universidade federal da bahia -...

DEPTº DE ENGENHARIA AMBIENTAL - DEA

UNIVERSIDADE FEDERAL DA BAHIAESCOLA POLITÉCNICA

MESTRADO PROFISSIONAL EMGERENCIAMENTO E TECNOLOGIAS

AMBIENTAIS NO PROCESSO PRODUTIVO

SALVADOR 2006

SALVADOR 2006

PAULO SÉRGIO FERREIRA DE MENEZES

VALIDAÇÃO DO MODELO MATEMÁTICO ISCST3 DE DISPERSÃO ATMOSFÉRICA A PARTIR DAS EMISSÕES DE DIÓXIDO DE ENXOFRE DE UMA

REFINARIA

UNIVERSIDADE FEDERAL DA BAHIA ESCOLA POLITÉCNICA DEPARTAMENTO DE ENGENHARIA AMBIENTAL - DEA

TECLIM

PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO E

PRODUÇÃO LIMPA

PPAAUULLOO SSÉÉRRGGIIOO FFEERRRREEIIRRAA DDEE MMEENNEEZZEESS

VVAALLIIDDAAÇÇÃÃOO DDOO MMOODDEELLOO MMAATTEEMMÁÁTTIICCOO IISSCCSSTT33 DDEE

DDIISSPPEERRSSÃÃOO AATTMMOOSSFFÉÉRRIICCAA AA PPAARRTTIIRR DDAASS EEMMIISSSSÕÕEESS DDEE

DDIIÓÓXXIIDDOO DDEE EENNXXOOFFRREE DDEE UUMMAA RREEFFIINNAARRIIAA

Dissertação apresentada ao Curso de Mestrado Profissional em Gerenciamento e Tecnologia Ambiental no Processo Produtivo, Escola Politécnica, Universidade Federal da Bahia, como requisito parcial para obtenção do grau de Mestre

Orientador: Prof. Dr. José Geraldo de A. Pacheco Filho

Co-orientador: Prof. Msc. Silvio de Oliveira

Salvador

2006

M543v Menezes, Paulo Sérgio Ferreira de

Validação do modelo matemático ISCST3 de dispersão atmosférica a partir das emissões de dióxido de enxofre de uma refinaria. – Salvador, 2006.

175 p.; il., color.

Orientador: Prof. Dr. José Geraldo de Andrade Pacheco Filho

Dissertação (Mestrado em Gerenciamento e Tecnologias Ambientais no Processo Produtivo. Ênfase em Produção Limpa) – Universidade Federal da Bahia. Escola Politécnica, 2006.

1. Poluição do ar. 2. Controle de poluição. 3. Indústria - Controle de poluição – Modelos matemáticos. I.Universidade Federal da Bahia. Escola Politécnica. II. Pacheco Filho, José Geraldo de Andrade. III. Refinaria Landulpho Alves IV. Petrobras. V. Título.

CDD: 628.53

Agradecimentos Paulo Sérgio F. de Menezes

Validação do Modelo Matemático ISCST3 de Dispersão Atmosférica a Partir das Emissões de SO2 de uma Refinaria

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AGRADECIMENTOS A minha mãe Lindinalva Menezes; Ao meu pai Paulo Rodrigues Menezes (in memoriam); A minha Filha Rebecca; A Francis pelo carinho; A toda a minha família pelo apoio e incentivo. Aos meus orientadores José Geraldo Pacheco e Silvio de Oliveira pela idéia, empenho, interesse e a valiosa colaboração em todas as etapas durante o desenvolvimento do presente trabalho. Ao Doutor Asher pelo interesse e apoio. A Petróleo Brasileiro S/A – PETROBRAS pela oportunidade e apoio e especialmente a RLAM e a TRANSPETRO. E, finalmente aos colegas do TECLIM-UFBA, da PETROBRAS e da TRANSPETRO que contribuíram com sugestões, críticas e comentários para concretização do trabalho.

Mensagem Paulo Sérgio F. de Menezes


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“Não considero automaticamente um homem de ciência aquele que sabe manejar instrumentos e métodos julgados científicos. Penso somente naqueles cujo espírito se revela verdadeiramente científico.“

Albert Einstein (1879 – 1955).

Sumário Paulo Sérgio F. de Menezes


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SUMÁRIO Agradecimentos i Mensagem ii Sumário iii Lista de figuras viii Lista de tabelas xiv Lista de equações xvi Resumo xvii Abstract xviii CAPÍTULO I – INTRODUÇÃO 001 1.1 – Introdução 001

1.1.1 – Contexto global da poluição do ar 001 1.1.2 – Contexto nacional da poluição do ar 003 1.1.3 – Contexto regional da poluição do ar 003

1.2 – Justificativa do Trabalho 005

1.3 – Objetivos 006 1.3.1 – Objetivos específicos 006

1.4 – Delimitação 006

1.5 – Organização do Trabalho 008 CAPÍTULO II – FUNDAMENTOS TEÓRICOS 010 2.1 – Poluentes Atmosféricos 010

2.1.1 – Definição 010 2.1.2 – Efeitos da poluição do ar na saúde humana 011 2.1.3 – Principais poluentes atmosféricos 012 2.1.4 – Principais características do SO2 014



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2.2 – Influência da Meteorologia na Dispersão dos Poluentes 015 2.2.1 – Caracterização do clima na Baía de Todos os Santos 015

2.2.2 – Parâmetros meteorológicos para dispersão atmosférica 017

2.2.2.1 – Estabilidade atmosférica 017 2.2.2.2 – Camada de Mistura 020 2.2.2.3 – Vento de Superfície 023 2.2.2.4 – Topografia 024

2.3 – Taxas de Emissões Atmosféricas 025

2.3.1 – Metodologias para elaboração de inventário de emissões atmosféricas 026

2.4 – Unidades para Expressar a Concentração de Poluentes 027 CAPÍTULO III – REVISÃO BIBLIOGRÁFICA 028 3.1 – Legislação 028

3.1.1 – Legislação referente a padrões de qualidade do ar 029

3.1.2 – Legislação referente às emissões atmosféricas de fontes de combustão 031

3.2 – Modelos de Dispersão 031

3.2.1 – Vantagens e limitações da modelagem 032 3.2.2 – Modelos usuais de dispersão atmosférica 033 3.2.2.1 – Modelos Gaussianos 034

CAPÍTULO IV – DESCRIÇÃO DA UNIDADE DE PRODUÇÃO E DA ESTAÇÃO DE MONITORAMENTO DA QUALIDADE DO AR 035 4.1 – Caracterização da Área Industrial 035 4.1.1 – Descrição sumária das unidades de produção 036 4.2 – Estação de Monitoramento da Qualidade do Ar em Madre de Deus 037



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4.2.1 – Localização 037 4.2.2 – Equipamentos básicos da estação 038 4.2.3 – Métodos de calibração e controle de qualidade 039 4.2.4 –Vantagens e limitações do monitoramento da qualidade do ar 040

CAPÍTULO V – METODOLOGIA 042 5.1 – Modelo ISCST3 042

5.1.1 - Algoritmo “Industrial Source Complex” 043

5.1.2 – Equação de Difusão 043

5.1.3 – Limitação do Modelo 044

5.1.4 – Dados de Entrada 045

5.1.5 – Dados de Saída 046 5.2 – Definição da Área de Domínio 046

5.3 – Definição dos Receptores Discretos 047 5.4 – Levantamento Detalhado das Taxas de SO2 da refinaria 047 5.5 – Efeito da Presença de Prédios sobre a Dispersão de Poluentes (Building Downwash) 048 5.6 – Levantamento e Tratamento dos Dados Meteorológicos 048 5.7 – Levantamento dos Dados Topográficos 050 5.8 - Cálculo dos dados de concentrações de SO2 pelo modelo ISCST3 nos receptores definidos 050

