estudo e análise da dispersão depoluentes

Estudo e análise da dispersão depoluentes: um estudo de caso para a cidade de Rio Grande - RS

Gerson Alberto Leiria [email protected]

Introdução Objetivos Revisão Tecnologias utilizadas Modelos desenvolvidos Interfaces desenvolvidas Cenários de simulação Contribuições Conclusões

Agenda

Esse trabalho propõe o estudo da dispersão de poluentes atmosféricos através da utilização de modelos computacionais para a cidade de Rio Grande - RS;

O sistema a ser desenvolvido pretende identificar os locais atingidos pela emissão de poluentes, bem como o potencial de contaminação dos ambientes naturais adjacentes;

Através destas simulações pode-se auxiliar as comunidades e órgãos envolvidos para a correta tomada de decisão, contribuindo para o aprendizado e análise de políticas públicas relacionadas ao meio ambiente.

Introdução

Meio ambiente e os aspectos sociais envolvidos;

Avaliar quais são as regiões mais impactadas quanto à dispersão de poluentes de Rio Grande - RS;

Auxiliar as comunidades e os demais órgãos envolvidos para a correta tomada de decisão quanto à implantação de novas fontes poluidoras;

Educar e alertar as comunidades sobre os problemas causados pela dispersão de poluentes na atmosfera.

Introdução – Motivação

Estudar modelos de dispersão de poluentes;

Estudar os modelos computacionais de dispersão de poluentes;

Desenvolver uma interface gráfica do usuário;

Desenvolver um simulador de dispersão de poluentes;

Avaliar os resultados obtidos pelo modelo.

Objetivos específicos do trabalho

O gerenciamento de recursos está cada vez mais dependente de:◦Suportes computacionais como GIS

(Geographic Information Systems);◦Sistemas de coleta de dados e redes de

sensores;◦Sistemas de alto desempenho para a

execução dos modelos computacionais;◦Sistema integrado e geograficamente

distribuído.

Revisão - Gerenciamento de Recursos Naturais

Os GIS são softwares capazes de tratar, visualizar e manipular computacionalmente dados geográficos; Eles permitem que cada conjunto de dados seja apresentado em diferentes camadas que podem ser representadas basicamente por três tipos:◦ Polígonos: representam algo que possua limites, tais como:

países, estados, municípios, lagoas, lagos e outros;◦ Linhas: representam coisas muito estreitas para serem

consideradas polígonos, tais como: ruas, estradas, rios, ferrovias e outros;

◦ Pontos: são usados para representar coisas pequenas, tais como: monumentos, hidrantes, postes e etc.

Revisão – GIS (Geographic Information System)

Grande volume de dados devido a avanços tecnológicos de sensores;

Desenvolvimento de respostas rápidas em tempo real para questões de emergência;

Padronizações para o desenvolvimento eficiente de programas de monitoramento.

Revisão – Sistemas de Alto Desempenho

Revisão – Princípios meteorológicos básicos Radiação Solar

◦ Energia eletromagnética radiante emitida pelo sol; Variações diárias e anuais do ângulo de elevação solar;

Ventos◦ Fluxo de gases, deslocamento do ar;

Temperatura do ar◦ Está ligada a radiação solar e ao aquecimento do solo;

Pressão Atmosférica◦ Peso da atmosfera por unidade de área horizontal

Camada Limite Planetária◦ camada inferior que está em contato direto com a

superfície terrestre;

Processo de mistura, transporte, propagação e espalhamento de poluentes(gases, aerossóis e partículas);

Pode ser avaliada por modelos computacionais que através de resolução de equações diferenciais, soluções numéricas e algoritmos simulam seu comportamento.

Revisão – Dispersão de Poluentes

Modelo Euleriano:

Modelo Gaussiano:

Resolução Analítica da Equação da Advecção e Difusão:

Revisão – Modelos

Revisão – Simulação Computacional

Tempo

Matlab (ferramenta de desenvolvimento)◦ Mapping toolbox

GIS◦ ArcGIS

SVN◦ Gerenciador de projetos, documentos e código

fonte.

Tecnologias utilizadas

Modelo Hipotético• Modelo hipotético:

• Para cada indústria era atribuído inicialmente um índice de poluição

• A simulação no final de N gerações tende a ficar totalmente poluída, pois os impactos são considerados cumulativos e vão sendo propagados com o passar das gerações;

n

ii

x

iindexx Pol

P

BPolPol

0

..

Modelo Hipotético

X1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14

1 1 1 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 12 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 13 0 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 04 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 05 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 1 1 16 0 0 0 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 07 0 0 0 0 0 1 1 1 1 0 0 0 0 08 0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 09 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 0 0 0 010 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 1 0 0 011 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 1 1 0 012 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 1 1 1 113 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 1 114 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 1 1

Modelo Hipotético

Modelo Hipotético - simulação

Evoluindo gerações - situação inicial

Evoluindo gerações - 15ª geração


• O modelo escolhido foi o gaussiano ISC (Industrial Source Complex)

- Modela as emissões das fontes presentes em um complexo industrial

- Apresentar um baixo custo computacional

- Possui uma série de simplificações climatológicas

• A base do modelo é a equação linear e estacionária de pluma Gaussiana que, com algumas modificações, é utilizada para modelar emissões de fontes simples em um ponto - as chaminés

Onde:Q é a taxa de emissão de poluentes K é o coeficiente de expansãoV é o termo vertical D é o termo de decaimento, αy e αz são os desvios padrões da distribuição das concentrações lateral e vertical Us é a velocidade do vento na altura da chaminéY a distância do vento cruzado.

