feita referindo-se a
sistemas específicos e não às tecnologias categorizadas por modo de ação avaliaria a opinião da
população em relação a cada um dos que viessem a ser alvo de estudo subsequente, permitindo
assim a obtenção de resultados mais precisos para esses sistemas. A utilização de outras formas de
inquérito, para além do inquérito online, seria uma forma de abranger também classes da população
que se encontraram aqui sub-representadas, nomeadamente os idosos e as pessoas com menor
grau de escolaridade. A inclusão de respondentes que não fossem unicamente condutores privados
permitiria avaliar a opinião desses stakeholders que, por poderem tender a conduzir maiores
distâncias, têm uma importância que deve ser considerada. A inclusão de veículos pesados, que não
80##
foi contemplada neste trabalho, seria igualmente importante, pela percentagem importante de
consumo de combustível e emissões pelas quais a condução destes veículos é responsável, pela
importância económica que a redução desse consumo representa para o setor e por as próprias
tecnologias aplicadas à condução para os veículos pesados terem especificidades que não foram
aqui tidas em conta (por exemplo, o seletor de mudanças que utiliza informação topográfica sobre o
percurso).
No tratamento das respostas ao inquérito, a aplicação de um tratamento estatístico mais aprofundado
também poderia dar origem a resultados mais completos e mais precisos, permitindo encontrar
diferentes associações entre variáveis, de forma a permitir uma melhor compreensão dos fatores que
afetam não só a aceitação de ADAS como os restantes aspetos associados à mobilidade
contemplados no inquérito.
A metodologia utilizada para a quantificação de consumo e emissões e potencial de redução pode
igualmente vir a ser desenvolvida em vários pontos. Este trabalho baseou-se na assunção de que as
frotas de ligeiros de Portugal e da AML são idênticas, tanto na composição como na distribuição de
idades, o que pode não se verificar; os dados relativos aos hábitos de condução tão-pouco
distinguiam entre AML e restante enquadramento geográfico. No mesmo campo, também os valores
utilizados neste trabalho para a quantificação dos efeitos das TIC aplicadas à condução foram
bastante aproximativos, carecendo este campo de algum desenvolvimento e sistematização. Os
efeitos da aplicação dum dispositivo de eco-condução, em particular, poderão ser alvo de uma
quantificação mais exaustiva que contemple diferentes condutores e situações, por ser, como foi
visto, o sistema mais eficaz, tanto em termos absolutos como relativos. Para o ACC ou o GSI, os
valores disponíveis eram escassos, apoiando-se mais em simulações computorizadas do que na
análise de condutores reais. Para todos estes sistemas, mas em particular no caso da ISA, a
transposição dos dados já existentes para a realidade portuguesa não pôde considerar as diferenças
existentes na tipologia das vias, nos hábitos de condução ou nos comportamentos e atitudes tidos
pelos condutores, que podem resultar em efeitos diferentes aquando da aplicação de ADAS. Os
dados referentes aos efeitos da aplicação destes sistemas nas emissões de poluentes são ainda
mais escassos, pelo que esses efeitos não foram quantificados no âmbito deste trabalho, sendo esse
outro possível domínio de trabalho futuro nesta área.
Finalmente, visto que, por obrigatoriedade ou opção, a presença de TIC aplicadas à condução nos
veículos novos vai aumentando, as atitudes dos condutores face a elas vão-se igualmente alterando.
Aumentando a familiaridade dos condutores com estes sistemas e os seus benefícios, poderá haver
uma utilização deles cada vez maior, a nível individual, que se traduza posteriormente numa maior
recetividade por parte do condutor e que se transmita para além dele. Além disso, os efeitos da sua
utilização poderão começar a ser notórios, traduzindo-se em alterações comportamentais nos
condutores em geral (pelos próprios veículos equipados ou por interações entre eles e os veículos
não-equipados, como foi referido a título de exemplo para o ACC). Estes dois fenómenos associados,
de alteração da recetividade e efeitos na condução, poderão também vir a ser progressivamente
avaliados, de forma a continuar a estudar os efeitos da utilização de TIC aplicadas à condução.