5.9 – Levantamento dos Dados de Concentrações de SO2 Medidos na Estação de Madre de Deus 051 5.10 – Validação do Modelo ISCST3 052



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CAPÍTULO VI– RESULTADOS 055 6.1 – Inventário de Emissões de SO2 do Ano de 2003 055 6.2 – Dados Meteorológicos e Considerações sobre a Velocidade dos Ventos 057 6.2.1 – Pressão atmosférica ou barométrica 057 6.2.2 – Precipitações pluviométricas 057 6.2.3 – Estabilidade atmosférica 058 6.2.4 – Direção e velocidade do Vento 058 6.3 – Resultados Experimentais da Concentração de SO2 063 6.4 – Cálculo das Concentrações de SO2 e Análise Comparativa das Concentrações de SO2 Calculadas e Medidas 063 6.4.1 Análise comparativa de janeiro 065 6.4.2 Análise comparativa de fevereiro 071 6.4.3 Análise comparativa de março 077 6.4.4 Análise comparativa de abril 083 6.4.5 Análise comparativa de maio 088 6.4.6 Análise comparativa de junho 092 6.4.7 Análise comparativa de julho 097 6.4.8 Análise comparativa de agosto 100 6.4.9 Análise comparativa de setembro 104 6.4.10 Análise comparativa de outubro 108 6.4.11 Análise comparativa de novembro 112 6.4.12 Análise comparativa de dezembro 115 6.5 – Análise Comparativa Anual dos Dados de Correlação - 2003 116 6.6 – Quadros Resumo das Análises Estatísticas 118 6.7 – Validação do Modelo 121



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CAPÍTULO VII– CONCLUSÕES 123 7.1 – Conclusões 123 7.2 – Sugestões Para Trabalhos Futuros 125 CAPÍTULO VIII – REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS 126 APÊNDICE 132 A.1 – Dados do Mês de Janeiro de 2003 132 A.2 – Dados do Mês de Fevereiro de 2003 134 A.3 – Dados do Mês de Março de 2003 135 A.4 – Dados do Mês de Abril de 2003 137 A.5 – Dados do Mês de Maio de 2003 138 A.6 – Dados do Mês de Junho de 2003 140 A.7 – Dados do Mês de Julho de 2003 141 A.8 – Dados do Mês de Agosto de 2003 143 A.9 – Dados do Mês de Setembro de 2003 144 A.10 – Dados do Mês de Outubro de 2003 146 A.11 – Dados do Mês de Novembro de 2003 147 A.12 – Dados do Ano de 2003 149

Lista de figuras Paulo Sérgio F. de Menezes


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LISTA DE FIGURAS

Figura 1.1 – Desenho esquemático da RMS 004 Figura 1.2: Madre de Deus com a refinaria ao fundo 007 Figura 1.3: Madre de Deus 008 Figura 2.1: Camada limite superficial atmosférica e planetária 015 Figura 2.2: Sistema de alta pressão associada aos ventos alísios no nível médio do mar, atuando na costa do estado da Bahia, período médio do mês de julho 016 Figura 2.3: Evolução tridimensional da altura da camada de mistura na Região Metropolitana de Salvador 021 Figura 2.4: Altura da camada mistura média mensal da região da Baía de Todos os Santos em 2003 022 Figura 2.5: Altura da camada mistura média horária da região da Baía de Todos os Santos em 2003 022 Figura 2.6: Distribuição das 16 direções radiais do vento 023 Figura 2.7: Visão tridimensional da topografia no entorno da REFINARIA, vista de dentro da Baía de Todos os Santos 024 Figura 2.8: Visão tridimensional da topografia no entorno da REFINARIA, vista dos receptores Candeias e São Francisco do Conde para Baía de Todos os Santos 025 Figura 4.1: Vista aérea da refinaria 035 Figura 4.2: Esquema básico de refino 036 Figura 4.3: Estação de Madre de Deus 037 Figura 5.1: Pluma gaussiana no sistema de coordenadas cartesianas 044 Figura 5.2: Área de domínio 047 Figura 6.1: Distribuição percentual das taxas médias de emissão de SO2 da refinaria em 2003 056 Figura 6.2: Comportamento mensal da pressão atmosférica em 2003, observado na estação Madre de Deus 057



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Figura 6.3: Precipitações pluviométricas mensais 058 Figura 6.4 – Rosa dos ventos ano 2003 – refinaria 059 Figura 6.5 – Rosa dos ventos primeiro semestre 2003 – refinaria 060 Figura 6.6 – Rosa dos ventos janeiro de 2003 – refinaria 060 Figura 6.7: Rosa dos ventos 00:00 – 06:00h 061 Figura 6.8: Rosa dos ventos 06:00 – 12:00h 061 Figura 6.9: Rosa dos ventos 12:00 – 18:00h 061 Figura 6.10: Rosa dos ventos 18:00 – 24:00h 061 Figura 6.11: Comparação entre a velocidade horária anual dos ventos ao longo do dia medidos na estação de Madre de Deus e na estação da refinaria para 2003 062 Figura 6.12 – Correlação entre velocidade do vento em Madre de Deus e na refinaria em 2003 062 Figura 6.13: Primeira correlação entre as concentrações de SO2, calculada e medida, em Madre de Deus - Janeiro de 2003 065 Figura 6.14 – Gráfico do erro (valor calculado menos o valor medido) da concentração de SO2, em Madre de Deus - Janeiro de 2003 066 Figura 6.15: Segunda correlação entre as concentrações de SO2, calculada e medida, em Madre de Deus - Janeiro de 2003 070 Figura 6.16: Comparação entre as concentrações de SO2, calculada e medida, em Madre de Deus – sem os outliers - Janeiro de 2003 070 Figura 6.17: Primeira correlação entre as concentrações de SO2, calculada e medida, em Madre de Deus - Fevereiro de 2003 071 Figura 6.18 – Gráfico do erro (valor calculado menos o valor medido) da concentração de SO2, em Madre de Deus - Fevereiro de 2003 072 Figura 6.19: Segunda correlação entre as concentrações de SO2, calculada e medida, em Madre de Deus - Fevereiro de 2003 076 Figura 6.20: Comparação entre as concentrações de SO2, calculada e medida, em Madre de Deus – sem os outliers - Fevereiro de 2003 076



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Figura 6.21: Primeira correlação entre as concentrações de SO2, calculada e medida, em Madre de Deus - Março 077 Figura 6.22 – Gráfico do erro (valor calculado menos o valor medido) da concentração de SO2, em Madre de Deus – Março de 2003 078 Figura 6.23: Segunda correlação entre as concentrações de SO2, calculada e medida, em Madre de Deus - Março de 2003 082 Figura 6.24: Comparação entre as concentrações de SO2, calculada e medida, em Madre de Deus – sem os outliers - Março de 2003 082 Figura 6.25: Primeira correlação entre as concentrações de SO2, calculada e medida, em Madre de Deus - Abril de 2003 083 Figura 6.26 – Gráfico do erro (valor calculado menos o valor medido) da concentração de SO2, em Madre de Deus - Abril de 2003 084 Figura 6.27: Segunda correlação entre as concentrações de SO2, calculada e medida, em Madre de Deus - Abril de 2003 087 Figura 6.28: Comparação entre as concentrações de SO2, calculada e medida, em Madre de Deus – sem os outliers - Abril de 2003 088 Figura 6.29: Primeira correlação entre as concentrações de SO2, calculada e medida, em Madre de Deus - Maio de 2003 088 Figura 6.30 – Gráfico do erro (valor calculado menos o valor medido) da concentração de SO2, em Madre de Deus - Maio de 2003 089 Figura 6.31: Segunda correlação entre as concentrações de SO2, calculada e medida, em Madre de Deus - Maio de 2003 092 Figura 6.32: Comparação entre as concentrações de SO2, calculada e medida, em Madre de Deus – sem os outliers - Maio de 2003 092 Figura 6.33: Primeira correlação entre as concentrações de SO2, calculada e medida, em Madre de Deus - Junho de 2003 093 Figura 6.34 – Gráfico do erro (valor calculado menos o valor medido) da concentração de SO2, em Madre de Deus - Junho de 2003 093 Figura 6.35: Segunda correlação entre as concentrações de SO2, calculada e medida, em Madre de Deus - Junho de 2003 096 Figura 6.36: Comparação entre as concentrações de SO2, calculada e medida, em Madre de Deus – sem os outliers - Junho de 2003 097



