Embed Size (px)
Citation preview
Universidad Austral de Chile Facultad de Ciencias de la Ingeniería Escuela de Ingeniería Civil Acústica
Profesor Patrocinante
Dr. Enrique Suárez Silva Instituto de Acústica
Universidad Austral de Chile
Miembros Comisión
Dr. José Luis Barros Instituto de Acústica
Universidad Austral de Chile
Dr. Jorge Sommerhoff Hyde Instituto de Acústica
Universidad Austral de Chile
“Estudio comparativo para modelos predictivos del ruido de tráfico rodado, a través de mediciones in situ en un sector de la
ciudad de Osorno.”
Tesis presentada como parte de los requisitos para optar al Título Profesional de Ingeniero Civil Acústico.
JUAN PABLO ALVAREZ RODENBEEK VALDIVIA – CHILE
2010
2
Agradecimientos
Quiero agradecer sinceramente a mis padres y hermanos, a mi Carolina por la confianza y el apoyo incondicional necesario para salir adelante en este extenso y difícil camino. Agradezco de forma muy especial a toda la familia acústica, por su simpatía y compañerismo en todo momento. A mis profes Enrique Suárez y José Luis Barros por su gran amistad y valiosa colaboración académica en mi trabajo de titulación. A Víctor Cumián por su enorme disposición y alegría. A mis compañeros y amigos Hugo Lobos y Claudio González, por su sincera amistad y desinteresada ayuda para lograr llevar adelante este trabajo. A Carlos Oyarzo (SPEVI) por facilitar desinteresadamente el software Cadna/A para lograr terminar los objetivos pendientes de mi tesis. Y por último quiero agradecer a los dioses del Funk por entregarme esas alegres y terapéuticas melodías durante los eternos días que permanecí en la ciudad más bella de Chile.
3
RESUMEN ........................................................................................................................................................ 4 ABSTRACT....................................................................................................................................................... 5 1. INTRODUCCIÓN ........................................................................................................................................ 6 2. OBJETIVOS ................................................................................................................................................. 8
2.1 OBJETIVOS GENERALES ..................................................................................................................... 8 2.2 OBJETIVOS ESPECÍFICOS ................................................................................................................... 8
3. MARCO TEÓRICO ..................................................................................................................................... 9 3.1 RUIDO ..................................................................................................................................................... 9 3.2 INDICADORES ACÚSTICOS .............................................................................................................. 10
3.2.1. Nivel de Presión Sonora Continuo equivalente ponderado A (LeqA) ........................................... 10 3.2.2 Nivel Percentil (Lp) ........................................................................................................................ 10
3.3 MODELOS DE PREDICCIÓN DE RUIDO DE TRÁFICO .................................................................. 11 3.3.1 Etapa de emisión sonora ................................................................................................................ 11 3.3.2 Etapa de propagación sonora ........................................................................................................ 13
3.4 MODELOS DE PREDICCIÓN DE RUIDO DE TRÁFICO RODADO ................................................. 28 3.4.1 Modelo RLS-90 (Alemania) ............................................................................................................ 29 3.4.2 Modelos de los Países Nórdicos ..................................................................................................... 32 3.4.3 Modelo CERTU (Francia) .............................................................................................................. 36 3.4.4 Modelo CoRTN (Gran Bretaña) ..................................................................................................... 37 3.4.5 Modelo STL-86 (Suiza) ................................................................................................................... 39 3.4.6 Modelo FHWA (Estados Unidos) ................................................................................................... 39 3.4.7 Otros Modelos de Predicción de Ruido de Tráfico Rodado ........................................................... 41
3.5 SOFTWARE DE MODELACIÓN ACÚSTICA EN EXTERIORES ..................................................... 48 3.5.1 Software de modelación Cadna/A Noise Mapping ......................................................................... 48
4. METODOLOGÍA ....................................................................................................................................... 52 4.1 MEDICIONES ....................................................................................................................................... 52
4.1.1 Ubicación de puntos de medición ................................................................................................... 53 4.1.2 Duración y datos adquiridos en terreno para cada medición ........................................................ 54 4.1.3 Número de puntos de medición ...................................................................................................... 57 4.1.4 Instrumental utilizado ..................................................................................................................... 57
4.2 PREDICCIÓN DE RUIDO DE TRÁFICO............................................................................................. 58 4.2.1 Predicción mediante modelos matemáticos simples ....................................................................... 59 4.2.2 Predicción mediante software de modelación ................................................................................ 64
5. ANÁLISIS Y RESULTADOS .................................................................................................................... 69 5.1 ANÁLISIS .............................................................................................................................................. 69
5.1.1 Análisis predicción mediante modelos matemáticos simples ......................................................... 70 5.1.2 Análisis predicción mediante software de modelación .................................................................. 81 5.1.3 Análisis predicción; influencia parámetros propagación .............................................................. 87
5.2 DISCUSIÓN FINAL .............................................................................................................................. 92 6. CONCLUSIONES ...................................................................................................................................... 95 7. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS ...................................................................................................... 97 8. ANEXOS .................................................................................................................................................... 101
4
RESUMEN
El progresivo aumento del parque automotriz en las ciudades de Chile conlleva una
creciente alza en los índices de ruido. Así, el tráfico rodado llega a constituir la principal
fuente de contaminación acústica en las ciudades del país. La predicción del ruido de
tráfico permite obtener datos que deben considerarse en la planificación de las redes viales,
sin embargo, la gran cantidad de variables que intervienen en esta predicción requiere que
los modelos predictivos sean probados y calibrados para las realidades locales con el fin de
que los valores obtenidos sean confiables. En este estudio se presentan resultados de dos
metodologías, una referida a modelos matemáticos simples de predicción de ruido de
tráfico, originados en diversos estudios, y otra referida a software de modelación acústica
en exteriores, que poseen los estándares internacionales para evaluar el ruido generado por
el tránsito vehicular. Estos resultados se contrastan con mediciones in situ en la ciudad de
Osorno, ubicada en la región de Los Lagos en el sur de Chile. Este análisis permite
establecer el o los modelos predictivo de mejor desempeño, a través de una validación con
mediciones en vías estudiadas dentro de la misma ciudad, de acuerdo a las características
locales y su parque automotriz.
5
ABSTRACT
The progressive increase of the number of cars in different cities of Chile entails an
increase of noise range. This way, the road traffic constitutes the main source of noise
pollution in the cities of the country. The traffic noise prediction allows obtaining the data
that must be considered in the planning of road networks, how ever, the great amount of
variables that take part in this prediction requires the predictive models to be tested and
calibrated for each local reality, in order to obtain reliable results. This study presents
results of two different methodology, one refer to simple mathematic predictive models of
traffic noise and other refer to software for prediction of environmental noise, to have the
international standards to evaluate the traffic noise. These results are compared with the
measures obtained from Osorno city, located in Los Lagos region in the south of Chile.
This analysis allows us to establish the best evaluated predictive model, through a
validation done with measurements on studied roads in the same city, according to the local
characteristics and the number of cars.
6
1. INTRODUCCIÓN
Desde hace algunos años uno de los factores que afectan sustancialmente la calidad
de los ambientes, tanto en espacios interiores como exteriores, es el nivel de ruido
excesivamente elevado. La preocupación por esta forma de contaminación va adquiriendo
en la actualidad la relevancia que el problema requiere, sobre todo en los núcleos urbanos.
Para abordar con eficacia esta problemática se hacen estudios y se promulgan disposiciones
legales en la línea de vigilar, predecir, controlar y corregir dentro de lo posible las
actividades para disminuir los niveles de ruido. La medida más importante a considerar es
tratar de incidir sobre las fuentes de ruido. En el caso de las ciudades, y de acuerdo a
múltiples estudios, la principal fuente de ruido es el tráfico vehicular. Este es el caso de la
ciudad de Osorno, en la región de Los Lagos, Chile que se encuentra en pleno crecimiento,
y por lo tanto con un incremento de su parque automotriz.
En la presente investigación se comparan diferentes estándares de predicción de ruido de
tráfico vehicular a través de modelos matemáticos simples con mediciones realizadas en las
principales vías de la ciudad de Osorno. Un modelo de ruido de tráfico se integra de un
modelo de emisión o fuente y un modelo de propagación, en este trabajo sólo se considera
el modelo de emisión para la comparación, además de correcciones de distinta índole, en
los casos que fuese necesario. A esto se suma una comparación con el programa
computacional de predicción de ruido en exteriores Cadna/A Noise Mapping para
establecer diferencias, si existiesen, entre mediciones realizadas en terreno y los resultados
que el programa entrega. Con toda esta información se establece el modelo con mejor
desempeño según las condiciones de medición utilizadas y las características de la ciudad.
Además se procede a realizar un análisis comparativo entre los modelos de predicción, de
los cuales se tiene la información necesaria para el modelo matemático simple, en la etapa
de emisión y que lo incorpora el software Cadna/A, con el propósito de analizar la
7
influencia de los parámetros relacionados con el medio donde se propaga el sonido para una
distancia cercana a la fuente (vía).
El objetivo de un modelo de predicción del ruido del tráfico rodado es el de disponer de una
herramienta que permita prever los niveles sonoros que se generan por la existencia de una
vía, una modificación de la misma, o bien aquellos niveles de ruido que se producirá con la
creación de una nueva vía de circulación del tráfico rodado. La comparación entre tales
previsiones y los máximos niveles sonoros permitidos en la normativa de aplicación
permitirán conocer el impacto acústico de la futura actuación y plantear, a nivel de
proyecto, las medidas correctivas necesarias.
8
2. OBJETIVOS
2.1 OBJETIVOS GENERALES
Comparar diferentes modelos de predicción de ruido de tráfico rodado, con
mediciones en la ciudad de Osorno, a través de modelos matemáticos simples y
software.
2.2 OBJETIVOS ESPECÍFICOS
Definir los modelos predictivos de tráfico rodado a estudiar dentro de la ciudad
de Osorno.
Estudiar las características de ruido de tráfico como una fuente urbana de ruido.
Analizar y definir un procedimiento de medición para obtener valores de ruido
de tráfico rodado representativos de la emisión de la fuente.
Establecer el modelo predictivo de ruido de tráfico más adecuado según las
condiciones de medición y las características de la ciudad.
Validar el modelo más adecuado a obtener mediante mediciones en vías
estudiadas dentro de la ciudad de Osorno.
Cuantificar el rango de desviación, si existiese, de algunos de los métodos de
ruido de tráfico rodado que incorpora el programa computacional de predicción
de ruido en exteriores Cadna/A.
Cuantificar en un único valor la influencia de los parámetros relacionados con la
propagación sonora cerca de la misma.
9
3. MARCO TEÓRICO
3.1 RUIDO
Físicamente no hay distinción entre sonido y ruido. El sonido es una percepción
sensorial y la forma compleja de los patrones de las ondas se denominan ruido, música
palabra, etc. El ruido es un sonido no deseado [Recuero, 1995], y por lo tanto, corresponde
a una clasificación subjetiva del sonido. Consecuentemente, no es posible definir el ruido
exclusivamente en base de los parámetros físicos del ruido. Sin embargo, en algunas
situaciones el sonido puede afectar negativamente la salud debido a la energía acústica que
contiene [WHO, 1999].
El sonido puede tener un rango de diferentes características físicas, pero solo se interpreta
como ruido cuando afecta psicológicamente o fisiológicamente en forma negativa a las
personas. Que un sonido se clasifique como ruido depende en parte de la experiencia
auditiva que produce en la persona, y de su opinión subjetiva sobre el mismo [Sommerhoff,
2000].
3.1.1 Ruido ambiental o ruido urbano
La Directiva del Parlamento Europeo [UE, 2002] define como ruido ambiental al
sonido no deseado o nocivo generado por la actividad humana en el exterior, incluido el
ruido emitido por medios de transporte, emplazamientos industriales o edificios
industriales. El ruido urbano incluye todas las fuentes de ruido excepto el ruido al interior
de los lugares industriales de trabajo [WHO, 1995; 1999]. En general, el término ruido
urbano hace referencia al ruido exterior en la vecindad de las áreas habitadas [Harris,
1998].
10
3.2 INDICADORES ACÚSTICOS
Para relacionar la respuesta de las personas frente al ruido normalmente considerado
como energía acústica, se emplean indicadores que obtienen la energía media del sonido
que impacta en el receptor durante un lapso determinado. Esta se mide en decibeles dB, y
se utiliza para ello un filtro de ponderación A, utilizado universalmente en estudios
medioambientales [Schroder, 2001], el que simula la respuesta del oído humano. La mayor
parte de los descriptores utilizados emplean el Nivel Continuo Equivalente con ponderación
A (LAeq) y el Percentil de Nivel Sonoro para una distribución acumulada de las
mediciones.
A continuación se definen los índices de valorización o descriptores acústicos utilizados
por los distintos modelos matemáticos aplicados.
3.2.1. Nivel de Presión Sonora Continuo equivalente ponderado A (LeqA)
Es aquel nivel de presión sonora constante, expresado en decibeles A, que en el
mismo intervalo de tiempo, contiene la misma energía total (o dosis) que el ruido medido.
)()()(1log100 2
2
dBAtdP
tPT
LeqAT
o⎥⎦
⎤⎢⎣
⎡⋅⋅= ∫ (1)
Donde:
T: Período total de duración de la medición
P(t): Presión Sonora en función del tiempo
3.2.2 Nivel Percentil (Lp)
11
Dado que los niveles de ruido fluctúan con el tiempo, esta caracterización se lleva a
cabo utilizando diferentes niveles estadísticos. Un método ampliamente usado para medir
las variaciones del nivel de presión sonora en el tiempo es realizando un análisis de
distribución de niveles. Cuantificándose por medio de la variable llamada percentil L p, que
indica el nivel en dB(A) que es sobrepasado durante un P% del tiempo de medición. Así,
por ejemplo, se tiene el L10, L50 y L90 que son los niveles que han sido excedidos el 10,
50, ó 90% del tiempo, y se usan para las típicas medidas promedio de los niveles de ruido
máximo, la mediana y ruido de fondo respectivamente. [Sommerhoff, 2000].
3.3 MODELOS DE PREDICCIÓN DE RUIDO DE TRÁFICO
Estos modelos de previsión que están conformados por ecuaciones matemáticas
sencillas, son muy similares entre si, y se elaboran a partir de la integración de dos
modelos, el modelo de fuente, y el modelo de propagación del ruido.
3.3.1 Etapa de emisión sonora
El tráfico sobre una vía, ya sea urbana o una autopista, consiste en un gran conjunto
de vehículos de distintos tipos, clases, marcas y modelos cuya proporción relativa dentro
del flujo total depende del tipo de vía y de la hora del día, entre otros factores. En la ciudad,
las mayores fuentes son los motores y el sistema de escape de gases de los automóviles,
camiones pequeños, buses y motocicletas. El impacto sonoro de una carretera está
originado por el ruido producido por estos vehículos en su paso por ella. El análisis desde el
punto de vista de la emisión de un vehículo permite diferenciar los tipos de focos:
• Ruido emitido por el sistema motor del vehículo, destacándose el ventilador, el motor,
la caja de cambios y el tubo de escape.
12
• Ruido emitido por el movimiento del vehículo, específicamente el ruido producido por
el contacto del neumático con la calzada (rodadura) y el ruido aerodinámico. El ruido
de rodadura es el predominante en la circulación por carretera, puesto que aumenta
entre 8 dB y 12 dB cada vez que se dobla la velocidad. Para velocidades de circulación
inferiores a 50 Kilómetros por hora, los ruidos del motor y del tubo de escape de gases
son los principales focos.
Tabla 1: Resumen comparativo de los ruidos de mayor significación producidos por un
automóvil.
Tabla 1. Fuentes de ruido de automóvil.
Fuente: University of Chicago, 1974 [EPA, 1974].
13
Cabe destacar que la emisión de ruido de los vehículos pesados responde a los mismos
factores antes señalados; sin embargo, la magnitud es la que se incrementa con respecto a
los vehículos ligeros.