Modelo ISC (Industrial Source Complex)

• Em função do modelo adotado ser estacionário não é mais verificada a dispersão de poluentes para as regiões vizinhas nem a inserção de varias indústrias

• Essa segunda versão verifica os eventuais riscos nas regiões próximas a uma indústria inserida em determinado ponto.

• Os testes foram realizados utilizando um shape correspondente aos limites dos bairros urbanos da cidade de Rio Grande.

• O local escolhido para inserção da indústria foi o complexo industrial de Rio Grande


• O simulador gera uma matriz tridimensional georreferenciada com latitude, longitude e a concentração de poluentes em cada ponto apresentados na posição correta no mapa de acordo com a dispersão e o sentido do vento;• Os valores de concentração de poluentes são calculados e exportados para um arquivo shape de pontos;• Este arquivo de saída pode ser carregado em um GIS, o qual possibilita a visualização dos resultados.


• Deste arquivo, foram extraídas isolinhas de concentração correspondentes aos valores de 60, 80, 150 e 240µg.m-3 de acordo com os valores-limite de Material Particulado Total estipulados pelo CONAMA ( Conselho Nacional do Meio Ambiente)

• Através do cálculo da distância em metros da fonte emissora até a isolinha de 150µg/m3 se pôde estimar a distância crítica em que o ambiente no entorno está sendo afetado nesse cenário de simulação, cujo valor corresponde a aproximadamente 5400 metros.

Mapa mostrando o buffer de distância crítica da fonte emissora


Modelo não-estacionário que considera a variação horária das variáveis meteorológicas;

A pluma é representada por uma série de puffs discretos que se dispersa de acordo com uma distribuição gaussiana;

O transporte é feito de acordo com a trajetória do seu centro de massa determinado pela velocidade e sentido do vento.

Modelo CALPUFF

Modelo CALPUFF

Interfaces desenvolvidas

Qh = Fluxo de calor sensível; α = constante de uso do solo; R = radiação solar; Ho = fluxo de calor na ausência de nuvens; V = ângulo de elevação solar β = fator de redução na presença de nuvens;

Cálculo da altura da camada de mistura

Período instável (dia):

Período neutro (nascer do sol e pôr do sol)

Período estável (noite)

Cálculo da altura da camada de mistura

Cálculo das classes de estabilidade

Zona industrial da cidade de Rio Grande – RS◦ Variação do número de fontes poluidoras (1, 2, 3, 5 e

10);◦ Meses de Janeiro de Julho de 2010.

Cenários de simulação

Simulação / animação

Resultados de simulação

Alertar a sociedade sobre a importância dos problemas sociais que podem ocorrer devido a contaminação do ar e do meio ambiente na região;

Os níveis de alerta do CONAMA são ultrapassados mesmo subestimando-se o número de fontes poluidoras;

A sociedade deve exigir que seja feita uma fiscalização mais intensa e eficiente em Rio Grande – RS;

Conclusões

Interdisciplinaridade◦ Modelagem computacional;◦ Meteorologia;◦ Meio ambiente e sociedade;

Rotinas de manipulação de dados◦ Entradas e saída dos modelos;◦ Auxiliar a visualização análise dos resultados;

Criação das interfaces de simulação◦ Auxiliam na criação de novas simulações;

Contribuições

Simulation Tools to Analyze the Impact of Industries Installation (submitted);

Using GIS for Impact Analysis from Industries Installation; Um simulador para previsão de impactos gerados pela

instalação de indústrias; Um sistema para previsão de impactos gerados pela

instalação de indústrias e sua influência sobre ecossistemas costeiros no extremo sul do Brasil;

Um sistema de apoio à decisão baseado em agentes para simulação de impactos gerados pela instalação de indústrias;

Um Overview sobre a Utilização de Técnicas de Inteligência Artificial em Gerenciamento de Recursos Naturais;

Uma ferramenta de simulação para impactos ambientais; Sistemas Inteligentes no Gerenciamento de Recursos

Naturais.

Contribuições

Simular o comportamento e as decisões que são tomadas no mundo real através de um SAD (Sistema de Apoia à Decisão);

Desenvolver novas interfaces gráficas que façam a adequação dos dados coletados pelas estações meteorológicas de monitoramento ao modelo CALPUFF;

O desenvolvimento e disponibilização de um sistema web para a sociedade e órgãos fiscalizadores, onde seja possível configurar, criar e analisar simulações em qualquer região de interesse.

Trabalhos futuros

estudo e análise da dispersão depoluentes

Environment