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Figura 6.37: Primeira correlação entre as concentrações de SO2, calculada e medida, em Madre de Deus - Julho de 2003 097 Figura 6.38 – Gráfico do erro (valor calculado menos o valor medido) da concentração de SO2, em Madre de Deus - Julho de 2003 098 Figura 6.39: Segunda correlação entre as concentrações de SO2, calculada e medida, em Madre de Deus - Julho de 2003 099 Figura 6.40: Comparação entre as concentrações de SO2, calculada e medida, em Madre de Deus – sem os outliers - Julho de 2003 099 Figura 6.41: Primeira correlação entre as concentrações de SO2, calculada e medida, em Madre de Deus - Agosto de 2003 100 Figura 6.42 – Gráfico do erro (valor calculado menos o valor medido) da concentração de SO2, em Madre de Deus - Agosto de 2003 101 Figura 6.43: Segunda correlação entre as concentrações de SO2, calculada e medida, em Madre de Deus - Agosto de 2003 103 Figura 6.44: Comparação entre as concentrações de SO2, calculada e medida, em Madre de Deus – sem os outliers - Agosto de 2003 103 Figura 6.45: Primeira correlação entre as concentrações de SO2, calculada e medida, em Madre de Deus - Setembro de 2003 104 Figura 6.46 – Gráfico do erro (valor calculado menos o valor medido) da concentração de SO2, em Madre de Deus - Setembro de 2003 105 Figura 6.47: Segunda correlação entre as concentrações de SO2, calculada e medida, em Madre de Deus – Setembro de 2003 107 Figura 6.48: Comparação entre as concentrações de SO2, calculada e medida, em Madre de Deus – sem os outliers - Setembro de 2003 107 Figura 6.49: Primeira correlação entre as concentrações de SO2, calculada e medida, em Madre de Deus - Outubro de 2003 108 Figura 6.50 – Gráfico do erro (valor calculado menos o valor medido) da concentração de SO2, em Madre de Deus - Outubro de 2003 109 Figura 6.51: Segunda correlação entre as concentrações de SO2, calculada e medida, em Madre de Deus – Outubro de 2003 111 Figura 6.52: Comparação entre as concentrações de SO2, calculada e medida, em Madre de Deus – sem os outliers – Outubro de 2003 111



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Figura 6.53: Primeira correlação entre as concentrações de SO2, calculada e medida, em Madre de Deus - Novembro de 2003 112 Figura 6.54 – Gráfico do erro (valor calculado menos o valor medido) da concentração de SO2, em Madre de Deus - Novembro 113 Figura 6.55: Segunda correlação entre as concentrações de SO2, calculada e medida, em Madre de Deus – Novembro de 2003 115 Figura 6.56: Comparação entre as concentrações de SO2, calculada e medida, em Madre de Deus – sem os outliers – Novembro de 2003 115 Figura 6.57: Primeira correlação entre as concentrações de SO2, calculada e medida, em Madre de Deus – Ano de 2003 116 Figura 6.58: Segunda correlação entre as concentrações de SO2, calculada e medida, em Madre de Deus – Ano de 2003 117 Figura 6.59: Comparação entre as concentrações de SO2, calculada e medida, em Madre de Deus – sem os outliers – Ano de 2003 117 Figura 6.60 – Gráfico do erro (antes dos ajustes) da concentração de SO2, em Madre de Deus – Ano de 2003 118 Figura 6.61 – Gráfico do erro (depois dos ajustes) da concentração de SO2, em Madre de Deus – Ano de 2003 118 Figura 7.1 – Mapa de isoconcentrações de SO2 média 24 horas 124 Figura 7.2 – Mapa de isoconcentrações de SO2 média anual 125 Figura A.1: Histograma dos dados de SO2 medidos em janeiro 133 Figura A.2: Histograma dos dados de SO2 calculados em janeiro 133 Figura A.3: Histograma dos dados de SO2 medidos em fevereiro 134 Figura A.4: Histograma dos dados de SO2 calculados em fevereiro 135 Figura A.5: Histograma dos dados de SO2 medidos em março 136 Figura A.6: Histograma dos dados de SO2 calculados em março 136 Figura A.7: Histograma dos dados de SO2 medidos em abril 137 Figura A.8: Histograma dos dados de SO2 calculados em abril 138



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Figura A.9: Histograma dos dados de SO2 medidos em maio 139 Figura A.10: Histograma dos dados de SO2 calculados em maio 139 Figura A.11: Histograma dos dados de SO2 medidos em junho 140 Figura A.12: Histograma dos dados de SO2 calculados em junho 141 Figura A.13: Histograma dos dados de SO2 medidos em julho 142 Figura A.14: Histograma dos dados de SO2 calculados em julho 142 Figura A.15: Histograma dos dados de SO2 medidos em agosto 143 Figura A.16: Histograma dos dados de SO2 calculados em agosto 144 Figura A.17: Histograma dos dados de SO2 medidos em setembro 145 Figura A.18: Histograma dos dados de SO2 calculados em setembro 145 Figura A.19: Histograma dos dados de SO2 medidos em outubro 146 Figura A.20: Histograma dos dados de SO2 calculados em outubro 147 Figura A.21: Histograma dos dados de SO2 medidos em novembro 148 Figura A.22: Histograma dos dados de SO2 calculados em novembro 148 Figura A.23: Histograma dos dados de SO2 medidos - 2003 149 Figura A.24: Histograma dos dados de SO2 calculados – 2003 150

Lista de tabelas Paulo Sérgio F. de Menezes


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LISTA DE TABELAS

Tabela 2.1: Componentes Gasosos 011 Tabela 2.2: Poluentes do Ar e seus efeitos 012 Tabela 2.3: Classificação das categorias de estabilidade 019 Tabela 2.4: Classificação da estabilidade atmosférica pelo desvio padrão do vento 020 Tabela 3.1: Padrões Nacionais de Qualidade do Ar 030 Tabela 3.2: Critérios para episódios agudos de poluição do ar 031 Tabela 4.1: Principais unidades e processos 037 Tabela 4.2: Estação de Monitoramento de Madre de Deus 038 Tabela 4.3: Codificação dos monitores 040 Tabela 5.1: Coordenadas da Grade de Estudo em UTM 046 Tabela 5.2: Distribuição de freqüência relativa da estabilidade atmosférica a partir do desvio padrão da direção do vento, estação meteorológica da refinaria – 2003 050 Tabela 5.3: Parâmetros Estatísticos de Validação 054 Tabela 6.1: Taxas Médias de Emissão de SO2 da refinaria em 2003 055 Tabela 6.2: Relação altura da chaminé x altura média das unidades produtivas 056 Tabela 6.3: Categorias de estabilidade e freqüências 058 Tabela 6.4 – Dados Mensais Experimentais de SO2 063 Tabela 6.5 – Dados Mensais Calculados de SO2 064 Tabela 6.6: Resumo Estatístico antes dos Ajustes 120 Tabela 6.7: Resumo Estatístico depois dos Ajustes 120 Tabela 6.8: Resultados de Validação do Modelo 122 Tabela 6.9 – Comparação dos dados obtidos com os de Hanna 122