Al evaluar la vía como una fuente sonora, el nivel de emisión dependerá fundamentalmente
de:
• La densidad de vehículos.
• El porcentaje de vehículos pesados.
• La velocidad.
Ligados a estos factores se encuentra la ponderación del tipo de pavimento y la pendiente
de la vía, entre otros.
Los distintos métodos de predicción del ruido de tráfico rodado consideran condiciones
viales ideales, es decir; flujo continuo de vehículos en una carretera infinitamente larga y
con propagación sonora libre, sin absorciones o reflexiones indeseadas. El tipo de carpeta
(pavimento) de referencia es definida en cada normativa en particular [Cárdenas, 2004].
3.3.2 Etapa de propagación sonora
Una vez establecidos los parámetros de la emisión sonora, se estima el descriptor de
referencia a la distancia de referencia. A este valor inicial, se le aplican las condiciones de
propagación.
Es importante destacar las diferencias que existen al momento de considerar una sección de
la carretera. Esto se realiza principalmente para dividir la vía en tramos según la
uniformidad de sus variables (tráfico, tipo de pavimento, velocidad).
14
φ2
Segmento de carretera
a) Ponderación de la sección de la carretera.
Para algunos de los modelos matemáticos de predicción del ruido producto del tránsito
vehicular, el receptor se ubica perpendicularmente asumiendo una carretera infinitamente
larga. La altura de éste dependerá de cada estándar. La sección de la carretera considerada
se denomina corrección por segmento finito, corrección por ángulo de visual o ángulo de
apertura y está determinada por la Ecuación 2 que utiliza la diferencia angular que muestra
la Figura 1 y 2. Esta corrección debe ser restada al valor predicho inicialmente, es decir, al
descriptor estimado para una carretera infinitamente larga a la distancia de referencia.
Figura 1: Ángulos en el receptor en función de los extremos de la carretera
Los ángulos φ1 y φ2 se miden desde el rayo perpendicular entre la carretera y el receptor;
serán positivos si se miden en sentido horario, de otro modo, se evalúan como negativos. El
ángulo φ1 siempre corresponde al que está ubicado a la izquierda.
φ1
Receptor
15
Figura 2: Segmento de carretera cuyos ángulos se determinan desde la línea perpendicular a
la vía.
La Ecuación 2 entrega la versión más simple de corrección por segmento finito de
carretera:
( )⎥⎦⎤
⎢⎣⎡ −
=Δπφφ 12log10segmento (2)
Donde:
Δsegmento : Segmento de la vía considerada (Adimensional)
φ1 y φ2 : Ángulos de barrido.
Según el modelo alemán (RLS-90) la sección de la vía es tratada como una fuente puntual.
Toda la energía emitida por una sección es concentrada en un punto y propagada hasta el
receptor. Mientras mayor es el tramo de la carretera considerado, mayor es el valor del
descriptor que se determinará. En este sentido, la Ecuación 2 da cuenta de este incremento.
Para aplicar esta formulación se debe tener en observación consideraciones sobre el largo
de la sección según las condiciones de uniformidad de la vía, principalmente en cuanto a las
φ1 φ2
Receptor
Segmento de carretera
16
características del tráfico. En este caso no se requiere la distancia perpendicular del receptor
a la carretera.
Figura 3. Valoración de una sección de carretera como fuente puntual.
La influencia de la sección de la carretera está determinada por:
[ ]dxsegmento log10 ⋅=Δ (3)
Donde:
Δsegmento : Corrección por sección de la carretera.
dx : Longitud en metros del segmento considerado de la vía.
Las variables consideradas en la propagación varían según el estándar empleado. Sin
embargo, se puede indicar como línea base la metodología descrita en la norma ISO 9613
parte I e ISO 9613 parte II sobre propagación del sonido en exteriores. La parte I
corresponde a la atenuación atmosférica, mientras que la segunda entrega una metodología
general estimando las variables que afectan la propagación del sonido en exteriores. Los
principales factores que intervienen en la propagación del sonido en espacios abiertos son
[Cárdenas, 2004]:
Largo de la sección de carretera
Distancia del Receptor al centro de la sección Receptor
d
dx
17
• Atenuación del sonido por distancia (Divergencia geométrica) (Δdist).
• Atenuación del suelo por efecto del terreno (Δsuelo).
• Atenuación del sonido por difracción sonora en edificios o en la topografía (Δedif).
• Atenuación del sonido por efecto atmosférico (Δatm).
• Incremento del sonido por sucesivas reflexiones en fachadas (Ampedif).
b) Ecuación básica
La ecuación básica para calcular el nivel de presión sonora a una distancia r considerando
la propagación del sonido desde una fuente puntual está dada por la siguiente ecuación:
( ) combinadoArLwrLp −−⋅−= 9,10log20)( (4)
Donde:
Lp(r) : Nivel de presión sonora a la distancia r (dB).
Lw : Nivel de potencia sonora de la fuente puntual (dB).
r : Distancia entre la fuente y el receptor (metros).
Acombinado : Atenuación combinada de los factores nombrados (dB).
En la práctica, en casos excepcionales las normas aplican directamente la ecuación 4. Al
conocer el nivel de presión sonora a una cierta distancia de referencia se puede modificar
esta ecuación:
combinadoref
ref ArrrLprLp −⎟⎟⎠
⎞⎜⎜⎝
⎛⋅−= log20)()( (5)
Donde:
Lp(r) : Nivel de presión sonora a la distancia r de la fuente (dB).
Lp(rref) : Nivel de presión sonora a la distancia rref de la fuente (dB).
18
r : Distancia entre la fuente y el receptor (metros).
rref : Distancia de referencia (metros).
Acombinado : Atenuación combinada (dB).
El segundo elemento de la ecuación 5 corresponde a la atenuación sonora producto de la
divergencia geométrica para una fuente puntual, cuyo nivel de presión decae 6 dB por cada
duplicación de la distancia desde la fuente y el receptor.
Una fuente se considera puntual cuando todas las dimensiones de la fuente son más
pequeñas que la mitad de la distancia de la fuente al receptor, para ello deben existir
esencialmente las mismas condiciones de propagación al receptor desde todas las
posiciones de la fuente [Beraneck y co, 1992]. De esta manera, cualquier fuente sonora (por
ejemplo, plantas industriales) pueden dividirse en fuentes menores que cumplan con las
condiciones antes señaladas y así cada una de ellas se considera de tipo puntual.
Al tratarse de una carretera, se puede asumir que ésta se comporta como fuente lineal, cuyo
nivel de presión decae con el exponente unitario de la distancia. Así, la ecuación 5 queda
expresada para una fuente lineal como sigue:
combinadoref
ref ArrrLprLp −⎟⎟⎠
⎞⎜⎜⎝
⎛⋅−= log10)()( (6)
Donde:
Lp(r) : Nivel de presión sonora a la distancia r (dB).
Lp(rref) : Nivel de presión sonora a la distancia rref (dB).
r : Distancia entre la fuente y el receptor (metros).
rref : Distancia de referencia (metros).
Acombinado : Atenuación combinada (dB).
19
Es importante poder discernir cuando se puede considerar a una carretera como fuente
lineal [Harris C., 1998]. El primer aspecto dice relación al flujo de tráfico. Con una
circulación muy pobre y esporádica la fuente sonora se reducirá a las fuentes puntuales que
son los vehículos. Por lo tanto, es importante un flujo vehicular fluido. El segundo aspecto
tiene que ver con la distancia del receptor a la carretera. Se supone un espaciamiento
uniforme de “d” metros entre los vehículos que circulan por una autopista a velocidad “v”.
Entonces, si el receptor está ubicado a una distancia r<d observará en la carretera como un
conjunto de fuentes puntuales (vehículos) pasan frente a él emitiendo a cada tiempo n*(d/v)
un nivel de presión sonora máximo y a cada tiempo (2n+1)*d/2v un nivel mínimo para n=0,
1, 2…N. Como contraparte, si el receptor se ubica a una distancia r>>n estas fluctuaciones
de nivel de presión se hacen imperceptibles, actuando la carretera como una sola fuente
lineal incoherente [Cárdenas, 2004].
c) Atenuación producto del suelo (Δsuelo)
Para distancias inferiores a 100 metros, los rayos acústicos pueden aproximarse a líneas
rectas según muestra la figura 4. Aquí se observa que la reflexión del terreno produce un
segundo rayo desde la fuente al receptor. Este puede producir interferencia destructiva
(atenuación sonora) o interferencia positiva (amplificación sonora) en el punto de inmisión,
dependiendo de la fase que se adquiera entre el rayo directo y el reflejado.
20
Figura 4: Influencia del terreno en la propagación del sonido desde la fuente F hasta el
receptor R. Se observa el rayo directo rd y el reflejado rr. Por su parte, ϕ corresponde al
ángulo de rozamiento, mientras que hF es la altura de la fuente sobre el terreno y hR es la
altura del receptor.
Desde el punto de vista acústico, los tipos de suelo se pueden clasificar en [Harris C.,
1998]:
• Suelo duro: Se le denomina suelo duro en general al terreno de poca porosidad. En esta
categoría están, entre otros, el agua y todos los tipos de pavimento (hormigón, asfalto,
etc.)
• Suelo blando: El suelo cubierto por hierbas, árboles u otra vegetación y todos los suelos
porosos adecuados para el crecimiento de la vegetación, tales como las tierras de
cultivo.
• Suelo mixto: Corresponde a superficies compuestas que tienen áreas acústicamente
duras y blandas.
Sobre suelo acústicamente duro el rayo reflejado (rr según figura 4) produce un incremento
del nivel de presión. Como contraparte, en suelo blando se provoca una fase en reversa en
el rayo reflejado, excepto en muy pocas frecuencias. Esto acarrea una serie de
cancelaciones de onda en el punto de inmisión, que trae consigo una significante atenuación
ϕ
F
R
Terreno
rd
rr hF
hR
21
en banda ancha. Esta atenuación dependerá del ángulo de rozamiento ϕ, de la frecuencia y
de la diferencia de longitud entre el rayo directo y el reflejado (rr-rd).
Un caso particular es la determinación de la atenuación por suelo en dBA a una distancia r
de una fuente foco de un ruido de espectro amplio y homogéneo y sobre suelo
acústicamente blando:
⎟⎠⎞
⎜⎝⎛ +⋅⎟
⎠⎞
⎜⎝⎛−=Δ
rrhm
suelo3001728,4 (7)
Donde:
Δsuelo : Atenuación por causa del terreno (dBA).
hm : Altura media del camino de propagación sobre el suelo. Para suelo plano,
hm=(hf + hr)/2 (m.) (ver fig. 4).
r : Distancia entre la fuente y el receptor (metros).
Los valores negativos de Δsuelo que se obtengan mediante la aplicación de la ecuación 7 no
son significativos y deben reemplazarse por ceros.
Para determinar la atenuación por suelo en otros casos, se utilizan tablas que entregan los
valores de Δsuelo por bandas de frecuencia, considerando el tipo de suelo y la diferencia de
longitud entre el rayo directo y reflejado. En el caso de grandes distancias de propagación
(r>>100 metros), la trayectoria del sonido no se puede aproximar a una línea recta y
corresponde más bien a un camino curvado. En estas circunstancias, la atenuación por suelo
está determinada esencialmente por las superficies cercanas a la fuente y el receptor
respectivamente. Finalmente, cabe destacar que todo lo anterior es válido bajo condiciones
“favorables” para la propagación en dirección del receptor, es decir con condiciones
22
atmosféricas estables, sin interferencia negativa del viento y con gradientes de temperatura
inocuos [Cárdenas, 2004].
d) Atenuación por edificaciones y por topografía (Δedif)
Una línea de edificación produce atenuación por efecto de la difracción sonora, tanto
vertical como lateral.
Figura 5: Vista frontal y alzada de un edificio. a) Difracción sonora lateral (se muestra solo
en un par de bordes). b) Difracción sonora vertical. H es el ancho del edificio (metros); d1
es la distancia entre la fuente y el primer borde (metros); d2 es la distancia del segundo
borde al receptor (metros); d es la distancia directa entre la fuente y el receptor (metros).
Considerando la Figura 5 la determinación de la atenuación por difracción en edificios
viene dada por las mismas expresiones para determinar la pérdida por inserción de barreras
gruesas (IL), es decir, mediante el uso del número de Fresnel (N) (Ec. 8.) y por la fórmula
de la ecuación 9:
[ ]ddHdN −++⋅⎟⎠⎞
⎜⎝⎛= 21
2λ
(8)
a)
b)
H
Fuente Receptor
d1 d2
d
H
Receptor
Fuente
d1
d2
d
23
( )Nedif ⋅+⋅=Δ 303log10 (9)
Donde:
N : Número de Fresnel.
λ : Longitud de onda de la banda de frecuencia considerada (metros).
d1 : Distancia entre la fuente y el primer borde del edificio (metros).
d2 : Distancia entre el segundo borde del edificio y el receptor (metros).
H : Ancho del edificio (metros).
Sin embargo, la estimación de la atenuación por esta metodología se complica
drásticamente conforme aumenta el número de edificaciones. En efecto, en un área urbana,
la cantidad de edificaciones de distintas alturas y espaciados entre sí provoca que el cálculo
manual de la atenuación por difracción en el punto de inmisión producto de las
contribuciones de todas las edificaciones de un perímetro determinado (perímetro de
influencia) se torne complejo. Pese a lo anterior, la aparición y evolución de computadoras
de gran capacidad permiten, hoy en día, evaluar con este procedimiento la atenuación por
difracción de una manera mucho más rápida y exacta. El efecto de difracción sonora
también es válido en presencia de pantallas acústicas y en el caso de la topografía. Los
montículos, las colinas o cualquier desnivel significativo del terreno que interfiera la línea
de visión entre el receptor y la fuente sonora pueden tratarse de manera similar que las
edificaciones [Cárdenas, 2004].
e) Atenuación atmosférica (Δatm)
La norma ISO 9613 parte I es el estándar más extensamente utilizado hoy para la
determinación de la atenuación atmosférica. La atenuación producto de las condiciones
atmosféricas se debe principalmente a la disipación de energía sonora en calor debido a los
variados procesos de expansión y compresión de las moléculas de nitrógeno y oxígeno al
24
ser excitados por una onda sonora. Lógicamente, estos procesos se darán con mayor
intensidad sobre unas frecuencias en desmedro de otras. Sin embargo, esta atenuación en
general se verá afectada por parámetros atmosféricos “macro” como: humedad relativa del
aire, temperatura y presión atmosférica. La atenuación atmosférica cobra importancia a
distancias considerables del foco de ruido (mayores que 100 metros), siendo su ecuación
más elemental la siguiente [ISO, 1993]:
100r
atm⋅
=Δα (10)
Donde:
Δatm : Atenuación atmosférica. (dB)
α : Coeficiente de atenuación del aire. (dB/Kilómetro)
r : Distancia de la fuente al receptor. (Kilómetros)
Según muestra la Tabla 2 existe una atenuación significativa en altas frecuencias,
destacándose los 109 dB de atenuación por kilómetro en los 4000 Hz a 20ºC y con 10% de
humedad relativa.
25
Tabla 2. Valores del coeficiente de absorción atmosférica α en dB/Km para cada banda de
octava de frecuencia, en función de la temperatura (ºC) y de la humedad relativa del aire
(%). Valores válidos para una presión atmosférica de 1 Atmósfera (101,3 KPa)[ISO, 1993].