81##
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Pereira, N. C. (2011, 02). Eficiência energética no sector dos transportes rodoviários: metodologia para quantificação do excesso de energia consumida devido ao factor comportamental na condução de veículos automóveis ligeiros. (Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade Nova de Lisboa) . Obtido de http://run.unl.pt/bitstream/10362/5668/1/Pereira_2011.pdf
Progressive. (2013). FAQs: Snapshot Discount, Pay As You Drive®, Usage-Based Insurance - Progressive. Obtido de http://www.progressive.com/auto/snapshot-how-it-works/
Rolim, et al. (2014). Impacts of on-board devices and training on Light Duty Vehicle Driving Behavior. Procedia - Social and Behavioral Sciences , 111, 711-720.
SARTRE 3 consortium. (2004). European Drivers and Road RIsk. Obtido de http://www.attitudes-roadsafety.eu/index.php?eID=tx_nawsecuredl&u=0&file=uploads/media/Part_2_Report_on_in-depth_analyses_01.pdf&t=1377945470&hash=2ebebcb42c6ec0741536150be92ef192
SARTRE consortium. (2012). European road users’ risk perception and mobility. Obtido de http://www.attitudes-roadsafety.eu/index.php?eID=tx_nawsecuredl&u=0&file=uploads/media/Sartre-4-report.pdf&t=1377945470&hash=302bdef69c5d9722bca6366186d4462f
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ANEXOS Anexo A Seguem-se o texto introdutório e a lista de perguntas incluídas no inquérito; as opções de resposta foram incluídas nos casos onde a sua inclusão é necessária à compreensão das respetivas perguntas.
Inquérito - Potencial de aceitação de Tecnologias de Informação e Comunicação (TIC) a bordo do veículo
As tecnologias de informação e comunicação (TIC) são já muitos utilizadas nos dias de hoje em diversos campos da sociedade, como por exemplo nas aplicações de telemóveis. A sua aplicação ao serviço dos transportes encontra-se em crescimento, com o desenvolvimento de novos dispositivos e aplicações. Este inquérito tem como principal objectivo compreender a aceitação de tecnologias de informação e comunicação (TIC) ao serviço dos transportes. O inquérito levará cerca de 10 minutos a ser preenchido. 1. Género 2. Idade 3. Habilitações literárias 4. Estado civil 5. Quantas pessoas tem o seu agregado familiar? 6. Quantos menores de 18 anos tem no seu agregado familiar? 7. Qual o rendimento anual do seu agregado familiar? 8. Qual o seu concelho de residência? 9. Qual o concelho em que trabalha? 10. Utiliza mensalmente um passe de transporte público? 11. Anos com carta de condução 12. Números de carros no seu agregado familiar. 13. Tipologia do veículo do agregado familiar que utiliza habitualmente para as suas deslocações
(veículo habitual): Citadino (ex. Fiat 500, Renault Twingo); Utilitário (ex. Renault Clio); Pequeno familiar (ex. Ford Focus); Grande Familiar (ex. Volkswagen Passat); Luxo (ex. BMW Série 5 ou acima); Todo-o-Terreno; Pequeno Monovolume (ex. Renault Scénic); Grande Monovolume (ex. Citroen C4 Picasso); Outro (especifique)
14. Ano de matrícula do seu veículo habitual. 15. Tipo de tecnologia do seu veículo habitual. 16. Cilindrada do seu veículo habitual. 17. Quantos dias por semana utiliza o seu veículo habitual? 18. Quando utiliza o seu veículo habitual, em média quantas viagens faz por dia? 19. Quais as três principais finalidades das suas deslocações diárias com o seu veículo habitual?
Casa-trabalho ou casa-escola-trabalho; Desempenho de atividade profissional; Compras; Atividades pessoais (p.e. ginásio); Atividades sociais (p.e. encontrar um amigo); Saúde (p.e. consultas); Lazer (p.e. passeios); Outro (especifique).