Lista de tabelas Paulo Sérgio F. de Menezes


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Tabela A.1: Dados para análise de correlação janeiro 2003 132 Tabela A.2: Dados para análise de correlação fevereiro 2003 134 Tabela A.3: Dados para análise de correlação março 2003 135 Tabela A.4: Dados para análise de correlação abril 2003 137 Tabela A.5: Dados para análise de correlação maio 2003 138 Tabela A.6: Dados para análise de correlação junho 2003 140 Tabela A.7: Dados para análise de correlação julho 2003 141 Tabela A.8: Dados para análise de correlação agosto 2003 143 Tabela A.9: Dados para análise de correlação setembro 2003 144 Tabela A.10: Dados para análise de correlação outubro 2003 146 Tabela A.11: Dados para análise de correlação novembro 2003 147 Tabela A.12: Dados para análise de correlação do ano de 2003 149

Lista de equações Paulo Sérgio F. de Menezes


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LISTA DE EQUAÇÕES

Equação 5.1 - Equação Gaussiana de difusão para estimar a concentração de poluentes 044 Equação 5.2 - Equação de Decaimento 051 Equação 5.3 – “Fractional Bias” 053 Equação 5.4 - Média Geométrica 053 Equação 5.5 - Erro Quadrático Médio Normalizado 053 Equação 5.6 – Variância Geométrica Média 053 Equação 5.7 – Fração das previsões dentro de um fator de dois 053 Equação 5.8 – Coeficiente de Correlação 053

Resumo Paulo Sérgio F. de Menezes


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RESUMO

Com o uso cada vez mais freqüente no Brasil, de modelos matemáticos de dispersão atmosférica para avaliar a qualidade do ar, e a falta de diretrizes específicas para o uso dos mesmos, pelas agências ambientais, verificou-se a necessidade de estabelecer mecanismos de validação para a aplicação destes modelos. Em função das características micrometeorológicas da região em estudo é necessário que avaliação do modelo seja feita utilizando-se os dados meteorológicos próximos à fonte de emissão do poluente. O presente trabalho tem como objetivo validar o modelo matemático de dispersão atmosférica ISCST3 – Industrial Source Complex Short Term – tendo como base as emissões de dióxido de enxofre (SO2) de uma refinaria localizada em Mataripe, no Estado da Bahia, e os dados meteorológicos locais. No período referente ao ano de 2003 foram analisados 163 dias de dados. As concentrações, médias de 24 horas de SO2 foram calculadas e comparadas com as concentrações médias medidas na estação de monitoramento da qualidade do ar localizada no município de Madre de Deus, há cinco quilômetros da refinaria. Foi observado que a velocidade do vento em Madre de Deus é geralmente menor do que a velocidade observada na refinaria. Além disso, em alguns momentos do dia, registram-se direções de vento opostas nestes dois locais de medição. Foram identificados dados experimentais discrepantes, especialmente aqueles que sofreram fortes interferências meteorológicas de direção do vento e precipitação pluviométrica. Para validação do modelo foi utilizado critério de Olesen para validação de modelos de dispersão atmosférica que é adotado pela Agência de Proteção Ambiental Americana. Após a sua aplicação, os resultados mostraram existir uma correlação satisfatória entre os valores de SO2 calculados pelo ISCST3 e os observados na estação de Madre de Deus. Concluiu-se que o modelo prevê de forma adequada as concentrações de SO2, médias de 24 horas, no sítio de Madre de Deus principalmente nos períodos de meses mais secos do ano. A simulação das concentrações de SO2 mostrou que a concentração deste poluente, na área de influência da refinaria, está bem abaixo dos limites estabelecidos na legislação brasileira. Com a validação do modelo este pode ser usado para verificar as piores épocas do ano para a dispersão atmosférica, o impacto de novas fontes de emissão e auxiliar na gestão da qualidade do ar. Palavras-chave: Dispersão atmosférica, emissões de dióxido de enxofre, modelo ISCST3, refinaria, Brasil

Abstract Paulo Sérgio F. de Menezes


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ABSTRACT

Industries in Brazil are required to use mathematical models for atmospheric dispersion of pollutants in order to predict the impact of these chemicals on environment. The lack of rules to use those models atmospheric dispersion models lead to the need of developing validation criteria of the models, especially when using meteorological data close to the source of emission. The objective of this study is to validate a mathematical model designed for atmospheric dispersion named ISCST3 (Industrial Source Complex Short Term) based on sulfur dioxide (SO2) emissions from one oil refinery installed in Mataripe, state of Bahia, Brazil, and on local meteorological data. Within a period of twelve months, 163 sampled days were analyzed. Subsequently the 24-hour average concentrations of SO2 were achieved, both estimated by applying the model and based on observations carried out at the Madre de Deus meteorological station, located five kilometers from the refinery. In the additional pairs of values, the concentrations calculated over-esteemed or under-esteemed the observed one. According to our findings, such discrepancies were caused by pluvial occurrences, since the model does not consider the humid removal of pollutants from the atmosphere; we have also concluded that the wind speed in Madre de Deus is weaker than those observed at the Oil Refinery site; in addition to that in some moments of the day opposite wind directions were recorded at the two recording locations. Finally, in order to validate the model, we applied Olesen statistical criteria, designed for calibration of models of atmospheric dispersion, which is adopted by the U.S. Environmental Protection Agency. Upon its application on data pairs statistically tested and accepted, the results demonstrated the existence of a satisfactory correlation between those SO2 values estimated via ISCST3 and those observed at the Madre de Deus meteorological station. Conclusions were as follows: such model is adequate to predict the 24-hours average SO2 concentrations at the Made de Deus site, especially during the dryer months of the year, according to the performance analysis mentioned above, which served as a basis for validation of the model. Simulation of SO2 concentration showed that, in the area around the refinery, the concentration of this pollutant is much lower than the limits regulated by Brazilian rules. After validation, this model can be used to predict the worse SO2 concentrations during season of the year and also to predict the environmental impact of future new sources of SO2 emission. Key-words: Atmospheric dispersion, emissions of sulfur dioxide, model ISCST3, refinery, Brazil

Capítulo I - Introdução Paulo Sérgio F. de Menezes


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CAPÍTULO I: INTRODUÇÃO 1.1 Introdução 1.1.1 Contexto global da poluição do ar

O ar constitui um dos elementos básicos para garantir a existência da maioria dos seres vivos. Por isso desde os tempos mais remotos, o homem tornou-se consciente de que uma atmosfera contaminada pode causar danos á saúde, como por exemplo à originada, de modo natural, por ocasião de uma erupção vulcânica. Em tempos históricos esta preocupação motivou a produção de disposições legislativas em vários países, como na França em 1382, onde Carlos VI proibia num édito a emissão de gases odoríferos para atmosfera ou na Inglaterra, onde já existia no século XVII uma disposição que proibia acender o fogo durante as sessões do Parlamento de Westminster (Castells, 1979)

O aperfeiçoamento da tecnologia e o crescimento da população ocasionaram um aumento gradual do consumo de energia e da produção industrial. Com o surgimento da era industrial o problema da poluição do ar adquiriu uma importância maior, pois apesar da composição natural da atmosfera não ter sido alterada durante longos períodos de tempo, hoje são notórios os efeitos dos poluentes atmosféricos, associados ao desenvolvimento urbano e industrial, bem como a crescente utilização de veículos automotores. Estes efeitos variam de acordo com as condições climáticas, chegando a se constituir um motivo de preocupação mundial, visto que a poluição atmosférica ultrapassa muitas vezes as fronteiras dos países. Entre os diversos tipos de poluição atmosférica a precipitação ácida tem-se tornado uma das formas mais prejudiciais em todo mundo industrializado. As fontes primárias de deposição ácida são os óxidos sulfúricos e nitrogenados.