125 250 500 1000 2000 400010 0.96 1.8 3.4 8.7 29 9620 0.73 1.9 3.4 6.0 15 4730 0.54 1.7 3.6 6.2 12 3350 0.65 1.6 3.6 7.0 12 2570 0.26 0.96 3.1 7.4 13 2390 0.20 0.78 2.7 7.3 14 2410 0.78 1.6 4.3 14 45 10920 0.71 1.4 2.6 6.5 22 7430 0.62 1.4 2.5 5.0 14 4950 0.45 1.3 2.7 4.7 9.9 2970 0.34 1.1 2.8 5.0 9.0 2390 0.27 0.97 2.7 5.3 9.1 2010 0.79 2.3 7.5 22 42 5720 0.58 1.2 3.3 11 36 9230 0.55 1.1 2.3 6.8 24 7750 0.49 1.1 1.9 4.3 13 4770 0.41 1.0 1.9 3.7 9.7 3390 0.35 1.0 2.0 3.5 8.1 2610 1.3 4.0 9.3 14 17 1920 0.61 1.9 6.2 18 35 4730 0.47 1.2 3.7 13 36 6950 0.41 0.82 2.1 6.8 24 7170 0.39 0.76 1.6 4.6 16 5690 0.38 0.76 1.5 3.7 12 43
Temperatura (ºC)
Humedad relativa
(%)Bandas de Frecuencia (Hz)
30
20
10
0
Coeficiente de Absorción a (dB/Km)
f) Incremento por reflexiones en fachadas (Ampedif)
Las calles urbanas edificadas a uno o a ambos lados de una vía producen sucesivas
reflexiones que dan origen a un refuerzo reverberante que incrementa los niveles de ruido
producidos por el tráfico rodado, denominado efecto “cañón” [Miyara, 1999].
Los software existentes permiten evaluar este factor de forma relativamente precisa,
mediante la utilización de acústica de rayos (acústica de imágenes) y de reflexión especular,
asociando un coeficiente de absorción α en banda ancha a cada una de las fachadas de los
26
edificios relevantes. Una expresión sencilla puede ser calculada para una vía de tráfico
mediante la siguiente expresión [Miyara, 1999]:
[ ] RdrrAmp
fachadaedif +⎟
⎟
⎠
⎞
⎜⎜
⎝
⎛−⋅
⎥⎥⎦
⎤
⎢⎢⎣
⎡
⋅++⋅= α1
21log10
2
(11)
34 ≤⎟⎟⎠
⎞⎜⎜⎝
⎛⋅=
calle
edif
wh
R (12)
Donde:
r : Distancia perpendicular de la vía al receptor (metros).
dfachada : Distancia entre el receptor y la fachada más cercana (metros).
α : Coeficiente de absorción asociado a las fachadas (Adimen.).
hedif : Altura media de los edificios (metros).
wcalle : Ancho de la calle (metros).
Como se puede observar, esta ecuación entrega una aproximación muy general del
fenómeno, situación que queda de manifiesto al estimar un sólo coeficiente de absorción α
aplicable a todas las fachadas de los edificios considerados. También se aprecia que la
expresión (1-α) corresponde al coeficiente de reflexión, siendo este el valor imputable en la
amplificación sonora.
g) Efectos de la temperatura y del viento
Para distancias de propagación superiores a 100 metros, las condiciones atmosféricas
cobran relevancia. Además de la absorción del aire hay que tomar en cuenta las condiciones
de viento y temperatura, sobre todo si el período de estudio comprende varias horas. La
variación de temperatura y viento ambiental, que se traduce comúnmente en gradientes
27
verticales, producen en la propagación sonora el fenómeno denominado refracción del
sonido, que es un cambio en la dirección de propagación de la onda producto de variaciones
en la densidad del medio que a su vez causa una alteración en la velocidad del sonido.
Durante el día, la temperatura del aire desciende regularmente al aumentar la altura por
encima del suelo, provocando una disminución de la velocidad del sonido en ese sentido y
una refracción en ascenso de las ondas. Esta condición se conoce como gradiente de
temperatura. Al contrario, durante la noche, la temperatura suele disminuir por lo que
desciende la altura, debido a la radiación fría de la superficie del suelo, situación
denominada inversión térmica. Aquí, los rayos sonoros se curvan hacia “abajo”, debido a la
refracción presente al aumentar la velocidad del sonido conforme aumenta la altura del
suelo. Por otra parte, en presencia del viento se producen gradientes de velocidades más
complejos. Si se supone que el viento es independiente de la altura, entonces existe una
velocidad del sonido efectiva de c + v (siendo c la velocidad del sonido inicial y v la
velocidad del viento) a favor del viento y de c – v contra él. En estos casos es muy fácil la
aparición de sombras acústicas si el receptor se encuentra contra el viento; por esta razón,
se dice que existen condiciones favorables para la propagación del sonido cuando se está en
la dirección del viento. Finalmente, la turbulencia atmosférica - del viento - acarrea una
disminución de la atenuación debida al terreno. En efecto, esta turbulencia “randomiza” la
fase entre el rayo directo y reflejado provocando una drástica disminución de la
interferencia sonora, fenómeno preponderante en este tipo de atenuación [Cárdenas, 2004].
h) Atenuación por áreas arboladas (Δveget)
Las áreas arboladas o con vegetación densa no proveen de una atenuación significante. Los
troncos y copas de los árboles no son buenas barreras contra el ruido. En el caso de la
vegetación muy densa, que incluso obstruye la línea de visión entre el receptor y la fuente,
ésta ofrece muy poca resistencia al paso de una onda sonora. Prueba de ello es que en la
28
banda de 1 KHz, con 20 metros de vegetación recién se obtiene 1 dB de atenuación
[Cárdenas, 2004]. Ver la Tabla 3.
Tabla 3. Atenuación en dB/metro, para cada frecuencia central de banda de octava.
31.5 63 125 500 1000 2000 4000 8000Δveget
(dB/m) 0.02 0.02 0.03 0.04 0.05 0.06 0.08 0.12
Frecuencia central de banda de octava (Hz)
3.4 MODELOS DE PREDICCIÓN DE RUIDO DE TRÁFICO RODADO
Estos estándares o modelos de previsión que están conformados por ecuaciones
matemáticas sencillas se elaboran a partir de la integración de dos modelos, el modelo de
fuente y el modelo de propagación. A continuación se describe la etapa de emisión o
modelo de fuente de cada método que busca describir la generación del ruido desde la
fuente móvil a partir de dos escuelas distintas. La primera Escuela de Referencia 1 Vehículo
intenta comprender la emisión acústica de un solo vehículo en la vía, y a partir de esto,
explicar el fenómeno de emisión del conjunto del tráfico. Entre los modelos elaborados a
partir de la Escuela 1 Vehículo está el de la FHWA y el CERTU.
La segunda Escuela de Referencia Carretera considera a la vía como una fuente lineal de
ruido donde cada vehículo emite energía con un desfase aleatorio. Para ello asigna una
potencia acústica por unidad de longitud de la vía, bien directamente o bien estableciendo
un nivel base a la distancia de referencia en función de las variables de la circulación y de
la vía, tales como la densidad, velocidad y composición del tráfico, naturaleza y pendiente
de la vía, entre otros. Entre los modelos de este tipo se encuentran el STL-86, de Suiza, el
RLS-90 de Alemania, el CoRTN de Inglaterra.
29
Otro elemento importante en los modelos de emisión es el tipo geométrico de la fuente. La
fuente puede ser considerada puntual (como en el RLS-90), lo que significa que se analiza
la emisión de cada segmento de una vía tomándolo como un punto de referencia y en forma
independiente del resto. Por otra parte, considerar la fuente como lineal, significa que el
segmento de la vía tiene condiciones de emisión homogénea en toda su extensión.
Ejemplos de modelos de fuente lineal son el STATENS PLANVERK de los Países
Nórdicos.
Los modelos de fuente son esencialmente empíricos y conllevan una concepción estadística
del fenómeno puesto que el conocimiento de la potencia acústica y la directividad de cada
vehículo es una tarea inabordable e injustificada. Los niveles sonoros base a la distancia de
referencia normalmente se determinan realizando un gran número de medidas en diferentes
condiciones de tráfico, pero que son cuidadosamente detalladas para poder aislar el factor
emisión de la influencia de otras variables del entorno. Como se verá a continuación, existe
una cierta dispersión entre los diferentes modelos de fuente respecto a los valores de
emisión de referencia y las variables de los vehículos, tales como distancia de referencia,
altura de la fuente, rango de velocidades o de los tipos de vehículos, incluso normalizando
la distancia de referencia, el nivel sonoro base de emisión a tal distancia resulta dispar en
los diferentes modelos. [Arana y Asiain, 2002]
Cabe destacar que todos los métodos que se describirán a continuación fueron
confeccionados para poder ser aplicados en forma manual y en casos simples, generalmente
en carreteras largas y rectas. La informática ha traído consigo la capacidad de mejorar
sustancialmente el cálculo y la complejidad vial, especialmente utilizando la acústica de
rayos al evaluar las reflexiones en fachadas.
3.4.1 Modelo RLS-90 (Alemania)
30
En Alemania, el documento llamado Directivas para la Protección contra el Ruido
en Áreas Urbanas, da un método de previsión de los niveles de ruido producidos por la
circulación. El nivel de emisión que se predice es un nivel de presión sonora de referencia,
llamado LME (Level Mean Emission) se obtiene aplicando todas las correcciones al nivel
básico referido a una distancia de 25 metros desde el centro de la vía completa y medidos a
4 metros de altura. Además el método asume una carretera con dos carriles, cada cual
recibe la mitad del volumen de tráfico y trabaja con una fuente lineal ubicada en la mitad de
los dos carriles a 0,5 metros de altura [RLS90/DIN18005]. Las características del modelo
de emisión en su formato sencillo se presentan a continuación.
pavvel CCLLME ++= 25 (13)
( )[ ]PQL ⋅+⋅⋅+= 082,01log103,3725 (14)
Donde
L25 : Nivel Sonoro Base a 25 metros. (dBA)
Q : Densidad de tráfico. (Vehículos /hora)
P : Porcentaje de vehículos pesados. (%)
El término de corrección para una velocidad (Cvel) distinta de la asumida por defecto (100
Km/h para ligeros y 80 Km/h para pesados), es el siguiente:
( )⎥⎦
⎤⎢⎣
⎡⋅+⋅+
⋅+−=⋅
PPLC
C
ligerosvel 23,810010100log103,37
1,0
(15)
Donde:
( )[ ]302,01log108,27 ligerosligeros VL ⋅+⋅+= (16)
31
( )pesadospesados VL log5,121,23 ⋅+= (17)
LigerosPesados LLC −= (18)
Donde:
VLigeros : Velocidad vehículos livianos. (Vehículos/hora)
VPesados : Velocidad vehículos pesados. (Vehículos /hora)
Se utilizó un término de corrección por tipo de carpeta de rodado (Cpav) que genera un
aumento o una disminución en el nivel de emisión, según los datos de la Tabla 4.
32
Tabla 4.Correcciones según tipo de carpeta modelo RLS-90 [RLS90/DIN 18005].
Tipo de superficie30 40 >50 >60
Asfalto no ranurado 0 0 0 0
Concreto o asfalto rasurado 1 1,5 2 2
Superficie pedregosa con textura lisa 2 2,5 3 3
Superficie pedregosa con estructura rugosa 3 4,5 6 6
Hormigón con tratamiento escoba metal 1 1 1 1
Asfalto hormigón sin grietas 0 0 0 -2
Asfalto poroso con más de 15% de poros del tipo 0/11 0 0 0 -4
Asfalto poroso con más de 15% de poros del tipo 0/8 0 0 0 -5
Máxima velocidad permitida en Km/hora
3.4.2 Modelos de los Países Nórdicos
a) Modelo Statens Planverk 48
Statens Planverk 48 es el método oficial de predicción de ruido de tránsito para los
países nórdicos: Dinamarca, Finlandia, Noruega y Suecia. Su versión inicial data de 1989 y
ha sido actualizado en 1992. El nivel de emisión básico Lbasico ha sido estimado a una
distancia de 10 metros del centro de una vía de dos carriles, con una altura de 1,5 metros
sobre el terreno para un plano horizontal, con una carretera recta e infinitamente larga, con
33
asfalto normal y tráfico fluido y sin presencia de obstáculos o reflexiones, exceptuando las
del suelo. La fuente lineal se ubica a 0,5 metros sobre el pavimento. El nivel de emisión de
referencia LRE se obtendrá por la adición de las correcciones que se apliquen a Lbasico
según la intensidad real horaria, velocidad de los vehículos y porcentaje de vehículos
pesados [Cárdenas, 2004].
La situación básica específica, además de las consideraciones anteriormente expuestas, una
circulación media de 24.000 vehículos por 24 horas, sin la presencia de vehículos pesados,
tráfico fluido y una velocidad de 50 Km/hora. Para estas condiciones, Lbasico corresponde a:
pesadostráficovelbásico CCCLLRE +++= (19)
Donde:
LRE : Nivel de emisión de referencia (dBA).
Lbásico : Nivel sonoro base a 10 metros es igual a 68 dBA.
El término de corrección para una velocidad (Cvel) distinta de la asumida por defecto se
detallan a continuación:
⎟⎟⎠
⎞⎜⎜⎝
⎛⋅=⇒≥
50log30/50 Ligeros
velLigeros
VChKmV (20)
0/50 =⇒< velLigeros ChKmV (21)
Donde:
Cvel : Corrección por velocidad de los vehículos livianos. (dBA)
VLigeros : Velocidad media de los vehículos livianos. (Km/hora)
34
⎟⎠⎞
⎜⎝⎛⋅=
24000log10 NCtrafico (22)
Donde:
Ctrafico : Corrección por intensidad de circulación del tráfico rodado. (dBA)
N : Número de vehículos en un día. (Vehículos/24 horas)
Statens Planverk 48 asume que los vehículos pesados son aquellos de mayor tonelaje con
respecto a un automóvil ligero. Se evalúa su proporción y velocidad media.
Para 90 ≥ v ≥ 50 Km/hora
⎟⎟⎟⎟
⎠
⎞
⎜⎜⎜⎜
⎝
⎛ ⋅+−⋅=
100
500100log10 v
ppCpesados (23)
Para v > 90 Km/hora
⎟⎟⎟⎟⎟
⎠
⎞
⎜⎜⎜⎜⎜
⎝
⎛⋅⎟
⎠⎞
⎜⎝⎛⋅+−
⋅=100
909
50100log10
3
pv
pCpesados (24)
Donde:
Cpesados : Corrección por vehículos pesados. (dBA)
v : Velocidad media de los vehículos pesados. (Km/hora)
p : Porcentaje de vehículos pesados. (%)
b) Modelo Statens Planverk 96
35
Este método es una actualización del modelo anteriormente descrito por lo tanto
obedece a las mismas variables y condiciones de evaluación, donde el rango de velocidad
permitido para vehículos livianos comienza a partir de los 30 (Km/h) y para los vehículos
pesados esta comprendido entre 30 – 90 (Km/h). El descriptor es el nivel sonoro continuo
equivalente LAeq, evaluado a una distancia de 10 metros y una altura de 1,5 metros para un
periodo de 24 horas, aunque puede ser evaluado para cualquier intervalo de tiempo [Arana
y co., 2000].
⎥⎥⎦
⎤
⎢⎢⎣
⎡+⋅= 1010
)(10,)(10,
1010log10pesadosmAeqligerosmAeq LL
AeqL (25)
Donde:
⎟⎟⎠
⎞⎜⎜⎝
⎛⋅+=
TQ
LL ppesadosmAEpesadosmAeq log10)(10,)(10, (26)
⎟⎠⎞
⎜⎝⎛⋅+=
TQLL l
ligerosmAEligerosmAeq log10)(10,)(10, (27)
Siendo
lQ y pQ : Número de vehículos ligeros y pesados respectivamente. (Vehículos/hora)
durante el intervalo de tiempo T (1 hora), en segundos.
Para obtener el nivel de emisión para los vehículos ligeros siguiendo la condición de
hKmVl 40≥ se obtiene la siguiente ecuación:
⎟⎠⎞
⎜⎝⎛⋅+=
50log205,73)(10,
lligerosmAE
VL (28)
Y para una condición de velocidad distinta, hKmVl 40< se obtiene la siguiente expresión.
36
71)(10, =ligerosmAEL (29)
Los vehículos pesados responden a diferentes velocidades que los vehículos livianos, según
las ecuaciones que se detallan a continuación.