20. Que distância percorre em média (ida e volta) nas suas deslocações? 21. Em que tipo de via faz maioritariamente as suas deslocações? Urbanas (ex. dentro da cidade);
Extra-urbanas (ex. auto-estrada, vias rápidas); Misto (ex. combinação das opções anteriores). 22. Com que frequência realiza viagens ocasionais de longa duração (comparativamente ao dia-a-
dia) e qual a distância média percorrida (incluindo ida e volta)?
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23. Com que periodicidade troca de veículo? 24. Classifique os factores que considera importantes na aquisição de um novo veículo: Preço;
Consumo de combustível; Impacte ambiental; Segurança; Potência/prestação; Dispositivos a bordo; Estética; Espaço interior; Status/imagem; Semelhança ao veículo atual; Outro (especifique).
25. Com que regularidade utiliza outros modos de transporte? Transporte público (p.e. metro, autocarro); A pé ou bicicleta; Motociclo
26. Estaria disposto a substituir a utilização do seu veículo por transportes públicos? 27. Com que regularidade estaria disposto a substituir a utilização do seu veículo por outros modos
de transporte? 28. Estaria disposto a utilizar soluções alternativas de transportes? Bike-sharing (sistema de partilha
de bicicletas); Car-sharing (sistema de partilha de veículos); Car-pooling (sistema de boleias partilhadas); Outro (especifique)
29. O seu veículo tem computador de bordo? 30. Classifique qual a informação transmitida pelo computador de bordo que considera importante:
Autonomia; Consumo instantâneo; Consumo médio; Velocidade média; Outro (especifique) 31. Indique com que frequência pratica os seguintes comportamentos: eco-condução (conjunto
comportamentos que permitem conduzir de forma mais eficiente); excesso de velocidade; condução agressiva/desportiva
32. Estaria disposto a utilizar tecnologias de informação e comunicação (TIC) ao serviço dos transportes com as seguintes funções? Apoiar a decisão do condutor (p.e. informações sobre congestionamento ou eco-condução); Alertar o condutor para um determinado comportamento (p.e. sinal sonoro em caso de excesso de velocidade); Tomar decisões pelo condutor (p.e. cruise control); Limitar o comportamento do condutor (p.e. limitação automática da velocidade máxima); Registar comportamentos do condutor para posterior avaliação (p.e. excesso de velocidade, acelerações bruscas).
33. Caracterize a sua utilização das seguintes tecnologias específicas: Sistema de navegação (p.e. GPS); Cruise control (controla a velocidade do veículo automaticamente); Cruise control adaptativo (controla a velocidade, o sistema de travagem e a distância ao veículo da frente); Alerta de excesso de velocidade; Câmaras/sensores de estacionamento; Aplicações de smartphone (p.e. informação de congestionamento; consumo combustível); Aplicações de GPS (p.e. informações das condições das vias de circulação); Dispositivos a bordo de monitorização da condução (p.e. registo da operação do motor); Ferramentas de monitorização/apoio e feedback à condução; Outro (especifique).
34. Estaria disposto a pagar por uma tecnologia de informação e comunicação (TIC) ao serviço dos transportes sabendo que estas apresentam vantagens nos seguintes sectores? Diminuição do consumo do veículo; Aumento da segurança rodoviária tipicamente (p.e. redução do número de acidentes rodoviários); Diminuição dos prémios dos seguros.
35. Classifique os tipos de tecnologias pelos quais estaria mais disposto a pagar: Apoiar a decisão do condutor (p.e. informações sobre congestionamento ou eco-condução); Alertar o condutor para um determinado comportamento (p.e. sinal sonoro em caso de excesso de velocidade); Tomar decisões pelo condutor (p.e. cruise control); Limitar o comportamento do condutor (p.e. limitação automática da velocidade máxima); Registar comportamentos do condutor para posterior avaliação (p.e. excesso de velocidade, acelerações bruscas).