Em regiões urbanas industrializadas diversas fontes de emissões

antropogênicas são responsáveis pela poluição do ar. Entre essas fontes as mais importantes são as de origem veicular e de processos industriais, tais como: produção termoelétrica de energia, incineração de resíduos, processamento de petróleo e indústrias químicas em geral. O gerenciamento da poluição do ar de origem industrial está diretamente associado ao controle das fontes de emissões de poluentes, o qual é exercido através de normas e procedimentos operativos na indústria. Este controle visa reduzir a emissão de gases e partículas que possam atingir a atmosfera.

Dessa maneira faz se necessário definir estratégias que possibilitem, aos

níveis urbanos, regionais e globais, reduzir os efeitos negativos da poluição atmosférica na saúde humana, no equilíbrio dos ecossistemas e conseqüentemente minimizar problemas como: a destruição da camada de ozônio e o efeito estufa. O conhecimento dos mecanismos de dispersão e do transporte de poluentes atmosféricos é fundamental para o gerenciamento e conseqüentemente da proteção da qualidade do ar. Para atender a estas demandas sobre a qualidade do ar foram



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desenvolvidos, nas últimas décadas, estudos sobre o transporte e a dispersão de poluentes na atmosfera (Moraes, 2004).

Segundo Stern at al.(1984), a poluição do ar é um fenômeno dinâmico e complexo que apresenta, em geral, grandes variações no espaço e no tempo. Os poluentes ao serem lançados na atmosfera são submetidos aos efeitos de dispersão, transporte e turbulência atmosférica e aos processos de reatividade química, seja através da reação com outros poluentes ou com a umidade ambientes, sedimentação ou deposição. Esta reatividade pode provocar a mudança de poluentes primários para secundários, o que torna este fenômeno ainda mais complexo. As condições climáticas são as principais responsáveis pela dispersão dos poluentes. Ressalta-se que as próprias condições meteorológicas são extremamente variáveis e influenciadas por diversos fatores, tais como, o tipo de ocupação do solo e a topografia por exemplo. Os parâmetros meteorológicos atuam simultaneamente no sentido de transportar e dispersar os níveis de poluição de uma determinada região para outra. A variação na taxa de emissões dos poluentes também influencia a dispersão espaço-temporal dos poluentes.

Os principais processos atmosféricos que determinam o potencial de dispersão atmosférica, dependem das condições meteorológicas e da turbulência atmosférica, acionadas a partir da interação entre as diversas escalas do movimento que atuam simultaneamente. Esses efeitos atuam sobre as fontes das zonas industrializadas no sentido de transportar e espalhar a poluição do ar sobre as áreas de influências caracterizadas pelos diferentes tipos de receptores (Seinfeld and Pandis, 1998).

Para se determinar o grau do efeito da poluição sobre uma região é necessário monitorar a qualidade do ar da área de interesse, através da medição dos poluentes convencionais definidos na legislação brasileira (CONAMA 3, 1990). Esses poluentes podem ser medidos através de estações de qualidade do ar, automáticas ou manuais. A comparação do valor medido, de um determinado poluente, com o seu respectivo padrão permite verificar se a legislação está sendo atendida.

Dependendo do tamanho do complexo industrial gerador da poluição do ar, é

necessário projetar uma rede de monitoramento da qualidade do ar para que haja uma boa representatividade da distribuição espacial da medição dos poluentes na área de influência das fontes de emissões. Essa projeção é feita através da utilização de modelos matemáticos de dispersão atmosférica por ser uma ferramenta prática que reproduz com certo grau de confiabilidade resultados muito próximos da realidade física e de baixo custo dependendo da sua exatidão entre a poluição calculada e a medida. Através dos resultados de um determinado modelo se estimará o dimensionamento de uma rede de qualidade do ar assim como a instalação de novos empreendimentos industriais. Quanto mais refinado for o modelo maior exatidão terá os seus resultados. Daí porque a necessidade de se aferir ou calibrar um modelo matemático, a fim de se conhecer com segurança o seu grau de exatidão (Stern et al., 1984).



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Entre os diversos poluentes atmosféricos o dióxido de enxofre (SO2) foi o escolhido para ser abordado neste trabalho em função das taxas de emissões de SO2 da refinaria, dos danos que ele causa aos pulmões e vias respiratórias e por ser uma fonte primária de deposição ácida. Sendo importante a avaliação dos seus mecanismos de controle e o seu monitoramento na atmosfera.

A EPA (2002) definiu como padrão primário de qualidade do ar para o SO2 os

seguintes valores: 80 µgm-3 de concentração média anual máxima e 365 µgm-3 para uma hora. O valor anual não pode ser excedido mais que uma vez por ano. 1.1.2 Contexto nacional da poluição do ar

Apesar de o Brasil possuir legislação referente aos padrões de qualidade do ar, existe uma carência de informações sobre o tema. Mesmo em áreas consideradas críticas, do ponto de vista do impacto causado pela poluição atmosférica, não há nenhum tipo de monitoramento. Visando suprir esta deficiência os órgãos ambientais têm procurado estabelecer parcerias com as indústrias para viabilizar a implantação de rede de monitoramento de qualidade do ar em áreas de interesse relevante, como as regiões metropolitanas e nas áreas de influência destas indústrias. A legislação brasileira (CONAMA 3, 1990) estabelece os seguintes limites: 80 µgm-3 média aritmética anual máxima e 365 µgm-3 para a média de 24 horas. O CONAMA, através de sua Resolução n0 8 de 1990, definiu os limites máximos de emissão de SO2 em função do uso pretendido da área.

A maioria das emissões de SO2 no Brasil deriva do uso de combustíveis de petróleo com alto conteúdo de enxofre no setor industrial, do uso do carvão na manufatura de aço e do combustível diesel nos transportes. As emissões de SO2 tiveram uma grande redução em 1997, resultante da implementação do programa de melhoria do óleo diesel. Devido à predominância da hidroeletricidade e, em menor medida, da energia nuclear no setor de geração do Brasil, o setor de energia não emite grandes quantidades de óxidos de enxofre. Em 1980 as emissões de SO2 foram de 2,133 mil toneladas (Schechtman et al., 1999). 1.1.3 Contexto regional da poluição do ar

A industrialização do Estado da Bahia teve um crescente desenvolvimento industrial, principalmente na Região Metropolitana de Salvador (RMS), representada esquematicamente na Figura 1.1, a partir da exploração petrolífera, na década de 50, e da industrialização do Recôncavo Norte, continuando com a instalação do Centro Industrial de Aratu (CIA) na década de 1960 e do Complexo Petroquímico de Camaçari, nos anos 70. Este desenvolvimento industrial favoreceu o crescimento das cidades onde estas indústrias se localizavam, e dos municípios vizinhos, como Candeias, São Francisco do Conde, Simões Filho e Camaçari e proporcionando a transformação de pequenos povoados em municípios a exemplo de Madre de Deus. A Legislação ambiental do Estado Bahia (Lei no 7.799, de 07 de fevereiro e 2001)



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adota como padrão de qualidade do ar para o SO2 os mesmos valores da Resolução CONAMA no 3, de 1990.

Figura 1.1 – Desenho esquemático da RMS

Fonte: CONDER, 2000

Há diferentes impactos provenientes das emissões de SO2, dependendo das fontes de emissões e da área geográfica. Esses incluem chuva ácida em uma grande extensão, sulfatos agregados a partículas leves de veículos a diesel em áreas urbanas e intoxicação direta pelo SOX nos arredores de complexos industriais.



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Portanto, as emissões de SOX devem ser avaliadas localmente, e não somente em nível nacional (Goldemberg e Moreira, 2005)

1.2 Justificativa do Trabalho No passado recente a instalação de um empreendimento industrial não avaliava

as características meteorológicas do local de implantação visto que não existia nenhuma preocupação com a dispersão dos poluentes na atmosfera. Em função disto foram instaladas indústrias em locais totalmente inadequados para a dispersão. Avaliando o processo de industrialização no Estado verificamos, do ponto de vista ambiental, que o mesmo ocorreu de maneira similar ao restante do país, ou seja, sem se levar em conta o impacto da poluição do ar sobre a população receptora exposta, a cobertura vegetal e o solo.