Para hKmV
hKm
p 9050 ≤≤
⎟⎟⎠
⎞⎜⎜⎝
⎛⋅+=
50log3081)(10,
ppesadosmAE
VL (30)
Y para hKmVp 50< la expresión será la siguiente.
81)(10, =pesadosmAEL (31)
3.4.3 Modelo CERTU (Francia)
Este modelo francés corresponde al método de tejido abierto del documento francés
“Guide du bruit des transports terrestres” y tiene en cuenta la geometría de la calle
dividiendo los viarios en calle encajada (con perfil en U) o calle con una sola acera
edificada (perfil en L). En su forma más simple sería [González y co., 2002]:
( ) ( ) ⎟⎠⎞
⎜⎝⎛ +⋅−⋅+⋅+⋅+=
3log12log20log1020 c
pleqIdVQEQL (32)
Siendo
Leq : Nivel sonoro continúo equivalente (dBA).
37
lQ y pQ : Número de vehículos ligeros y pesados (Vehículos /hora).
E : Factor de equivalencia entre vehículos ligeros y vehículos pesados.
V : Velocidad (Km/h).
d : Distancia al borde de la carretera (metros).
Ic : Anchura de la carretera (metros).
3.4.4 Modelo CoRTN (Gran Bretaña)
En el Reino Unido el método CoRTN (Calculation of Road Traffic Noise) es el
modelo oficial para estimar los niveles de ruido producidos por una vía de tráfico rodado, el
cual esta contenido en el estándar “Noise Insulation Regulation” de 1988. En este modelo,
el índice descriptor del nivel sonoro corresponde al descriptor estadístico percentil 10%
L10. La distancia de referencia del modelo de emisión está a 10 metros de distancia de la
orilla más cercana de una vía de dos carriles, asumiendo una fuente lineal que recibe todo el
volumen de tráfico y está a 3,5 metros de este extremo, a 0,5 metros de altura [Cárdenas,
2004].
( ) lowvell CCqLRE ++⋅+= log102,42 (33)
Donde
LRE : Nivel de emisión a 10 metros (dBA).
lq : Número de vehículos ligeros por hora.
La corrección para otra velocidad y tráfico compuesto viene dada por:
8,6851log1050040log33 −⎟⎠⎞
⎜⎝⎛ ⋅+⋅+⎟
⎠⎞
⎜⎝⎛ ++⋅=
VP
VVCvel (34)
Donde:
38
Cvel : Corrección por velocidad y vehículos pesados (dBA).
V : Velocidad media de los vehículos livianos y pesados (Km/hora).
P : Porcentaje de vehículos pesados (%).
Este modelo adiciona un ajuste al considerar un flujo de vehículos bajo y distancia pequeña
entre la fuente y el receptor. Se califica como flujo bajo al inferior a 200 vehículos por
hora.
Figura 6. Distancia y altura entre receptor y la fuente [Krauss, 2003].
⎟⎠⎞
⎜⎝⎛⋅⎟
⎠⎞
⎜⎝⎛⋅−=
200log
'30log6,16 2 l
lowq
dC (35)
Donde
Clow : Corrección para pequeños flujos y distancias (dBA).
d’ : Distancia directa desde la fuente al receptor.
39
3.4.5 Modelo STL-86 (Suiza)
El siguiente método corresponde al modelo oficial de predicción de ruido de tráfico
usado en Suiza, el que fue desarrollado a petición de la Oficina Federal para la Protección
del Medio Ambiente (EMPA). STL-86 es un modelo informático de primera generación.
Permite calcular en el punto del receptor el nivel LAeq (usualmente, Leq1hora) tomando en
consideración variables topográficas. Para ello, este método informático se compone de una
sección topográfica y otra acústica. Por supuesto, para esta última sección se entregarán las
ecuaciones matemáticas sólo para el modelo de emisión [Cárdenas, 2004].
STL-86 entrega un nivel de emisión de referencia LRE a la distancia de 1 metro del centro
de una calzada de dos vías o carriles y a 1 metro de altura.
IvpvLRE log10150
120150
1log10423
⋅+⎥⎥⎦
⎤
⎢⎢⎣
⎡⎟⎟⎠
⎞⎜⎜⎝
⎛⎟⎠⎞
⎜⎝⎛ −⋅⋅+⋅⎟
⎟⎠
⎞⎜⎜⎝
⎛⎥⎦⎤
⎢⎣⎡+⋅+= (38)
Donde:
LRE : Nivel de emisión de referencia a 1 metro de distancia y a 1 metro de altura (dBA).
v : Velocidad media de los vehículos, tanto livianos como pesados (Km/hora).
p : Porcentaje de vehículos pesados (Número pesados/número total de vehículos).
I : Intensidad horaria de vehículos (Vehículos/hora).
3.4.6 Modelo FHWA (Estados Unidos)
La Federal HighWay Administration (FHWA) de Estados Unidos ha desarrollado y
difundido uno de los más antiguos métodos para calcular el impacto del ruido del tráfico
rodado a 1 metro de altura. El modelo predice el descriptor Leq 1 hora con ponderación A
inicialmente para un flujo de vehículos que circula a velocidad constante entre 50 Km/hora
40
y 100 Km/hora a lo largo de una carretera infinitamente larga y recta. Como la mayoría de
las metodologías mostradas, el modelo de la FHWA se basa en una serie de correcciones a
un nivel de presión sonora de referencia (llamado comúnmente LRE o LME) a una cierta
distancia normalizada y bajo las condiciones anteriormente descritas. La particularidad de
este método es que calcula las contribuciones de los automóviles livianos, camiones
medianos y camiones pesados en forma separada, adicionándolos energéticamente en la
formulación final. La distancia de referencia corresponde a 15,2 metros medidos desde el
centro de la vía de dos carriles. Los niveles básicos para cada tipo de vehículo son [FHA,
1995]:
⎥⎥⎦
⎤
⎢⎢⎣
⎡++⋅=
⎟⎠
⎞⎜⎝
⎛⎟⎠
⎞⎜⎝
⎛⎟⎠⎞
⎜⎝⎛
101010 101010log10BCPBCMBA LLL
LRE (39)
Donde
LRE : Nivel de emisión sonora de referencia a 15,2 metros (dBA).
Automóviles:
( ) traflBA CVL +−⋅= 4,2log1,38 (40)
Camiones medianos:
( ) trafMBCM CVL ++⋅= 4,16log9,33 (41)
Camiones pesados:
( ) CVL pBCP ++⋅= 5,38log6,24 (42)
Donde
LBA, LBCM, LBCP : Niveles básicos de presión sonora para automóviles, camiones
medianos y pesados respectivamente (dBA).
41
pMl VVV ,, : Velocidades medias de los automóviles, camiones medianos y
camiones pesados respectivamente (Km/hora).
Ctraf : Corrección por intensidad de tráfico (dBA).
Estos niveles básicos son modificados por la corrección por intensidad de tráfico (Ctraf)
debido a que el parámetro del flujo vehicular interviene directamente en el nivel
equivalente en el período de tiempo de muestreo (1 hora). Esta corrección se detalla a
continuación:
252,15log10 −⎟⎟⎠
⎞⎜⎜⎝
⎛ ⋅⋅=
i
itraf V
QC (43)
Donde
iQ : Flujo horario del tipo i de vehículo (Vehículos/hora).
iV : Velocidad media del tipo i de vehículo (Km/hora).
Finalmente, se obtiene la suma energética de las contribuciones de los diferentes vehículos
como se detalla en la ecuación 39.
3.4.7 Otros Modelos de Predicción de Ruido de Tráfico Rodado
a) Modelo Fagotti (Italia)
Italia no posee un método oficial de previsión del ruido por tráfico, por lo que
distintos grupos aplican diversos métodos. Sin embargo entre los más usados está el creado
por Fagotti, que esta basado en mediciones. La relación funcional esta basada
42
esencialmente en análisis estadístico de regresión. Este modelo utiliza el nivel sonoro
continuo equivalente ponderado A, Leq [Cvetkovic y co., 1997].
( ) 5,33888log10 +⋅+⋅++⋅= bpmleq QQQQL (36)
Donde
bpml QQQQ ,,, : Flujos de vehículos livianos, motocicletas, vehículos pesados y buses
respectivamente.
b) Modelo Sánchez (España)
La siguiente metodología de predicción de ruido de tráfico no es oficial en España.
Corresponde a un modelo de cálculo analítico simple donde el nivel de emisión de
referencia LRE se calcula a 25 metros del centro de la calzada. No existe altura de
referencia y la ecuación del modelo de emisión entrega el descriptor en dBA [Cárdenas,
2004]:
( ) pavvelpl CCQQLRE ++⋅+⋅+= 8log101,35 (37)
Donde
LRE : Nivel de emisión de referencia a 25 metros (dBA).
lQ y pQ : Flujos de vehículos ligeros y pesados respectivamente (Vehículos/hora).
velC : Corrección por velocidad de circulación de los diferentes vehículos (dBA).
Cpav : Corrección por tipo de pavimento (dBA).
La Tabla 5 da cuenta de la corrección por velocidad.
43
Tabla 5. Valores velC para distintas velocidades de circulación.
Velocidad ( hKm
) )(dBACvel
<50 0
60 1
70 2
80 3
90 4
La corrección por pavimento considera el tipo de calzada presente y su influencia en los
niveles de emisión de la fuente, según Tabla 6:
Tabla 6. Valores pavC según el tipo de calzada.
Tipo de pavimento )(dBACpav
Asfalto liso -0,5
Asfalto rugoso 0
Hormigón 1,5
Adoquinado 4
c) Modelo González (Uruguay)
Este modelo fue desarrollado en la ciudad de Montevideo luego de haber analizado
12 modelos desarrollados en países de América Latina y Europa, en particular España
donde se requirió realizar una corrección aditiva para centrar los residuos (valores medidos
menos valores simulados) en cero. Algunas veces esta corrección fue del orden de decenas
de decibeles para obtener valores comparables a los reales a través de la simulación. Surgió
entonces la necesidad de un planteamiento alternativo que se acerque más a la realidad que
se trata de describir tomando explícitamente en consideración los eventos acústicamente
anómalos. Se basa en un análisis de regresión para los datos obtenidos en la ciudad. El
44
descriptor utilizado es el nivel sonoro continuo equivalente ponderado A, el cual se
describe a continuación [González y co., 2000]:
( ) ( )dCOMALeq log1084,601,933,2log104,49 ⋅−⋅+⋅+⋅+⋅+= (44)
Donde
A, M, O, C : Flujos de los automóviles, motocicletas, ómnibuses y camiones
respectivamente (Vehículos/hora).
d : Mitad del ancho de la calle medida (metros).
Los coeficientes de la ecuación 44 pueden interpretarse de la siguiente manera, cada
ómnibus equivale acústicamente a 9 automóviles; cada camión a casi 7 automóviles
(precisamente 6,84) y cada moto a más de 2 automóviles (2,33).
La validez de esta ecuación en un rango de ± 3 dBA está dada para los siguientes valores
de los parámetros en juego:
• Q entre 200 y 4000 vehículos/hora, incluyendo vehículos livianos, pesados y motos.
• d entre 3 y 15 metros.
• Calles semiabiertas.
• Para velocidad (v) superior a los 60 Km/h, debe aplicarse la corrección lineal
expresada en Km/hora, que se detalla a continuación.
67,815,0 −⋅=Δ vv (45)
d) Modelo Comisión Nacional del Medio Ambiente (CONAMA 1996) (Chile)
45
Este modelo es un “Borrador de Norma de Calidad Acústica de Viviendas",
elaborado por Ambiente Consultores Ltda. en el año 1996. El descriptor que utiliza este
modelo es el nivel sonoro continuo equivalente diurno con ponderación A que se detalla a
continuación [CONAMA, 2001]
( ) ( ) ( )502,0log14log1060 −⋅+⋅−⋅+= VMAdFVELeq (46)
Donde
Leq : Nivel equivalente diurno, expresado en dBA sin decimales.
d : Distancia entre el borde de la calzada y la ventana representativa de la fachada más
próxima (metros).
FVE : Flujo de vehículos equivalente (Vehículos/hora)
VMA : Velocidad máxima autorizada (Km/hora).
FVPFVLFVE ⋅+= 7 (47)
Donde
FVL : Flujo de vehículos livianos (hasta 9 pasajeros o menos de 3.500 Kg)
(Vehículos/hora)
FVP : Flujos de vehículos pesados (más de 9 pasajeros o más de 3.500 Kg)
(Vehículos/hora).
e) Modelo CONAMA 2001 (Chile)
Se considera como modelo base el método establecido por la Federal Transit
Administration (FTA). Este método efectúa un análisis tomando como referencia niveles
SEL por categoría de vehículos, factibles de calibrar a la realidad del parque nacional. Este
método no considera correcciones por pendiente y ángulo visual, variables que se estiman
triviales, considerando que el modelo propuesto por Ambiente Consultores tiene por
46
objetivo establecer una primera evaluación de los niveles que generará el proyecto. De
acuerdo a las mediciones realizadas en terreno para la Avenida Américo Vespucio en
Santiago durante el periodo diurno, los niveles SEL medidos por tipo de vehículos se
especifican en la Tabla 8 [CONAMA, 2001]
Tabla 7. Niveles SEL medidos por tipo de vehículos.
Tipo de vehículos
Automóvil
Camioneta
Jeep y Furgones
Vehículos pesados 2 ejes
Buses interurbanos
Vehículos pesados multiejes
SEL (Sound Expusure Level)
79,1
84,3
73,8
75,0
74,6
79,9
A partir de la tabla anterior se agrupan los distintos tipos de vehículo en 3 categorías,
tomando como nivel de referencia SEL, el promedio de ellos.
Tabla 8. Niveles SEL agrupados por categoría.
Tipo de vehículo
LivianosAutomóvilesCamionetas
Jeep y furgonesMedianos
Vehículos pesados de 2 ejesBuses interurbanos
PesadosVehículos pesados multiejes
80
84
SEL (Sound Expusure Level)
75
47
El modelo de emisión propuesto se determina a 15 metros y se utiliza el descriptor Leq,
como se muestra a continuación:
⎟⎟⎠
⎞⎜⎜⎝
⎛++⋅= 10
)(10
)(10
)(
101010log10pesadosLmedianosLlivianosL
ref
eqeqeq
N (48)
Donde
Nref : Nivel de emisión sonora de referencia a 15 metros (dBA).
Los niveles equivalentes por cada categoría, siguiendo los valores establecidos en la Tabla
8, nos muestra las siguientes expresiones matemáticas:
( ) 6,3580
log1,28log1075)( −⎟⎠⎞
⎜⎝⎛⋅+⋅+= l
leqVQlivianosL (49)
( ) 6,3580
log9,23log1080)( −⎟⎠⎞
⎜⎝⎛⋅+⋅+= m
meqVQmedianosL (50)
( ) 6,3580
log6,14log1084)( −⎟⎟⎠
⎞⎜⎜⎝
⎛⋅+⋅+= p
peq
VQpesadosL (51)
Donde
pml QQQ ,, : Flujos de vehículos livianos, medianos y pesados respectivamente
(Vehículos/hora)
pml VVV ,, : Velocidades de los vehículos livianos, medianos y pesados respectivamente
(Km/hora).
f) Modelo Valdivia 1996 (Chile)
48
Este modelo es una modificación del modelo español desarrollado por Sánchez
ajustado a las condiciones de tránsito reinantes en las vías de Valdivia, a través de
mediciones in situ. En esta modificación del modelo se han separado los vehículos pesados
en dos grupos; los buses y el resto de vehículos pesados con el fin de mejorar la precisión
de la ecuación. El descriptor es el nivel continuo equivalente medido a 25 metros del centro
de la vía que se describe a continuación [Sánchez y co, 1996]:
( ) pavvelBpl CCQQQLRE ++⋅+⋅+⋅+= 0,62,9log106,33 (52)
Donde
LRE : Nivel de emisión sonora de referencia a 25 metros (dBA).