36. Quanto estaria disposto a pagar pelos seguintes tipos de tecnologias de informação e comunicação? (escolha somente uma das opções entre mensalmente, anualmente ou uma única vez)
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Anexo B Fórmulas para a obtenção da quilometragem anual dos veículos em Portugal, de acordo com a idade
do veículo, por classes de cilindrada e consoante o seu combustível (Agência Portuguesa do
Ambiente, 2013)!
Classe de veículo Sub-classe Função distância anual (km/ano) Parâmetros
Ligeiros de passageiros
Gasolina <1,4 l !" !"# = !2! + ! (!1 − !2)1 + !"#"$
!!!
A1 = 11059
A2 = -2885,1
x0 = 23,288
p = 2,5668
Gasolina 1,4 – 2,0 l !" !"# =!!! + !×!!!,!×!"#"$!!!
!!
y0 = 13010
xc = 26,659
w = 8,6353
A = -8623,9
Gasolina >2,0 l !" !"# = !2! + ! (!1 − !2)1 + !"#"$
!!!
A1 = 13355
A2 = 737,09
x0 = 19,692
p = 2,4209
Gasóleo <2,0 l !" !"# = !2! + ! (!1 − !2)1 + !"#"$
!!!
A1 = 19241
A2 = 6603,9
x0 = 17,456
p = 2,5370
Gasóleo >2,0 l !" !"# = !2! + ! (!1 − !2)1 + !"#"$
!!!
A1 = 20446
A2 = 6603,9
x0 = 14,258
p = 3,2505
Comerciais ligeiros Gasóleo <3,5t !" !"# = !2! + ! (!1 − !2)1 + !"#"$
!!!
A1 = 20800
A2 = 2597,4
x0 = 15,443
p = 2,3259
#
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Anexo C Emissões de COV + NOx (g/km) calculadas no Copert e comparação com os limites impostos pelas
normas Euro
Setor Subsetor Tecnologia Emissões COV +
NOx (g/km)
Limite norma
Euro (g/km)
Ligeiros de
passageiros
Gasolina < 1,4 l
ECE 15/04 5,20 — Euro 1 1,38 0,97 Euro 2 0,73 0,7 Euro 3 0,33 — Euro 4 0,20 —
Gasolina 1,4 - 2,0 l
ECE 15/04 6,01 — Euro 1 1,22 0,97 Euro 2 0,63 0,7 Euro 3 0,30 — Euro 4 0,19 —
Gasolina > 2,0 l
ECE 15/04 6,57 — Euro 1 1,10 0,97 Euro 2 0,55 0,7 Euro 3 0,26 — Euro 4 0,16 —
Gasóleo < 2,0 l
Convencional 0,75 — Euro 1 0,80 0,97 Euro 2 0,82 0,7 Euro 3 0,86 0,56 Euro 4 0,70 0,3
Gasóleo > 2,0 l
Convencional 1,11 — Euro 1 0,82 0,97 Euro 2 0,88 0,7 Euro 3 0,87 0,56 Euro 4 0,70 0,3
Comerciais
ligeiros Gasóleo < 3,5 t
Convencional 2,24 — Euro 1 1,57 1,37 Euro 2 1,57 0,98 Euro 3 1,28 0,72 Euro 4 1,00 0,39
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Anexo D Emissões de partículas (PM) (mg/km) calculadas no Copert e comparação com os limites impostos
pelas normas Euro para os veículos a gasóleo
Setor Subsetor Tecnologia Emissões PM (mg/km)
Limite norma Euro (mg/km)
Ligeiros de passageiros
Gasóleo < 2,0 l
Convencional 258 — Euro 1 127 140 Euro 2 74 80 Euro 3 61 50 Euro 4 44 25
Gasóleo > 2,0 l
Convencional 258 — Euro 1 127 140 Euro 2 74 80 Euro 3 61 50 Euro 4 44 25
Comerciais ligeiros
Gasóleo < 3,5 t
Convencional 390 — Euro 1 191 190 Euro 2 191 120 Euro 3 133 70 Euro 4 78 40