Em particular, na proximidade da Refinaria Landulfo Alves, formaram-se dois

centros urbanos que podem sofrer influência das emissões atmosféricas. O controle adequado das emissões deve ser priorizado na fonte do processo. Mas para isso, é fundamental ter um levantamento detalhado das taxas de emissão de poluentes da indústria e das concentrações destes poluentes nas áreas vizinhas. O monitoramento contínuo de poluentes possui custo muito elevado e seu uso deve ser feito em pontos estratégicos no entorno da industria. Contudo, há outras regiões não monitoradas que podem apresentar elevadas concentrações de poluentes, uma vez que a direção e a velocidade dos ventos mudam de forma intensa ao longo de um dia e ao longo do ano. Neste caso, a modelagem matemática da concentração de poluentes pode ser de grande importância no controle da poluição atmosférica.

Devido ao avanço da tecnologia hardware e software os modelos matemáticos

vem sendo utilizados sistematicamente na previsão da poluição do ar atmosférico antes da instalação de novos empreendimentos industriais para avaliar o grau de impacto no meio ambiente e verificar se os padrões de qualidade do ar estão sendo violados de acordo com as legislações de controle ambiental vigentes.

O uso de modelos de dispersão atmosférica, em países industrializados, é bastante comum por se tratar de ferramenta essencial no auxílio do gerenciamento da qualidade do ar por agências responsáveis pelo meio ambiente, como uma alternativa rápida de controle das fontes. No Brasil o uso de modelos matemáticos de dispersão atmosférica é ainda limitado, apesar de serem usados em estudos de dispersão, como por exemplo: o dimensionamento de redes automáticas de monitoramento da qualidade do ar, ampliação ou instalação de novas atividades industriais. As diretrizes legais para o uso de modelos de dispersão no Brasil, ainda não estão regulamentadas, por isso é fundamental se estabelecer uma avaliação dos modelos em uso, através de aferição dos resultados previstos pelos modelos matemáticos com as concentrações dos poluentes reais medidos no sítio do experimento, a fim de que se possam utilizar os resultados obtidos na modelagem de forma adequada e com certo grau de confiabilidade.



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Os trabalhos encontrados na literatura, nacional e internacional, para validação de modelos matemáticos, são específicos para a área onde foi desenvolvido, em função das características micrometeorológicas locais e de clima temperado, os quais diferem bastante, das condições climáticas da Região Metropolitana de Salvador, RMS, que é o tropical úmido. Daí porque a necessidade de se adequar os modelos matemáticos para a região em estudo através da validação, considerando a disponibilização de dados de qualidade do ar, de emissão de SO2 e de dados meteorológicos na escala temporal necessária para o desenvolvimento de um trabalho de validação de modelos matemáticos.

1.3 Objetivos

O objetivo do presente trabalho é validar o modelo de dispersão atmosférica ISCST3 aplicado na área de domínio entre Mataripe e Madre de Deus a partir das emissões de SO2 de uma refinaria, comparando as concentrações de SO2 calculadas pelo modelo com as concentrações medidas em uma estação automática de monitoramento do ar. Foram usados dos dados meteorológicos horários da estação meteorológica localizada na refinaria. A escolha pelo modelo ISCST3 deve-se a sua larga utilização no Brasil e a disponibilidade dos tipos de dados meteorológicos necessários para sua alimentação.

1.3.1 Objetivos específicos

O desenvolvimento do trabalho considerou os seguintes objetivos específicos:

� Levantamento detalhado das taxas de e adequação dos dados de emissão de SO2 da refinaria;

� Levantamento e tratamento dos dados meteorológicos e topográficos; � Cálculo dos dados de concentrações de SO2 (incluindo os valores máximos e

mínimos) pelo modelo ISCST3; � Levantamento dos dados de concentrações de SO2 medidos na estação de

Madre de Deus; � Tratamento estatístico dos dados medidos de concentração de SO2; � Validação e simulação do modelo ISCST3 para medir concentração de SO2.

1.4 Delimitação

O trabalho utilizou os dados meteorológicos, inventário de emissões, concentrações de SO2 observadas referente ao ano de 2003.

Selecionou-se a refinaria que é fonte emissora de SO2 e o município de Madre

de Deus por ser um receptor que possui uma estação automática medidora de poluição do ar e meteorologia e está dentro da área de influência da refinaria. Além disso o local do estudo possui as seguintes peculiaridades;



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• A população da região é 12.000 habitantes, instalada dentro de área de 4,5 Km2, ou seja, com uma densidade populacional de 2,7 habitantes por quilômetro quadrado, é uma área prioritária para estudos de poluição atmosférica;

• A verticalização por edifícios não existe, o que facilita o transporte e a

dispersão de SO2 pelo vento entre as fontes e o Receptor;

• Do ponto de vista microclimático, por se tratar de uma ilha, o município sofre influência dos efeitos das brisas marítimas e do fluxo de calor sensível do continente sobre a dinâmica da dispersão atmosférica na região.

A Figura 1.2 apresenta uma parte do município de Madre de Deus, onde é

possível se identificar à localização da refinaria ao fundo e da Fábrica de Asfalto a Oeste.

Figura 1.2 –Madre de Deus com a refinaria ao fundo A Figura 1.3 apresenta uma visão panorâmica do agrupamento residencial urbano do município.

TERMINAL MARÍTIMODE

MADRE DE DEUS

RLAM

ESTAÇÃO METEOROLÓGICA



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Figura 1.3 – Vista aérea de Madre de Deus

1.5 Organização do trabalho

No capítulo 1 se enfoca o problema da poluição atmosférica nos dias atuais tanto a nível global como na área de estudo e a necessidade de aferição dos modelos matemáticos de dispersão atmosférica utilizados como ferramentas de avaliação de impacto ambiental.

O capítulo 2 trás os fundamentos teóricos com a definição de poluentes atmosféricos, os principais poluentes e seus efeitos na saúde humana, e as principais características do SO2. É explicada a influência das condições meteorológicas na dispersão dos poluentes atmosféricos e as metodologias para o cálculo das taxas de emissão atmosférica.

O capítulo 3 apresenta a revisão bibliográfica que inclui a legislação nacional e internacional e os tipos de modelos de dispersão.

No capítulo 4 elaborou-se um resumo sobre as características das fontes de emissão de SO2 da refinaria e as características da estação de monitoramento da qualidade do ar e meteorologia de madre de Deus.



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No capítulo 5 é explicado o desenvolvimento da metodologia do trabalho, escolha do modelo ISCST3, as bases e a fundamentação física do modelo, bem como as suas limitações,coleta dos dados da estação automática de monitoramento da qualidade do ar; a coleta e tratamento dos dados meteorológicos, bem como os parâmetros básicos para estimativa das concentrações do dióxido de enxofre, SO2, utilizando o modelo matemático ISCST3.

No capítulo 6 são apresentados os resultados de taxas de emissão da refinaria, apresentação dos dados meteorológicos, apresentação e tratamento estatístico dos resultados medidos de SO2, cálculo das concentrações de SO2 com modelo ISCST3, comparação dos valores calculados com os experimentais e validação do modelo.

No capítulo 7 são apresentadas as conclusões e recomendações.

Capítulo II – Fundamentos Teóricos Paulo Sérgio F. de Menezes


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CAPÍTULO II: FUNDAMENTOS TEÓRICOS 2.1 Poluentes Atmosféricos 2.1.1 – Definição

Poluente atmosférico é qualquer substância na atmosfera cuja concentração possa via a prejudicar o homem, outros animais, a vegetação e materiais. Os poluentes incluem quase todas as composições naturais ou artificiais de matéria em suspensão atmosférica passível de ser aerotransportada. Apresentam-se na forma de partículas sólidas, líquidas e/ou heterogêneas, gases, ou em combinações daí resultantes. Geralmente, divide-se em dois grupos: (1) os que são emitidos diretamente por fontes identificáveis e (2) os que são produzidos na atmosfera pelas interações entre dois ou mais poluentes primários, ou por reação com constituintes atmosféricos normais, com ou sem fotoativação. Foram identificados cerca de 100 contaminantes atmosféricos, que se dividem nas seguintes categorias: sólidos, compostos sulfúricos, químicos orgânicos voláteis, compostos nitrogenados, compostos oxigenados, compostos halogenados, compostos radioativos e odores (EPA, 1994).