Bpl QQQ ,, : Flujos de vehículos livianos, pesados y buses respectivamente.
Cvel : Corrección por velocidad de circulación (dBA).
Cpav : Corrección por tipo de carpeta de rodado (dBA).
Las correcciones por velocidad de circulación y por tipo de carpeta de rodado fueron
descritas en las Tablas 5 y 6 respectivamente, en el modelo de Sánchez.
3.5 SOFTWARE DE MODELACIÓN ACÚSTICA EN EXTERIORES
3.5.1 Software de modelación Cadna/A Noise Mapping
Cadna/A (Computer Aided Noise Abatement) es el software para el cálculo,
presentación, gestión y predicción de la exposición al ruido e impacto de contaminantes
atmosféricos. Independientemente que su objetivo sea estudiar la inmisión de ruido de una
planta industrial, de un centro comercial incluyendo un parking, de una nueva autopista o
49
línea ferroviaria, o incluso ciudades enteras y zonas urbanizadas, Cadna/A está diseñado
para llevar a cabo todas estas tareas. Es un software para plataformas Windows de 32 y 64
bits, este programa permite la predicción de ruido y generación de mapas de ruido
[CONAMA, 2008].
Cadna/A es un software comercial de la empresa alemana DataKustik. En el mercado actual
existen programas que ofrecen prestaciones similares, como SOUNDPLAN, LIMA,
MITHRA, etc. En este estudio se trabaja con Cadna/A, ya que es el disponible en el
Instituto de Acústica de la Universidad Austral de Chile.
a) Modelos de Propagación y predicción
Los modelos que utiliza este software son consecuentes con los métodos dispuestos en la
Directiva 2002/46/CE [UE, 2002]. No obstante a lo anterior el software incluye numerosas
normas locales de los países europeos para las fuentes de ruido; carreteras, trenes, aviones e
industrias. Este programa permite el cálculo de los niveles de ruido tomando en cuenta las
reflexiones de hasta orden 20.
Este software puede exportar los resultados calculados hacia archivos DXF para su
incorporación en planos y mapas digitales, SIG para creación de mapas cartografiados,
archivos de bases de datos en formatos TXT, hacia otros formatos de software de
modelación como LIMA y MITHRA y finalmente se pueden exportar los datos hacia el
software de posicionamiento global gráfico Google Earth mediante archivos KML donde se
exportan las líneas de contorno en forma de fotografía y las edificaciones en forma de
elementos 3D [CONAMA, 2008].
b) Escenarios
50
De acuerdo a la Directiva 2002/49/CE [UE, 2002] de la comunidad europea, el software
permite numerosos formatos de importación, herramientas de conversión y modificación
que permite acceso a los datos existentes en formatos digitales. Características de manejo y
validación para corroborar geometría y datos de los objetos en el modelo. Se implementan
indicadores de ruido tales como Lden y Lnight incluyendo los horarios específicos que
comprenden los períodos de día para día, tarde y noche.
También realiza cálculo de puntos receptores en una cuadrícula, cálculo distribuido de
proyectos de cualquier tamaño en varios computadores en una red, herramientas para
calcular número de habitantes, herramientas de exportación con información de los
resultados hacia el público, entre otras posibilidades.
En teoría las limitaciones del software con respecto al tamaño del modelo a realizar son: 16
millones de objetos por cada tipo de objeto presente en el programa, 2 mil millones de
puntos por cada objeto y una malla de cálculo de 2 mil millones por 2 mil millones de
puntos. Es decir que las limitaciones del tamaño de los proyectos no están dadas por el
software sino que por el hardware presente en la máquina donde se trabaja. Para que esta
limitación de hardware no sea un problema, Cadna/A ofrece herramientas con tecnología
PCSP para distribución de cálculos y extensiones para realizar cálculos en redes. Debido a
lo anterior, con Cadna/A se pueden realizar modelaciones para proyectos de cualquier
tamaño [CONAMA, 2008].
c) Características de interés
Permite visualización 3D de mapas de ruido, donde se muestra una detallada visión en tres
dimensiones del proyecto mostrando todos los objetos relevantes. Además ofrece edición
de los objetos en tiempo real en el modo de visión 3D, libre movimiento de cámara a través
del modelo en rutas predefinidas, control de la visualización y dirección del movimiento
con el mouse, leyenda de la malla, creación de videos en formato AVI para presentaciones,
entre otros [CONAMA, 2008].
51
d) Archivos que permite Importar y Exportar
En este software se pueden importar datos de archivos de CAD, archivos SIG, bases de
datos y otras aplicaciones. Es posible importar coordenadas de puntos y todos los atributos
de objetos con la interfaz ODBC. Estos datos pueden ser administrados y actualizados en
hojas de cálculo tipo Excel o bases de datos tipo Access u Oracle. Lo anterior permite, por
ejemplo, actualizaciones de datos ordenados de construcciones de nuevas vías accediendo
periódicamente a las bases de datos de sus sistemas. Finalmente se pueden importar
archivos desde otros programas de modelación como Mithra y Lima [CONAMA, 2008].
e) Ciudades Modeladas con Cadna/A
Algunos ejemplos de ciudades o barrios modelados con Cadna/A: Bristol, Nottingham,
Sheffield en Inglaterra, Stuttgart en Alemania, Puerto Montt, Antofagasta, Providencia en
Chile y varias ciudades de Chipre, entre otros [www.datakustik.com].
52
4. METODOLOGÍA
A continuación se presenta la metodología utilizada para realizar la comparativa
entre mediciones “in situ” y los diferentes métodos descritos en el capítulo anterior
referidos a la predicción del ruido producido por el tránsito vehicular. Dentro de estos
métodos de predicción se analizan tanto los modelos matemáticos simples en su etapa de
emisión sonora y también a través de programas computacionales.
Primeramente se detalla la etapa de mediciones realizadas en la ciudad de Osorno, región
de Los Lagos durante el periodo enero – abril de 2008. Estos datos corresponden a las
mediciones a utilizar en este trabajo. Posteriormente se desarrollan las correcciones
desarrolladas y utilizadas para comparar apropiadamente los resultados entregados por los
diferentes métodos, por ejemplo unificar distancia de referencia, unificar descriptores, entre
otros, para los modelos matemáticos simples. Para la comparación entre mediciones “in
situ” y los programas computacionales se utiliza el software de modelación acústica en
exteriores Cadna/A, el cual incorpora dentro de su configuración de cálculo algunos de los
modelos matemáticos simples descritos en el marco teórico, adicionando a ellos el modelo
de propagación. Algunos ejemplos de métodos de cálculo a utilizar son RLS-90, CoRTN,
entre otros. A través del software se logra evaluar los fenómenos acústicos de propagación,
reflexión y absorción, los cuales no se consideraron en el análisis por modelos matemáticos
simples. Teniendo todos estos antecedentes se procede a establecer el modelo de mejor
desempeño según las condiciones de medición utilizadas y las características de la ciudad
estudiada, a través de un análisis estadístico de probabilidad y diferencias.
4.1 MEDICIONES
53
La metodología de medición empleada utiliza los criterios de caracterizar las vías
según el método de viales para mapas de ruido. Básicamente consiste en tomar
directamente de la fuente los niveles de ruido. En este caso se mide a distancias próximas a
las vías que son consideradas fuentes lineales de emisión. Para determinar aquello, fue
necesario realizar un estudio urbanístico de la zona de estudio y determinar tramos
homogéneos de vías para establecer las estaciones o puntos de medición [Lobos, 2009].
Los puntos se escogieron de modo de lograr capturar o medir sólo el ruido generado por el
tráfico vehicular en vías con flujos vehiculares más o menos constantes.
4.1.1 Ubicación de puntos de medición
Para la selección de los puntos de medición se han considerado los siguientes
criterios:
• La carpeta de rodado no debe poseer alteraciones tales como hoyos, tapas de
cámaras sueltas y reductoras de velocidad.
• El punto de medición se ha ubicado en mayoría a 8 m perpendiculares al eje de la
calzada; de no ser posible se consideró una distancia mayor dentro de una cota
máxima de 15 m.
• Los puntos de medición se encuentran suficientemente alejados de cruces con
semáforos, con Disco Pare, con Ceda el Paso; los cuales afectan el flujo vehicular
(velocidad, frenado, etc.).
• No debe existir apantallamiento acústico por elementos sólidos entre la fuente de
ruido (tránsito vehicular) y el punto de medición.
• Se descartaron vías con pendientes mayores a 2%.
54
• Se descartaron eventos acústicamente anómalos (ladridos de perros, bocinas,
sirenas, etc.).
La selección de cada punto de medición definitivo se ha realizado en terreno, donde se
verifica que efectivamente se cumple con los criterios planteados y que el punto de
medición no se vea afectado por otras fuentes de ruido externas a la que se desea evaluar
(ver Figura 7 y 8).
4.1.2 Duración y datos adquiridos en terreno para cada medición
Algunas normas establecen la necesidad de asegurar una cantidad mínima de paso
de vehículos para establecer la duración de la medición. Considerando el objetivo de estas
mediciones que es realizar comparaciones, que permitan validar la utilización de alguno de
los modelos analizados y en concordancia a referencias que establecen 15 minutos como
tiempo mínimo de medición, se decidió utilizar este intervalo para las mediciones
[CONAMA, 2009].
Se han considerado los siguientes datos y descriptores para cada medición de ruido: Leq
dB(A) (nivel de presión sonora continuo equivalente con ponderación A), Lmax y Lmin
(nivel máximo y nivel mínimo), y los niveles percentiles L10, L50 y L90. Además, durante
cada medición se ha realizado un conteo de vehículos diferenciado (livianos, medianos,
pesados). Se realizó en base al número de ejes y de ruedas en lugar del peso, ya que fue un
parámetro posible de observar en cada estación. Paralelamente se tomaron medidas de las
características físicas del entorno del punto de medición y de las condiciones de tráfico de
las vías estudiadas.
55
Figura 7. Puntos de medición en la ciudad de Osorno (Google Earth).
56
Figura 8. Puntos de medición en la ciudad de Osorno (Google Earth).
57
4.1.3 Número de puntos de medición
Los puntos de medición deben permitir obtener una base de datos apropiada para
comparar, realizar posibles ajustes y validar los modelos en cuanto al nivel generado por
cada fuente (vía de tráfico vehicular). Es así como se ha considerado, en la medida que sea
posible, un punto por cada tramo de la vía considerada. Se han considerado 9 vías de la
ciudad de Osorno, lo que arroja un total de 92 mediciones factibles en horario fuera de
punta (09:30-12:30 y 15:30-19:00) para evitar el congestionamiento.
4.1.4 Instrumental utilizado
Las mediciones se llevaron a cabo con un sonómetro integrador Clase 2 según las
normativas IEC 651, IEC 804.
• Sonómetro Integrador RION NL-20.
• Calibrador Acústico RION.
• Huincha de medida RedLine 50 metros.
• Pedestal de soporte Canon.
• Cámara Fotográfica
• Reloj
• Ficha medición
Se ubicó el sonómetro a 1,5 metros del suelo y en lo posible situarlo a 3,5 metros de
cualquier superficie reflectante [ISO, 1996], además de ubicarlo a una cierta distancia del
eje de la vía. El promedio de la distancia fue de 8 metros. Se utilizó filtro de viento, siendo
58
las condiciones climatológicas favorables para las campañas de medición, lo que implicó
cielos cubiertos sin presencia de chubascos y brisa moderada.
Ilustración 1. Ejemplo ubicación sonómetro en uno de los puntos de medida.
4.2 PREDICCIÓN DE RUIDO DE TRÁFICO
Los métodos predictivos empleados comúnmente pueden clasificarse en cuatro
grupos que van desde los métodos de simulación a escala o maquetas, pasando por el
software de alta capacidad, los métodos de cálculo complejo, y los modelos de cálculo
simple con tablas y ecuaciones sencillas [Krauss, 2003]. A continuación se detallan la
configuración de cálculo de dos métodos del grupo; modelos matemáticos simples y
software de alta capacidad.
59
4.2.1 Predicción mediante modelos matemáticos simples
En esta sección se presentan las correcciones o ajustes necesarios para realizar una
adecuada comparación entre los modelos matemáticos simples y las mediciones.
4.2.1.1 Corrección por distancia de medición
Para corregir o ajustar la distancia de referencia de los modelos se asume que la vía se
comporta como una fuente lineal, cuyo nivel de presión decae con el exponente unitario de
la distancia (divergencia cilíndrica). Por lo tanto los modelos utilizados en la comparativa
fueron ajustados para lograr una mejor aproximación del fenómeno de ruido de tráfico
presente en la ciudad de Osorno. Se unificó la distancia de medición para aquellos modelos
que contemplan una distancia de referencia aplicando la corrección descrita a
continuación1(1):
tan 10 log medicióndis cia
ref
dCd
⎛ ⎞= − ⋅ ⎜ ⎟⎜ ⎟
⎝ ⎠ (53)
Donde
refd : Distancia de referencia de los distintos modelos (metros).
mediciónd : Distancia de medición in situ (metros).
4.2.1.2 Corrección por categorización de vehículos
1 Nota: El modelo RLS-90 predice el nivel a 4 metros de altura por lo tanto la corrección por distancia es levemente distinta al valor generado por la Ec. 53.
60
Cada método incorpora su propia diferenciación de los vehículos. Algunos modelos
poseen dos clases de vehículos, Livianos y Pesados; que los clasifican de acuerdo a su peso
o al número de ejes. En este estudio la clasificación se realizó en base al número de ejes y
de ruedas, parámetros posibles de observar durante el conteo de vehículos en los puntos de
medida. A continuación se detalla la categorización de vehículos realizada para los
diferentes estándares utilizados.
• RLS-90: Vehículos ligeros = autos + motos + camiones chicos. Vehículos pesados
= buses + buses chicos + camiones + micros.
• SP-48: Vehículos ligeros = autos + motos + camiones chicos. Vehículos pesados =
buses + buses chicos + camiones + micros.
• SP-96: Vehículos ligeros = autos + motos + camiones chicos. Vehículos pesados =
buses + buses chicos + camiones + micros.
• CERTU: Vehículos ligeros = autos + motos + camiones chicos. Vehículos pesados
= buses + buses chicos + camiones + micros. También para el factor de
equivalencia (E) entre vehículos ligeros y pesados se utilizó el factor ocupado en el
modelo de Valdivia 1995 [Sánchez y co, 1995] que es 6,6.
• CoRTN: Vehículos ligeros = autos + motos + camiones chicos. Vehículos pesados
= buses + buses chicos + camiones + micros.
• Fagotti: Vehículos ligeros = autos + camiones chicos. Vehículos pesados = buses +
buses chicos + micros. Motocicletas. Vehículos pesados = camiones.
• Sánchez: Vehículos ligeros = autos + motos + camiones chicos. Vehículos pesados
= buses + buses chicos + camiones + micros.
• STL-86: Vehículos ligeros = autos + motos + camiones chicos. Vehículos pesados =
buses + buses chicos + camiones + micros.
• FHWA: Vehículos ligeros = autos. Vehículos medianos = camiones chicos + motos.
Vehículos pesados = camiones + micros + buses + buses chicos.
• González: Vehículos ligeros = autos + camiones chicos. Motocicletas. Ómnibuses =
buses + buses chicos + micros. Vehículos pesados = camiones.
61
• CONAMA96: Vehículos ligeros = autos + camiones chicos + motos. Vehículos
pesados: buses + buses chicos + micros + camiones.
• CONAMA01: Vehículos ligeros = autos + camiones chicos + motos. Vehículos
medianos = buses + buses chicos + micros. Vehículos pesados = camiones.
• Valdivia: Vehículos ligeros = autos + motos + camiones chicos. Vehículos pesados
= buses + buses chicos + camiones + micros.
Donde:
Bus Chico : vehículo de transporte de pasajeros interurbanos de 2 ejes hasta 25
pasajeros.
Bus : vehículo de transporte de pasajeros interurbanos de 2 ejes hasta 45
pasajeros.