Considera-se poluente qualquer substância presente no ar e que pela sua concentração possa torná-lo impróprio, nocivo ou ofensivo à saúde, inconveniente ao bem estar público, danoso aos materiais à fauna e à flora ou prejudicial à segurança, ao uso e ao gozo da propriedade e às atividades normais da comunidade (CONAMA 3, 1990).

Quando se determina a concentração de um poluente na atmosfera, avalia-se o grau de exposição dos receptores (ser humano, animais, vegetação e materiais) como resultado final do processo de lançamento dos poluentes por suas fontes de emissões e o seu sinergismo na atmosfera, do ponto de vista físico (diluição e transporte) e químico (reatividade química no ar).

O problema da poluição do ar pode ser representado simplesmente como um

sistema integrado por três componentes básicas: FONTES DE EMISSÃO ATMOSFERA RECEPTORES Poluentes Diluição e Transformação química

A interação entre as fontes de poluição e a atmosfera define o nível da qualidade do ar, que determina por sua vez o surgimento dos efeitos adversos da poluição do ar sobre os receptores. Vale frisar que, mesmo mantida as emissões de poluentes sobre rigoroso controle na fonte, a qualidade do ar pode sofrer alterações em função da variabilidade das condições meteorológicas ao longo das 24 horas do dia e da sazonalidade climática (Seinfeld, 1975).



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Os efeitos dos poluentes atmosféricos na saúde humana, na vegetação, nos materiais de construção e na produtividade dos solos dependem, ainda, dos níveis de concentração e do tempo de exposição.

Os problemas de poluição atmosférica são complexos e variados, tanto no que respeita aos efeitos no ambiente, como no que concerne às escalas temporais e espaciais onde estes efeitos se manifestam.

Na escala urbana as conseqüências mais importantes da poluição atmosférica são os efeitos sobre a saúde humana, existindo uma correlação direta com a concentração de determinados poluentes ao nível do solo, como por exemplo, o dióxido de enxofre (SO2), dióxido de nitrogênio (NO2) e o ozônio (O3). Na escala regional os efeitos da poluição atmosférica são sentidos principalmente na vegetação e nos ecossistemas. Na escala global predominam os problemas de alteração do clima e de consumo de ozônio estratosférico que protege a terra contra a radiação ultravioleta.

Segundo a EPA (1994), padrões de qualidade do ar são definidos como a concentração de poluentes, determinada por lei, que não pode ser excedida num dado período de tempo, numa área definida. Na Tabela 2.1 observa-se uma panorâmica dos principais componentes gasosos.

Tabela 2.1 – Componentes Gasosos Gás Concentração Tempo de Residência Ciclo

ppmv (média) N2 780.840 10 6 anos Biológico,microbiológico

O2 209.460 10 anos Biológico,microbiológico Ar 9340 - Sem ciclo Ne 18 - Sem ciclo Kr 1,1 - Sem ciclo Xe 0,09 - Sem ciclo

CH4 1,65 ~ 10 anos Biogênico, antropogênico, químico

CO2 335 10 – 20 anos Antropogênico, biogênico CO 0,05 – 0,2 65 dias Antropogênico, químico H2 0,58 10 anos Biogênico, químico

N2O 0,33 10 anos Biogênico, químico SO2 10-5 a 10-4 40 dias Antropogênico, químico NH3 10-4 a 10-3 20 dias Biogênico, químico

NO + NO2 10-6 a 10-2 1 dia Antropogênico, químico O3 10-2 a 10-1 ? Químico

HNO3 10-5 a 10-3 1 dia Químico H2O Variável 10 dias Físico-químico He 5,2 10 anos Físico-químico

Fonte: Adaptada de Seinfeld, 1986 2.1.2 Efeitos da poluição do ar na saúde humana

Como principais efeitos da poluição do ar podemos citar o aumento das doenças e mortes prematuras, a deterioração dos materiais, a redução das atividades agrícolas e os problemas de odores.



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Geralmente as pessoas com uma boa saúde não percebem os efeitos causados

pela poluição do ar, exceto quando a poluição do ar é muito alta. Entretanto existem determinados grupos de pessoas que são sensíveis mesmo a níveis baixos de poluição do ar como, por exemplo, os asmáticos e outros que possuem doenças pulmonares, além de idosos e crianças, normalmente mais sensíveis (DEFRA, 2005),

A ação dos poluentes (gases e partículas) no sistema respiratório depende da região que eles atingem em função do seu comportamento no pulmão, que no caso da partícula, influenciado pelo seu diâmetro aerodinâmicoi, para os gases, os principais fatores são a solubilidade das moléculas nas diferentes regiões do sistema respiratório. A Tabela 2.2 apresenta os principais poluentes do ar e seus efeitos.

Tabela 2.2 – Principais Poluentes do Ar e seus efeitos FONTES

POLUENTES NATURAL ANTROPOGÊNICA

EFEITOS

NOx: NO2 + NO Bactérias Relâmpagos Combustão natural

Combustão Smog fotoquímico Probl. respiratórios Baixa imunidade Fitotóxico

SO2 erupções vulcânicas Queima de Combustíveis fósseis

Probl. respiratórios Chuva ácida Fitotóxico Corrosão Danos a materiais Visibilidade (indireto)

COV’s Plantas Animais

Emissões fugitivas Perdas por combustão

Smog fotoquímico Visibilidade Fitotóxico Náusea, problemas respiratórios, tonteiras.

O3 Reações de COV’s com NOx (poluente secundário)

Smog fotoquímico Oxidante poderoso Fitotóxico poderoso Náusea, problemas respiratórios, tonteiras.

Material particulado erosão eólica, erupções vulcânicas, spray marinho

Combustão, Perdas fugitivas Agricultura

Visibilidade Doenças respiratórias Efeitos específicos a depender da composição química.

Fonte: Adaptada de Seinfeld, 1986 2.1.3 Principais poluentes atmosféricos

Óxidos de nitrogênio (NOx) – Os óxidos de nitrogênio são formados nos processos de combustão como resultado da dissociação de nitrogênio (N2) e oxigênio (O2) em N e O, respectivamente. Como resultado desta dissociação

i Diâmetro aerodinâmico da partícula (DAP) é o diâmetro de uma partícula comparada a uma esfera de densidade unitária, que possui comportamento igual ao da partícula em exame.