Camión Chico : vehículo de carga de 2 ejes hasta 2.5 toneladas.
Micro : vehículo de transporte de pasajeros urbano de 2 ejes hasta 30
pasajeros.
4.2.1.3 Corrección por tiempo de medición
Los modelos utilizados se aplican para obtener el valor del LAeq (Nivel sonoro
continuo equivalente ponderado A) de una hora y se realizaron medidas con un tiempo de
muestreo de 15 minutos y el conteo de vehículos se efectuó en esos 15 minutos. Por tanto, a
la hora de aplicar el modelo, se multiplicó por 4 el número de los diferentes tipos de
vehículos obtenidos en el registro. En la Figura 9 se visualiza un ejemplo donde se
comparan los datos obtenidos de una estación fija de monitoreo ubicada en una de las vías
principales de la ciudad de Puerto Montt [Municipalidad de Puerto Montt, 2009]. Con esos
datos se efectúa el ejercicio de comparar el LAeq para una hora con el obtenido para 15
minutos, entregando para este punto de medición diferencias poco significativas. El
62
ejemplo se indica sólo a modo de referencia, ya que dicha comparación ha sido tema de
múltiples investigaciones en todo el mundo.
5557596163656769717375
1 4 7 10 13 16 19 22 25 28 31 34 37 40 43 46 49 52 55 58Tiempo de muestreo (min.)
NPS
(dB
A)
Nivel de Presión SonoraInstantáneaNivel de Presión SonoraEquivalente 1 horaNivel de Presión SonoraEquivalente 15 minutos
Figura 9. Evolución en el tiempo del Nivel de Presión Sonora.
4.2.1.4 Corrección para unificar descriptores
Con el fin de comparar los diferentes modelos de ruido de tráfico utilizados se
unificó los descriptores acústicos. Esta corrección sólo se aplica a aquellos modelos que no
entregan el LAeq como descriptor (Modelo CoRTN). Entonces, se puede optar bien por
encontrar el valor de L10 correspondiente a una distribución gaussiana (en función de LAeq y
ϕ ), bien por evaluar LAeq a partir de L10 mediante la relación existente entre ambas
obtenida de resultados experimentales con aceptable coeficiente de determinación
(R=0,98). Se opta por esta segunda alternativa, usando una expresión encontrada en un
extenso trabajo de ruido ambiental urbano [Arana, 1989]:
883,784996,0 10 +⋅= LLAeq (54)
63
Donde:
LAeq : Nivel sonoro continúo equivalente con ponderación A (dBA).
L10 : Nivel percentil 10, nivel que fue sobrepasado el 10 % de la muestra (dBA).
4.2.1.5 Corrección por tipo de carpeta de rodado
Otro factor ajustado fue la corrección por tipo de superficie de rodado. Se tuvo que
utilizar aquella más cercana según la inspección en terreno de los diferentes tipos existentes
de superficies en la ciudad de Osorno como se muestra en la siguiente Ilustración 2. Esto
obedece a que algunos de los modelos matemáticos simples incorporan alternativas que no
se ajustan a la realidad chilena.
Ilustración 2. Tipo de carpeta de rodado presente en la ciudad
64
4.2.2 Predicción mediante software de modelación
Siguiendo con el objetivo principal de este estudio, referido a establecer el modelo
predictivo de mejor desempeño en la ciudad de Osorno, se ha complementado el análisis de
la comparación de los modelos, a través del software de modelación de ruido en exteriores
Cadna/A.
A continuación de detallan los parámetros ingresados y la configuración de cálculo para el
escenario modelado para esta parte del estudio. Hay que destacar que el número de puntos
receptores (puntos de medida) se ha reducido a 43 puntos, en lugar de los 92 puntos
analizados a través de los modelos matemáticos simples (Fig. 10). Las razones de esta
disminución tienen relación con información no disponible, respecto a la caracterización
del entorno de los puntos de medición, por lo general altura de las edificaciones. Si bien
alguna pudo obtenerse en terreno no se incorporó ya que para efectos de este trabajo son
suficientes las situaciones consideradas.
Los modelos de predicción de ruido de tráfico incorporados en el análisis fueron el método
alemán RLS-90, el suizo STL-86, el inglés CoRTN, el Método Nórdico de Predicción SP-
48 y el francés NMPB-96, métodos utilizados en los diferentes países de la comunidad
europea como normas para predecir el tránsito vehicular. El método francés NMPB-96 de
predicción es el estándar utilizado por la comunidad europea para predecir el ruido
producido por el tránsito vehicular. Al respecto no se tiene información detallada de los
modelos de emisión y propagación sonora, pero es conocido que incorpora la norma ISO
9613-2 para determinar los factores de la propagación sonora. Para la etapa de emisión
entrega un nivel de potencia por metro de vía [CONAMA, 2008].
65
Figura 10. Puntos receptores (medición) software Cadna/A en la ciudad de Osorno.
66
4.2.2.1 Parámetros ingresados al software
Con la finalidad de comparar los modelos de predicción de ruido de tráfico rodado
que utiliza el software de modelación acústica en exteriores Cadna/A v3.7 se procedió a
modelar un escenario; centro de la ciudad de Osorno, incorporando para ello las variables
físicas necesarias de topografía y forma de las fuentes sonoras (Fig. 10).
Las variables del escenario introducidas corresponden a la información que tiene relación
con el medio donde se propaga el sonido, es decir, la topografía (curvas de nivel) y las
edificaciones que comprenden el escenario que se modeló junto a sus respectivas alturas.
La altura de las edificaciones se obtuvo mediante inspección en terreno, considerando como
base una altura de 3 metros para el primer piso. Estas variables fueron importadas en planos
digitales desde Autocad en extensión (*.dxf).
Para el caso de la modelación de las calles fue necesario incorporar las dimensiones de la
vía (ancho), las características de flujo (densidad, velocidad, composición, etc.), la
pendiente de las calles, la cual fue calculada por el software a partir de la topografía
ingresada y el tipo de carpeta de rodado. Para todos los casos mencionados, las magnitudes
de geometría se introducen en metros, mientras que las de velocidad se introducen en
kilómetros por hora y las gradientes en porcentaje de elevación. Los flujos vehiculares de
los catalogados como ligeros fueron ingresados en vehículos por hora. Para la
categorización de pesados, esta se incorporó a través de su porcentaje con respecto a los
vehículos totales. Para mayores detalles ir al Anexo 4 incluido en el CD adjunto.
4.2.2.2 Configuración de cálculo
67
Una vez realizada la importación e ingreso de los datos correspondiente al modelo
de terreno y fuentes sonoras, se efectúa la configuración del proyecto para realizar la
comparativa entre las diferentes normativas referentes al tráfico vehicular.
Para realizar la comparación entre los diferentes métodos empleados fue necesario
establecer los parámetros de configuración de cálculo en el software (orden de reflexiones,
error máximo, etc.) para el escenario elegido, a través de una revisión de antecedentes
bibliográficos e inspección visual en terreno. De acuerdo a investigaciones similares
consultadas se optó por la interpolación de malla de cómputo de 4 x 4 m [Municipalidad de
Puerto Montt, 2009], orden de reflexión de 1 [CONAMA, 2009], absorción del suelo G=0.5
(inspección visual, suelo mixto), y coeficiente de absorción de edificios 0.5 [Municipalidad
de Puerto Montt, 2009].
En la Tabla 9 se detalla la configuración general de cálculo utilizada para el escenario
elegido. Además se detallan los parámetros utilizados en la opción “carreteras” del
software para los modelos de predicción utilizados con el fin de aplicar una configuración
tipo. Para la opción “carreteras”, a excepción del inglés, se seleccionaron las siguientes
preferencias:
• Calcular la primera reflexión “ni más ni menos”.
• Calcular carriles externos separadamente.
• El tipo de carpeta de rodado no presenta una corrección en dBA (asfalto liso o
bituminoso).
Para los efectos de este estudio se han considerado flujos vehiculares de 15 minutos para
estimar los flujos horarios necesarios para alimentar el software; y luego realizar la
comparación entre el Nivel Día Ld [07-23 hrs.] y el LAeq medido, asumiendo un flujo
horario constante durante el periodo evaluado (diurno).
68
Tabla 9. Configuración general de cálculo para predicciones de ruido de tráfico
TABLA OPCIÓN DETALLEAlemania
Gran BretañaFrancia
Países NórdicosSuiza
Error máximo (dB) 0Radio máximo de búsqueda (m) 2000
Mínima distancia emisor a receptor (m) 0Interpolación de malla Ninguna
Extrapolar malla "bajo" edificios SiApantallado rápido SiMétodo de cálculo Ray Tracing
Factor raster 0.5Máxima longitud de sección (m) 1000Mínima longitud se sección (m) 1Mínima longitud de sección (%) 0
Partición según RBLarm-92 NoProyección de emisores lineales Si
Proyección de emisores superficiales NoProyección sobre el modelo de terreno No
Máxima distancia emisor - receptor (m) 2000Radio búsqueda emisores (m) 2000
Radio búsqueda receptores (m) 2000Considerar distancias min. En proyección Si
Períodos Referencia
Índices CálculoAltura estándar (m) 0Modelo de terreno Triangulación
Sólo bordes explícitos SiObjetos con altura "en cada punto" influencian MDT NoElevar "fuentes bajo el terreno" al Nivel de terreno Si
Absorción de Terreno G 0.5Carreteras/Parkings son reflectantes Si
Orden máximo de reflexión 1Radio de búsqueda de fuentes 100
Máxima distancia emisor - receptor 1000Mínima distancia receptor - reflector 1Mínima distancia emisor - reflector 0.1
MDT
Absorción Terreno
Reflexión
Día: 07 - 23 hrs.
Ld (Día)
PaísPaís
General
Partición
69
5. ANÁLISIS Y RESULTADOS
A continuación se detallan los análisis realizados según criterios estadísticos de
probabilidad y diferencias empleados en la elección del modelo que mejor se adecuo a las
características de la ciudad de Osorno.
5.1 ANÁLISIS
Los criterios utilizados para analizar los diferentes estándares de predicción de ruido de
tráfico rodado son:
• Análisis estadístico mediante un test de Kolmogorov-Smirnov con dos objetivos; el
primero, determinar si una variable se comporta según una distribución de
probabilidad determinada, por ejemplo una distribución normal y en segundo lugar,
para determinar si dos muestras obtenidas sobre una variable tienen un
comportamiento similar [CONAMA, 2009].
• Análisis de Diferencias con el objetivo de establecer la desviación promedio de la
muestra, según la Ecuación 55. Además se incluye el porcentaje de valores o puntos
de medición que superaron una diferencia entre modelo y medición de 1 dBA y 3
dBA.
simuladomedido LLDiferencia −= (55)
Donde:
Lmedido : Nivel de ruido medido (dBA).
Lsimulado : Nivel de ruido modelos predictivos (dBA).
70
5.1.1 Análisis predicción mediante modelos matemáticos simples
Inicialmente se presentan los antecedentes estadísticos descriptivos de cada modelo
analizado; media, desviación estándar, la cota mínima y máxima para un universo muestral
de 92 datos, es decir 92 mediciones v/s cada modelación.
N Minimum Maximum Mean Std. DeviationMedido 92 55,70 73,60 68,8402 3,19492RLS90 92 55,88 78,34 72,0271 4,14557SP96 92 56,12 73,80 68,9744 3,26298SP48 92 56,19 77,38 70,5594 3,61410
CERTU 92 61,14 80,58 74,6598 3,60408STL86 92 53,20 73,90 67,9707 3,73318
González 92 61,14 79,00 73,4608 2,99225CONAMA01 92 53,35 73,35 66,9830 3,62756
Fagotti 92 50,98 77,01 69,1031 5,24774Valdivia 92 57,27 76,08 70,8540 3,30231Sánchez 92 58,77 77,57 72,2491 3,27326
CONAMA96 92 55,34 83,18 74,8187 5,92294FHWA 92 51,92 78,76 71,6432 4,71235CoRTN 92 53,57 72,61 68,3276 2,99333 Tabla 10. Estadística descriptiva modelos matemáticos simples.
Los valores de los modelos de predicción de ruido de tráfico rodado estudiados mediante
modelos matemáticos simples se encuentran disponibles en el Anexo 3.
Continuando con el análisis se representan mediante gráficos las curvas de los niveles de
ruido de los modelos matemáticos simples versus el nivel medido para cada uno de los 92
puntos seleccionados. Se observará si los distintos modelos subestiman o sobreestiman los
niveles de ruido medidos para cada punto.
71
50,0
55,0
60,0
65,0
70,0
75,0
80,0
1 5 9 13 17 21 25 29 33 37 41 45 49 53 57 61 65 69 73 77 81 85 89
Muestras Nº
Leq
dB(A
)
Medidos RLS90
Figura 11. Curvas de niveles de ruido modelo RLS-90 versus nivel medido u observado.
50,0
55,0
60,0
65,0
70,0
75,0
80,0
1 5 9 13 17 21 25 29 33 37 41 45 49 53 57 61 65 69 73 77 81 85 89
Muestras Nº
Leq
dB(A
)
Medidos SP48
Figura 12. Curvas de niveles de ruido modelo SP-48 versus nivel medido u observado.
72
50,0
55,0
60,0
65,0
70,0
75,0
1 5 9 13 17 21 25 29 33 37 41 45 49 53 57 61 65 69 73 77 81 85 89
Leq
dB(A
)
Muestras Nº
Medidos SP96
Figura 13. Curvas de niveles de ruido modelo SP-96 versus nivel medido u observado.
50,0
55,0
60,0
65,0
70,0
75,0
80,0
85,0
1 5 9 13 17 21 25 29 33 37 41 45 49 53 57 61 65 69 73 77 81 85 89
Muestras Nº
Leq
dB(A
)
Medidos CERTU
Figura 14. Curvas de niveles de ruido modelo CERTU versus nivel medido u observado.
73
50,0
55,0
60,0
65,0
70,0
75,0
1 5 9 13 17 21 25 29 33 37 41 45 49 53 57 61 65 69 73 77 81 85 89
Muestras Nº
Leq
dB(A
)
Medidos CoRTN
Figura 15. Curvas de niveles de ruido modelo CoRTN versus nivel medido u observado.
50,0
55,0
60,0
65,0
70,0
75,0
80,0
1 5 9 13 17 21 25 29 33 37 41 45 49 53 57 61 65 69 73 77 81 85 89
Muestras Nº
Leq
dB(A
)
Medidos Fagotti
Figura 16. Curvas de niveles de ruido modelo Fagotti versus nivel medido u observado.
74
50,0
55,0
60,0
65,0
70,0
75,0
80,0
1 5 9 13 17 21 25 29 33 37 41 45 49 53 57 61 65 69 73 77 81 85 89
Muestras Nº
Leq
dB(A
)
Medidos Sánchez
Figura 17. Curvas de niveles de ruido modelo Sánchez versus nivel medido u observado.
50,0
55,0
60,0
65,0
70,0
75,0
80,0
1 5 9 13 17 21 25 29 33 37 41 45 49 53 57 61 65 69 73 77 81 85 89
Leq
dB(A
)
Muestras Nº
Medidos STL86
Figura 18. Curvas de niveles de ruido modelo STL86 versus nivel medido u observado.
75
50,0
55,0
60,0
65,0
70,0
75,0
80,0
85,0
1 5 9 13 17 21 25 29 33 37 41 45 49 53 57 61 65 69 73 77 81 85 89
Leq
dB(A
)
Muestras Nº
Medidos FHWA
Figura 19. Curvas de niveles de ruido modelo FHWA versus nivel medido u observado.
50,0
55,0
60,0
65,0
70,0
75,0
80,0
85,0
1 5 9 13 17 21 25 29 33 37 41 45 49 53 57 61 65 69 73 77 81 85 89
Leq
dB(A
)
Muestras Nº
Medidos González
Figura 20. Curvas de niveles de ruido modelo González versus nivel medido u observado.
76
50,0
55,0
60,0
65,0
70,0
75,0
80,0
85,0
1 5 9 13 17 21 25 29 33 37 41 45 49 53 57 61 65 69 73 77 81 85 89
Muestras Nº
Leq
dB(A
)
Medidos CONAMA 96
Figura 21. Curvas de niveles de ruido modelo CONAMA 96 versus nivel medido u
observado.
50,0
55,0
60,0
65,0
70,0
75,0
1 5 9 13 17 21 25 29 33 37 41 45 49 53 57 61 65 69 73 77 81 85 89
Muestras Nº
Leq
dB(A
)
Medidos CONAMA 2001
Figura 22. Curvas de niveles de ruido modelo CONAMA 2001 versus nivel medido u
observado.
77
50,0
55,0
60,0
65,0
70,0
75,0
80,0
1 5 9 13 17 21 25 29 33 37 41 45 49 53 57 61 65 69 73 77 81 85 89
Muestras Nº
Leq
dB(A
)
Medidos Valdivia
Figura 23. Curvas de niveles de ruido modelo Valdivia versus nivel medido u observado.
En forma general, para el modelo de fuente de los diferentes métodos matemáticos simples
utilizados se puede visualizar, que el método RLS-90, el SP-48, CERTU, CONAMA96,
FHWA, Sánchez, Valdivia y González sobreestiman los niveles obtenidos mediante
mediciones en terreno para los parámetros ingresados. El método CONAMA 2001, en
general, subestima los niveles medidos y por último de los modelos SP-96, STL-86,
CoRTN y Fagotti no se puede apreciar, en forma general, una tendencia.
Con respecto a ciertos puntos “complicados”, donde existe un flujo menor de vehículos
tanto livianos como pesados, no se logra indicar una tendencia desfavorable respecto a la
desviación entre la medición y la predicción, es decir, los modelos responden de manera
distinta a ciertas características de las vías.
En los siguientes gráficos se puede observar de manera resumida el comportamiento de los
diferentes modelos para el caso en estudio. En la Figura 24 se muestran las diferencias
promedio entre nivel medido y nivel predicho, según la Ecuación 55 para los modelos
matemáticos simples.
78
0,0
1,0
2,0
3,0
4,0
5,0
6,0
7,0
8,0
dife
nren
cia
prom
edio
en
dBA
Modelos de Ruido de Tráfico Rodado Modelos Matemáticos Simples
RLS90SP96STL86SP48CERTUCONAMA01CONAMA96FHWACoRTNFagottiSánchezValdiviaGonzález
Figura 24. Diferencia promedio en dBA entre valor medido y modelación.
Siguiendo con el análisis de diferencias se presentan a continuación los gráficos donde se
incluye el porcentaje de valores o puntos de medición que superaron una diferencia entre
modelo y medición de 1 dBA y 3 dBA respectivamente. También estos resultados
confirman el modelo de los países nórdicos SP-96 y el inglés CoRTN como los más
apropiados para predecir los niveles de ruido generados por el tránsito vehicular a partir de
datos no acústicos (densidad, composición, velocidad), ya que presentan una desviación
promedio de 1 dBA.
79
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
90%
100%
Modelos de Ruido de Tráfico Rodado Métodos Matemáticos Simples
RLS90SP96STL86SP48CERTUCONAMA01CONAMA06FHWACoRTNFagottiSánchezValdiviaGonzález
Figura 25. Porcentaje de puntos para los cuales se obtuvo una diferencia mayor a 1 dBA
entre valor medido y modelación.
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
90%
100%
Modelos de Ruido de Tráfico Rodado Métodos Matemáticos Simples
RLS90SP96STL86SP48CERTUCONAMA01CONAMA06FHWACoRTNFagottiSánchezValdiviaGonzález
Figura 26. Porcentaje de puntos para los cuales se obtuvo una diferencia mayor a 3 dBA
entre valor medido y modelación.
De las Figuras 25 y 26 se observa que cerca del 100% de los resultados obtenidos mediante
los métodos CoRTN y SP-96 según la Ecuación 55 se encuentran por debajo de los 3dBA.
80
Otro modelo que responde satisfactoriamente a los datos medidos con un porcentaje mayor
al 90% de los puntos con diferencias menores a 3 dBA, es el método suizo STL-86.
Los resultados de modelaciones y mediciones fueron analizados estadísticamente mediante
un test de Kolmogorov-Smirnov; en primero lugar para averiguar si los modelos tienen una
distribución normal y luego determinar si hay similitud estadística entre los valores
medidos u observados y los resultados de cada modelo. La Tabla 11 contiene un resumen
de los resultados obtenidos para comprobar si existe similitud estadística.
Tabla 11. Resumen de resultados de probabilidad obtenidos mediante el test de
Kolmogorov-Smirnov para establecer la similitud entre los valores medidos u observados y
los resultados de cada modelo.
Modelo Asymp. Sig. (2-tailed)
RLS-90 0,000
SP-96 0,649
SP-48 0,000
STL-86 0,173
CERTU 0,000
CONAMA01 0,000
CONAMA96 0,000
FHWA 0,000
CoRTN 0,124
Fagotti 0,001
Sánchez 0,000
Valdivia 0,000González 0,000
Considerando los valores de probabilidad obtenidos mediante el test, a un nivel de
significación del 0.05, se puede concluir que en el caso bajo estudio, el mejor modelo es el
81
Statens Planverk 96 (SP-96). La similitud entre valor modelado y medido muestra un
resultado significativamente superior a los otros 12 modelos.
Tanto el análisis de diferencias como el test de Kolmogorov-Smirnov, permiten concluir
que el modelo de mejor comportamiento es el SP-96.
5.1.2 Análisis predicción mediante software de modelación
A continuación se entregan los resultados de los diferentes análisis realizados a
partir de los niveles obtenidos mediante el software de predicción y los niveles medidos u
observados en terreno.
Se han obtenido los niveles simulados para cada punto de medición mediante los modelos
predictivos de ruido de tráfico, en particular, la normativa inglesa CoRTN, la francesa
NMPB-96, la escandinava Statens Planverk (SP-48), la alemana RLS-90 y la suiza STL-86,
con el fin de elegir el modelo más apropiado en acuerdo a los criterios establecidos.
Para el análisis de los resultados se modeló el Nivel Día que equivale en este caso al Nivel
de Presión Sonora Equivalente ponderado A (LAeq). Se asume que el flujo vehicular de 15
minutos es parejo para todo el día. Las tablas detalladas con los valores obtenidos mediante
el software y la medición para cada uno de los puntos se incluyen en el Anexo 4 adjunto en
el CD.
Para comenzar el análisis a través del software de modelación de acústica en exteriores
Cadna/A, se entregan los principales descriptores estadísticos; mínimo y máximo, media y
desviación estándar para cada modelo de ruido de tráfico.
Es preciso mencionar que para los análisis se consideraron 43 valores de medición v/s 43
datos para cada modelo de ruido de tráfico incorporado por el software Cadna/A.
82
Tabla 12. Estadística descriptiva.
N Minimum Maximum Mean Std. DeviationMedición 43 57,70 73,20 68,7140 3,21637
CoRTN 43 63,50 78,40 73,5488 3,10364
SP48 43 60,10 74,60 70,2302 2,96500
NMPB96 43 63,10 77,10 71,8628 3,13240
RLS90 43 60,20 77,00 71,3442 3,64922
STL86 43 57,90 74,70 69,4977 3,39387
En los siguientes gráficos se visualizan las curvas que contienen los niveles de ruido
obtenidos mediante el software y los medidos en terreno para cada modelo.
5557596163656769717375777981
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39 41 43
Muestras Nº
Leq
dB(A
)
Medidos CoRTN
Figura 27. Curvas de niveles de ruido software modelo CoRTN versus nivel medido u
observado.
83
55575961636567697173757779
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39 41 43
Muestras Nº
Leq
dB(A
)
Medidos NMPB96
Figura 28. Curvas de niveles de ruido software modelo NMPB-96 versus nivel medido u
observado.
555759616365676971737577
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39 41 43
Muestras Nº
Leq
dB(A
)
Medidos Países Nórdicos
Figura 29. Curvas de niveles de ruido software modelo Statens Planverk 48 versus nivel
medido u observado.
84
55575961636567697173757779
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39 41 43
Muestras Nº
Leq
dB(A
)
Medidos RLS90
Figura 30. Curvas de niveles de ruido software modelo RLS-90 versus nivel medido u
observado.
55575961636567697173757779
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39 41 43
Muestras Nº
Leq
dB(A
)
Medidos STL86
Figura 31. Curvas de niveles de ruido software modelo STL-86 versus nivel medido u
observado.
85
Una observación simple de los gráficos permite establecer que los modelos CoRTN,
NMPB-96 y RLS-90, en general, sobreestiman los valores medidos u observados. De los
modelos SP-48 y STL-86 no se puede apreciar, en forma general, una tendencia.
En los siguientes gráficos se puede observar de manera resumida el comportamiento de los
diferentes modelos para el caso en estudio. En la Figura 32 se muestran las diferencias
promedio entre nivel medido y nivel predictivo entregado por el software según la
Ecuación 55. Se visualiza una desviación promedio menor a 2 dBA en el modelo suizo y en
de los países nórdicos.
0
1
2
3
4
5
6
1
dife
renc
ia p
rom
edio
en
dBA
Modelos de Ruido de Tráfico Rodado Software Cadna/A
CoRTN
SP96
NMPB96
RLS90
STL86
Figura 32. Diferencia promedio en dBA entre valor medido y modelación.
En los siguientes gráficos se incluye el porcentaje de valores o puntos de medición que
superaron una diferencia entre modelo y medición de 1 dBA y 3 dBA respectivamente.
También estos resultados confirman al modelo STL-86 como el más apropiado.
86
0%10%20%30%40%50%60%70%80%90%
100%
Modelos de Predicción de Ruido de Tráfico Rodado Software Cadna/A
CoRTN
SP48
NMPB96
RLS90
STL86
Figura 33. Porcentaje de puntos para los cuales se obtuvo una diferencia mayor a 1 dBA
entre valor medido y modelación.
0%10%20%30%40%50%60%70%80%90%
100%
Modelos de Predicción de Ruido de Tráfico Rodado Software Cadna/A
CoRTN
SP48
NMPB96
RLS90
STL86
Figura 34. Porcentaje de puntos para los cuales se obtuvo una diferencia mayor a 3 dBA
entre valor medido y modelación.
De las Figuras 33 y 34 se observa que más del 80% de los resultados obtenidos mediante
los métodos SP-48 y STL-86 según la Ecuación 55 se encuentran por debajo de los 3dBA.
87
Los resultados de modelaciones y mediciones fueron analizados estadísticamente mediante
un test de Kolmogorov-Smirnov con el fin de ver si la muestra tiene una distribución
normal. El resultado confirma la hipótesis de una distribución normal y se procede a
establecer si estadísticamente la muestra es igual. La Tabla 13 contiene un resumen de los
resultados obtenidos.
Tabla 13. Resumen de resultados de probabilidad obtenidos mediante el test de
Kolmogorov-Smirnov para establecer la similitud entre los valores medidos u observados y
los resultados de cada modelo.
Modelo Asymp. Sig. (2-tailed)
CoRTN 0,000
SP-48 0,011
NMPB-96 0,000
RLS-90 0,000
STL-86 0,446
Considerando los valores de probabilidad obtenidos mediante el test, a un nivel de
significación del 0.05, se puede concluir que en el caso bajo estudio, el mejor modelo es el
STL-86. La similitud entre valor modelado y medido muestra un resultado
significativamente superior a los otros 4 modelos.
Tanto el análisis de diferencias como el test de Kolmogorov-Smirnov, permiten concluir
que el modelo de mejor comportamiento es el STL-86.
5.1.3 Análisis predicción; influencia parámetros propagación
Con el fin de cuantificar en un único valor la influencia de los parámetros
relacionados con la propagación sonora (reflexión, absorción, etc.) cerca de la fuente de
88
ruido (vía) se procede a analizar los modelos predictivos de ruido de tráfico rodado, de los
cuales se cuenta con un análisis previo mediante modelos matemáticos simples en su etapa
de emisión y con el software de modelación Cadna/A, es decir un universo de 43 muestras.
Los métodos que cumplen con los requisitos señalados son: el modelo inglés CoRTN, el
modelo alemán RLS-90, el modelo suizo STL-86 y el modelo de los países nórdicos SP-48.
A continuación se muestran los niveles de ruido obtenidos mediante predicción con el
mismo método, tanto por modelos matemáticos simples como por software, a través de
curvas. El objetivo es visualizar en magnitud, la influencia de los parámetros relacionados
con la propagación sonora. La diferencia promedio para la predicción, entre el modelo
matemático simple y el software se muestra según la Ecuación 56.
simuladomms LLDiferencia −= (56)
Donde:
Lmms : Nivel de Presión Sonora obtenido mediante predicción por el modelo
matemático simple etapa de emisión (dBA).
Lsimulado : Nivel de Presión Sonora obtenido mediante predicción por el software
(dBA).
89
50,0
55,0
60,0
65,0
70,0
75,0
80,0
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39 41 43
Muestras Nº
CoR
TN L
Aeq
(dB
A)
Medidos Predicción Software Predicción Modelo Matemático Simple
Figura 35. Curvas de niveles de ruido predicción modelo CoRTN y nivel medido u
observado.
50,0
55,0
60,0
65,0
70,0
75,0
80,0
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39 41 43
Muestras Nº
RLS
90 L
Aeq
(dB
A)
Medidos Predicción Software Predicción Modelo Matemático Simple
Figura 36. Curvas de niveles de ruido predicción modelo RLS-90 y nivel medido u
observado.
90
50,0
55,0
60,0
65,0
70,0
75,0
80,0
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39 41 43
Muestras Nº
SP48
LA
eq (d
BA
)
Medidos Predicción Software Predicción Modelo Matemático Simple
Figura 37. Curvas de niveles de ruido predicción modelo SP-48 y nivel medido u
observado.
50,0
55,0
60,0
65,0
70,0
75,0
80,0
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39 41 43
STL
86 L
Aeq
(dB
A)
Muestras Nº
Medidos Predicción Software Predicción Modelo Matemático Simple
Figura 38. Curvas de niveles de ruido predicción modelo STL-86 y nivel medido u
observado.
91
En las curvas presentadas anteriormente se visualiza que para el modelo de predicción
inglés CoRTN, los parámetros relacionados con la propagación tienen una influencia
significativa en los niveles obtenidos cerca de la fuente (vía), ya que existe un incremento
en torno a los 5 dBA en los niveles obtenidos mediante software. Los principales
parámetros que provocan el aumento son producidos por las reflexiones en las edificaciones
y en el suelo.
En el modelo suizo STL-86, el método de predicción se compone de una sección
topográfica y otra acústica. Dentro de la sección acústica se ha evaluado la etapa de emisión
mediante el modelo matemático simple, el cual no incorpora la sección topográfica, ni la
etapa de propagación, las cuales provocan un incremento producto de terreno y de múltiples
reflexiones en las edificaciones inmediatas al punto de medida, pero se obtienen valores
similares a los medidos u observados.
0,0
1,0
2,0
3,0
4,0
5,0
6,0
dife
renc
ia p
rom
edio
dB
A
Modelos de Ruido de Tráfico Rodado
CoRTNRLS-90SP-48STL-86
Figura 39. Diferencia promedio en dBA entre valor predicción modelo matemático simple
etapa de emisión y software.
En el método alemán RLS-90, el modelo matemático simple entrega los resultados en los
puntos receptores a una altura de 4 metros sobre el suelo, en cambio la predicción mediante
92
software entrega los resultados a la altura de medición (1,5 metros). Esta diferencia entorno
a 1 dBA se puede atribuir a este factor [Suárez, 2002] o a la atenuación producto de las
reflexiones en el suelo y el apantallamiento en las edificaciones del entorno, todo
dependiente de la cercanía de la fuente.
Para el modelo de los países nórdicos SP-48 los parámetros relacionados con la
propagación sonora no influyen de forma significativa en los resultados, ya que la
diferencia promedio se encuentra en torno a los 0,7 dBA.
5.2 DISCUSIÓN FINAL
Se han elegido modelos de predicción de ruido de tráfico rodado simples, económicos y en
lo posible que utilicen una reducida cantidad de variables. Se ha considerado uno de los
sectores más ruidosos de la ciudad de Osorno, sector céntrico, el cual presenta una
circulación de vehículos de todo tipo en vías con diferentes características de diseño vial.
Por ejemplo, calles con tránsito en un sólo sentido, en dos sentidos, calles con bandejón
central, entre otras. Dicha comparación se ha complementado con un procedimiento de
medición, el cual busca corregir las estimaciones del modelo, con el fin de lograr resultados
confiables. Las características fundamentales de este procedimiento fue; realizar
mediciones cerca de la fuente (vía de tránsito) evitando así, la interferencia de otras fuentes
de ruido urbano, y realizar mediciones temporalmente representativas. Para lo último se
utilizó un tiempo de muestreo de 15 minutos, resultando un lapsus adecuado para
caracterizar el ruido que produce un segmento de vía.
Resumiendo las mediciones comparadas con los modelos SP-96 y CoRTN, un 98 y 99 %
de los puntos se encuentra bajo una desviación de 3 dBA respectivamente. La desviación
promedio de estos modelos se encuentra en torno a 1 dBA, por lo tanto logran establecer
una relación matemática adecuada entre los niveles de ruido y las variables de tráfico
93
(composición, densidad, velocidad) para el análisis por modelos matemáticos simples
logrando de esta forma explicar el comportamiento del ruido en zonas próximas a las vías
estudiadas. En la comparación por software de modelación el modelo CoRTN entrega una
diferencia media cercana a los 5 dBA con un 9 % de puntos con diferencia menores a 3
dBA, lo que indica que las correcciones del modelo de propagación no se ajustan a la
realidad de la ciudad, posiblemente debido a la caracterización poco detallada de los puntos
de medición, entre otras.
Los valores obtenidos a partir del modelo suizo STL-86, tanto por análisis con métodos
matemático simple como por software presentan valores similares a los medidos con una
desviación promedio de 1,5 dBA. Un porcentaje mayor al 90% de los puntos evaluados
presentan diferencias menores a 3 dBA en ambos análisis. El modelo topográfico, ni las
variables de propagación influyen significativamente en los niveles entregados por el
software de modelación.
Para el estándar oficial de los países nórdicos SP-48 los resultados, tanto por análisis con
métodos matemáticos simples como por software de modelación, presentan una similitud
entorno a los 2 dBA de diferencias. Un porcentaje cercano al 80 % de los puntos evaluados
presentan diferencias menores a 3 dBA en ambos análisis. El modelo de propagación no
contribuye a los niveles entregados por ambas comparaciones.
Otro estándar oficial de uno de los países de la Comunidad Europea, Alemania, entrega
resultados similares para ambos análisis. La desviación promedio se encuentra alrededor de
los 3 dBA, además un porcentaje cercano al 50 % de las estaciones de medición entregan
diferencias menores a 3 dBA.
Dentro de los modelos sudamericanos, el método realizado en Montevideo, Uruguay
presenta una desviación general de 4,6 dBA, otorgando sólo un 19 % de las estaciones de
medida con diferencias menores a 3 dBA.
94
El modelo elaborado por Ambiente Consultores para la Comisión Nacional del Medio
Ambiente, CONAMA 1996 entrega valores sustancialmente diferentes a los valores
medidos encontrando una desviación media alrededor de los 7 dBA, lo que refleja un
bajísimo porcentaje de puntos con desviaciones menores a 3 dBA. Este modelo fue
concebido en la capital del país, Santiago, donde las características de circulación y del
entorno resultan significativas a la hora de predecir el ruido que produce el tránsito
vehicular en una ciudad de provincia como Osorno.
Los métodos chilenos CONAMA 2001 y Valdivia 1995 entregan resultados confiables con
desviaciones menores a 3 dBA logrando predecir el ruido que produce una vía de tráfico en
una ciudad provincial. Más del 80 % de los puntos evaluados presentan una desviación
igual al promedio general del método. Estos modelos fueron calibrados a la realidad del
parque automotriz existente en Santiago y en Valdivia, ya que son modificaciones de
modelos de ruido de tráfico rodado existentes.
El resumen general de los modelos comparados se aprecia en las tablas que se presentan a
continuación.
Tabla 14. Resultados del análisis por modelos matemáticos simples de los métodos
europeos.
1 2 3 4 5 6 7 8Modelo RLS90 SP48 SP96 CERTU CoRTN Fagotti Sánchez STL86
País Alemania Países Nórdicos Países Nórdicos Francia Gran Bretaña Italia España SuizaEscuela Carretera Carretera 1 Vehículo Carretera -- 1 Vehículo Carretera
Desviación dB(A) 3,2 1,9 1,0 5,8 1,0 3,2 3,4 1,5Puntos < 1 dB(A) 18% 33% 58% 0% 58% 13% 4% 42%Puntos < 3 dB(A) 43% 77% 98% 2% 99% 49% 36% 92%
95
Tabla 15. Resultados del análisis por modelos matemáticos simples de los métodos
americanos.
9 10 11 12 13Modelo FHWA González CONAMA 96 CONAMA 01 Valdivia
País EEUU Uruguay Chile Chile ChileEscuela 1 Vehículo -- Carretera 1 Vehículo
Desviación dB(A) 3,3 4,6 7,1 2,0 2,1Puntos < 1 dB(A) 17% 1% 0% 32% 22%Puntos < 3 dB(A) 46% 18% 98% 85% 82%
Tabla 16. Resultados del análisis por software de predicción de los estándares europeos
incorporados por Cadna/A.
1 2 3 4 5Modelo CoRTN SP48 NMPB96 RLS90 STL86
País Gran Bretaña Países Nórdicos Francia Alemania Suiza
Escuela Carretera Carretera Carretera Carretera
Desviación dB(A) 4,8 1,8 3,2 2,8 1,5
Puntos < 1 dBA 0% 30% 14% 26% 40%
Puntos < 3 dBA 9% 84% 53% 58% 91%
6. CONCLUSIONES
En virtud del trabajo de investigación realizado se presentan las principales
conclusiones generales, las que complementan aquellas incluidas en el capítulo de análisis
y resultados.
A la luz de este estudio se comprueba que los modelos representan una poderosa
herramienta cuyo campo de aplicación incluye, la planificación de espacios como el diseño
de la trama vial y su flujo vehicular (cantidad, características, velocidad, etc.), control de
96
impacto acústico sobre el ambiente, desarrollo de nuevas legislaciones para regular la
contaminación acústica, entre otros.
Se ha realizado una exitosa comparación de los diferentes modelos de ruido de tráfico
seleccionados de investigaciones científicas con mediciones en la ciudad de Osorno.
A modo de resumen, a través del análisis mediante modelos matemáticos simples, cabe
indicar que los métodos de los países nórdicos, SP-48 y SP-96, el suizo STL-86, el inglés
CoRTN, el desarrollado por CONAMA01 y el modelo de Sánchez calibrado en Valdivia
son instrumentos útiles para predecir el nivel de ruido en una ciudad media chilena a partir
de contar el número de vehículos y de considerar las situaciones particulares de cada punto
de medida. El análisis mediante software de modelación confirma la capacidad de
optimizar el cálculo y la complejidad de los escenarios logrando que de los modelos
analizados bajo los dos métodos, el perteneciente a los países nórdicos (SP-48) y el suizo
(STL-86) presenten un comportamiento adecuado a la realidad de la ciudad con
desviaciones promedio de 1,8 y 1,5 dBA respectivamente, siendo el modelo suizo el de
mejor comportamiento.
Se logró cuantificar en un único valor la influencia de los parámetros relacionados con la
propagación para los modelos de predicción de ruido de tráfico rodado, de los cuales se
contaba con un análisis previo mediante modelos matemáticos simples en su etapa de
emisión y con el software de modelación Cadna/A.
Puede afirmarse que se debe seguir desarrollando estudios que permitan definir los modelos
de ruido de tráfico rodado más apropiados a la realidad de nuestro país, debiéndose tener en
cuenta además, que cuanto mayor sea la precisión que se quiera lograr, se deberá contar con
mayores recursos técnicos y económicos.
97
7. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS
[Álvarez & Suárez, 2008] Álvarez, J. P.; Suárez, E. Estudio Comparativo de Modelos de
Predicción de Ruido de Tráfico Rodado, Utilizando Mediciones en la Ciudad de Osorno. VI Congreso Iberoamericano de Acústica - FIA 2008. Buenos Aires, Argentina (2008).
[Arana 1989] Arana, M. Estudio del Ruido Ambiental en Pamplona,
España. Tesis Doctoral. Universidad de Valencia, España (1989).
[Arana, M. y co 2000] Modelos de Predicción del Ruido de Tráfico Rodado.
Comparación de Diferentes Standards Europeos. TecniAcústica Madrid. Ref. Pacs:43.50.Ba. (2000).
[Arana & Asiain 2002] Elaboración de Mapas Acústicos Mediante Técnicas
Computacionales. Departamento de Física. Universidad Pública de Navarra. España (2002).
[Beraneck y co 1992] Beraneck, Istvan. Noise and Vibration Control Engineering:
Principles and Application. John Wiley & Sons. Inc. (1992). [Cárdenas 2004] Cárdenas J. Diseño y Desarrollo de una Herramienta
Informática Simple para la Predicción de Ruido de Tráfico Vehicular en Vías Urbanas de la Ciudad de Valdivia-Chile. Investigación presentada como parte de los requisitos para optar al grado de Doctor en Acústica, Universidad Politécnica de Madrid (2004).
[CONAMA 2001] Comisión Nacional del Medio Ambiente CONAMA.
Elaboración de propuesta de normativa para la regulación de contaminación acústica generada por carreteras y autopistas adjudicado a Ambiente Consultores (2001).
[CONAMA 2008] Levantamiento de Información de Entrada de Modelo de
Predicción de Ruido y Aplicación de Caso Piloto. Gobierno de Chile, CONAMA. Contrato Nº10-21-028/07 adjudicado a dBA Ingeniería (2008).
98
[CONAMA 2010] Estudio elaboración de mapas de ruido mediante software de modelación, para caso piloto (comunas de Antofagasta y Providencia). Gobierno de Chile, CONAMA. Contrato Nº01-059/09 adjudicado a AcústicaUACh (2010).
[Cvetković D. y co 2000] Model for Traffic Noise. Department of Noise and Vibration,
Faculty of Occupational Safety, University of Niš, Čarnojevića 10a, 18000 Niš, Yugoslavia, 2 Advanced Technical School, Beogradska 20, 18000 Niš, Yugoslavia.
Journal Facta Universitatis Working and Living Environmental Protection (1) 2, 73 – 81 (2000).
[EPA 1974] University of Chicago, Departamento f Geography, Lan Use,
Urban Form and Enviroment Quality. RP Nº155, for de Office of Research and Development, EPA. Chicago, Illinoise, EUA. (1974).
[FHA 1995] Federal Highway Administration. Highway traffic noise
analysis and abatement policy and guidance. Estados Unidos (1995).
[González A. 2000] Desarrollo de un modelo predictivo de ruido urbano adaptado
a la realidad de la ciudad de Montevideo, Uruguay. Universidad de la República Oriental del Uruguay.
[González J. y co 2002] Estudio Comparativo de Modelos Predictivos de Ruido para
Tráfico Rodado. Valladolid, España: Universidad de Valladolid.
[Harris 1998] Harris C. (ed.), Manual de Medidas Acústicas y Control de
Ruido, McGraw-Hill/Interamericana de España, S.A., 3ra edición, (1998).
[ISO 1993] International Organization for Standarization ISO. ISO 9613
1: Attenuation of sound during propagation outdoors. Part 1: Calculation of the absorption of sound by the atmosphere.
[ISO 1996] International Organization for Standarization ISO. ISO 9613
2: Attenuation of sound during propagation outdoors. Part 2: General Method of calculation.
99
[ISO 1997b] International Organization for Standarization ISO. ISO 1996 2 Acoustics – Description and Measurement of Environmental Noise.
[Krauss 2003] Krauss F. Metodología para la evaluación del ruido por tráfico
vehicular en zonas urbanas: aplicación a la comuna de Santiago. Tesis de Pregrado. Facultad de Ciencias de la Ingeniería. Universidad de Santiago de Chile (2003).
[Lobos 2009] Lobos H. Evaluación del ruido ambiental en la ciudad de
Puerto Montt. Tesis de Pregrado. Facultad de Ciencias de la Ingeniería. Universidad Austral de Chile (2009).
[Miyara F. 1999] Miyara Federico. Modelización del ruido de tránsito
automotor. Ingeacus Valdivia, Chile (1999). [Municipalidad de Puerto Montt 2009] Evaluación del Ruido Ambiental en dos Sectores de la Ciudad
de Puerto Montt. Estudio realizado mediante la utilización de software de modelación de ruido en exteriores Cadna/A v3.7 durante enero – julio adjudicado a MUNCIPALIDAD DE PUERTO MONTT Tecnología Acústica (2009).
[Recuero 1995] Recuero M. Ingeniería Acústica. Madrid: Editorial
Paraninfo (1995). [RLS-90/DIN 18005] “Richtlinien für den Lärmschutz an StraBen”, Ausgabe 1990,
Bundesminister für Verkehr, Deutschland. (1990). [Sánchez J.I. y co 1996] Modelo matemático para la medida del Leq en zonas urbanas
de Chile. Jornadas Nacionales de Acústica Tecniacústica Barcelona 96. (1996).
[Schroder 2001] Schroder C. Propuesta para la implementación de un plan de
manejo de ruido para la ciudad de Temuco. Tesis de Pregrado. Facultad de Ciencias de la Ingeniería. Universidad Austral de Chile (2001).
[Sommerhoff 2000] Sommerhoff G. Nuevas Técnicas para la Elaboración de
Mapas de Ruido, el Análisis de la Respuesta Ciudadana, así
100
como la Valoración Económica del Ruido en Valdivia, Chile. Tesis Doctoral. Universidad Politécnica de Madrid (2001).
[Suárez 2002] Suárez E. Metodologías Simplificadas para estudios en
Acústica Ambiental: Aplicación en la Isla de Menorca. Madrid: Universidad Politécnica de Madrid (2002).
[UE 2002] DIRECTIVA 2002/49/CE DEL PARLAMENTO EUROPEO
Y DEL CONSEJO de 25 de junio de 2002 sobre evaluación y gestión del ruido ambiental, Diario Oficial de la Comunidades Europeas, L189/12-25, 18.7.2002
[WHO 1995] Guidelines for Community Noise. Geneva, Switzerland:
World Health Organization (WHO) (1995). [WHO 1999] Guidelines for Comunity Noise. Geneva, Switzerland: World
Health Organization (WHO) (1999). [DataKustik 2010] disponible en www.DataKustic.com
101
8. ANEXOS
Los siguientes anexos se encuentran disponibles en el CD adjunto. Anexo 1: Ficha de Medición. Anexo 2: Resumen de Mediciones en terreno. Anexo 3: Resumen Niveles de Ruido obtenidos mediante predicción por modelos matemáticos simples. Anexo 4: Resumen Niveles de Ruido obtenidos mediante predicción por software de modelación. Anexo 5: Mapas de Ruido generados mediante software de modelación.
![ILUSTRE MUNICIPALIDAD DE OSORNO DIRECCIÓN ......ILUSTRE MUNICIPALIDAD DE OSORNO DIRECCIÓN SECRETARIA MUNICIPAL OFICINA DE PARTES Osorno, * -> -7 PERMISO MUNICIPAL N l¿-¿~ _/ ]](https://img.dokumen.tips/doc/110x75/5e75722622bcff4cb83920a4/ilustre-municipalidad-de-osorno-direccin-ilustre-municipalidad-de-osorno.jpg)