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podemos ter sete tipos diferentes de óxidos de nitrogênio: NO, NO2, NO3, N2O, N2O3, N2O4 e N2O5. O óxido nítrico (NO) é emitido como poluente primário pelas fontes veiculares e unidades industriais de geração de energia. Na atmosfera o NO se oxida rapidamente para NO2. A quantidade de dióxido de nitrogênio emitida diretamente para a atmosfera é pequena. O óxido nítrico (NO) é relativamente não tóxico, mas em altas concentrações os efeitos sobre a saúde incluem alterações nas funções pulmonares. O dióxido de nitrogênio, devido à sua toxicidade causa danos a saúde. Os efeitos sobre a saúde pela exposição ao NO2 incluem problemas de respiração e dores no tórax (DEFRA, 2005). Óxidos de enxofre (SOx) - Os óxidos de enxofre são categorizados como dióxido de enxofre (SO2), predominante, e trióxido de enxofre (SO3). O SO2 é um gás não inflamável, sem cor, com odor forte e irritante aos olhos. Ele reage com uma variedade enorme de partículas, é solúvel em água e pode ser oxidado. A queima de carvão é a principal fonte de emissão de SO2, contribuindo com cerca de 50% das emissões globais anuais, com a queima do petróleo correspondendo à cerca de 25 a 30%. A principal fonte de emissão natural são os vulcões. Outras fontes de SO2 são a produção de ácido sulfúrico, fábricas de papel, incineração de resíduos e produção de enxofre elementar (DEFRA, 2005). Hidrocarbonetos (HC) – Os hidrocarbonetos são moléculas compostas de carbono e hidrogênio, tais como, aromáticos oleofinas e parafinas, originados no processo e no uso do petróleo e seus derivados (DEFRA, 2005). Compostos Orgânicos Voláteis (COV’s) – São compostos químicos que evaporam facilmente à temperatura ambiente. Estes compostos não têm cor, cheiro ou sabor, incluem uma grande variedade de substâncias como por exemplo o benzeno e o tolueno. São agrupados em metanos e não-metanos. Os principais impactos ambientais estão associados a sua contribuição para o aquecimento global, redução da camada de Ozônio. Muitos dos COV’s são considerados cancerígenos, (DEFRA, 2005). Ozônio – É um poluente secundário que é formado por reações fotoquímicas entre óxidos de nitrogênio e compostos orgânicos voláteis (COV’s). O ozônio é um gás tóxico que em altas concentrações pode trazer prejuízo irreversível ao trato respiratório e aos pulmões. Além disso o ozônio causa prejuízos ao sistema imunológico, redução da camada de gordura, com aumento de infecções e envelhecimento precoce da pele pela sua degeneração elástica. Este é o ozônio troposférico. O ozônio presente na estratosfera, onde existe seu ciclo natural e produção e destruição, forma uma camada protetora (conhecida como camada de ozônio) contra os danos provenientes da ação dos raios ultravioletas do sol. A camada de ozônio, na estratosfera, se localiza em uma faixa que vai dos 20 aos 34 Km de altitude no equador e 14 aos 30 Km de altitude sobre os pólos, (PNUMA, 2005).



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Material Particulado – É considerado um dos poluentes atmosféricos mais críticos. Os particulados podem estar no estado sólido, líquido ou nois dois estado, na forma orgânica ou inorgânica, no material que está em suspensão na atmosfera, como resultado das emissões de chaminé, fugitivas e outras especificadas na Tabela 2.2.. Segundo estimativas, os particulados tem sido responsáveis por 10.000 mortes prematuras por ano no Reino Unido. Os danos causados a saúde pelos particulados vai depender da sua composição. Uma das fontes de emissão de particulados é a combustão em veículos, que incluem hidrocarbonetos considerados carcinogênicos. Em função do tamanho do particulado ele pode penetrar profundamente dentro do pulmão causando danos mais graves à saúde, (DEFRA, 2005).

2.1.4 Principais características do SO2

O SO2 emitido para a atmosfera, após oxidação, pode ser transformado em trióxido de enxofre (SO3) que, na presença de umidade do ar, dá origem ao ácido sulfúrico (H2SO4) e respectivos sais, contribuindo assim para a formação de chuvas ácidas.

É mais denso do que o ar e quando está na mesma temperatura do ar tende a

ocupar locais mais baixos.

O dióxido de enxofre, o H2SO4 e os sulfatos são irritantes para as mucosas dos olhos e órgãos respiratórios podendo ter efeitos agudos e crônicos na saúde humana, reportados predominantemente ao aparelho respiratório, (DEFRA, 2005).

O SO2 agrava as doenças respiratórias preexistentes e também contribui para seu desenvolvimento. Sozinho provoca irritação no sistema respiratório, e convertido em partículas pode ser conduzido mais profundamente, podendo causar danos nos tecidos do pulmão. Exposições prolongadas a baixas concentrações de SO2 têm sido associadas ao aumento de morbidade cardiovascular em pessoas idosas. Os danos do SO2 à saúde humana podem ser aumentados na presença de particulados e outros poluentes em concentrações altas, (DEFRA, 2005).

Os efeitos sobre a saúde humana foram registrados durante conhecido evento de smog químico em Londres, em 1952. Este evento causou aproximadamente 4000 mortes prematuras através de doenças do coração e bronquites. Desde então as emissões tem sido significativamente reduzidas através de legislação de controle e da introdução de novas tecnologias de combustíveis mais limpos (DEFRA, 2005).

O enxofre possui um ciclo complexo em função dos diferentes números de

oxidação que ele pode assumir. As principais espécies gasosas que chegam à atmosfera são o SO2 e o H2S sulfeto de hidrogênio.



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2.2 Influência da Meteorologia na Dispersão dos Poluentes

A meteorologia é uma ciência importante e essencial nos processos de dispersão atmosférica da poluição do ar. Tendo em vista a sua abrangência nos seus diversos aspectos e os objetivos do presente estudo serão abordados apenas os parâmetros meteorológicos utilizados nos estudos de modelagem de dispersão atmosférica.

Segundo Piironen, 1994, tais parâmetros são: a estabilidade atmosférica, a altura da camada de mistura, vento de superfície e a topografia. Esses parâmetros atuam na baixa troposfera, especificamente na camada limite planetária (CLP), os quais se estendem da superfície até a altura máxima de 2,0 km, durante o dia e até 500m, durante a noite em condições de atmosfera neutra conforme representado na Figura 2.1.

Figura 2.1– Camada limite superficial atmosférica e planetária (Piironen, 1994)

2.2.1 Caracterização do clima na Baía de Todos os Santos

Antes de apresentar os parâmetros específicos para dispersão de poluentes será apresentada uma abordagem sobre o comportamento das condições climáticas entre a Baía de Todos os Santos e a parte do continente onde se desenvolveu o estudo de dispersão atmosférica. O padrão de circulação atmosférica observada na região costeira do nordeste brasileiro é de certa forma complexo, dominado pelos ventos alísios, influenciados pelo posicionamento do anticiclone subtropical marítimo semiestacionário do Atlântico Sul e pelo efeito da oscilação da Zona de Convergência Intertropical, ZCIT (Intertropical Convergence Zone - ITCZ), Figura 2.2. Devido ao posicionamento do Anticiclone, os fluxos de ar gerados proporcionam



16

condições de boa ventilação sobre toda área da Baía de Todos os Santos (RLAM, 1999 b).

A Baía de Todos os Santos, BTS, com aproximadamente 927 km2 e 184 m de extensão costeira, apresenta-se como uma reentrância na costa, pela qual o mar penetra no interior do continente, a partir de um estreitamento principal entre a cidade de Salvador e a Ilha de Itaparica. Este estreitamento possui cerca de 9 km de largura o qual induz a canalização dos ventos para dentro da Baía definindo o comportamento da circulação local e a estabilização do clima da região.

Na composição da paisagem da BTS, estão localizadas diversas ilhas como a Ilha dos Frades, a Ilha de Maré, a Ilha Madre de Deus, e na parte leste da região encontra-se a Baía de Aratu. Devido à posição geográfica da Baía de Todos os Santos existe sobre a região um clima peculiar o qual é influenciado pelos sistemas de brisas marítimas e continentais.

Figura 2.2. Sistema de alta pressão (A) associada aos ventos alísios no nível médio do mar, atuando na costa do estado da Bahia, período médio do mês de julho. Adaptado de Lutgens and Tarbuck, 2001.

A circulação do ar, de pequena escala, associada com as variações diárias de diversos parâmetros meteorológicos, em particular a estabilidade atmosférica e a direção e a velocidade do vento, definem uma condição meteorológica peculiar para dispersão de poluentes sobre a localização da Refinaria. Esse fenômeno tem dois comportamentos, bem definidos: um durante o dia, quando o vento sopra da baía de Todos os Santos para o continente, podendo se estender sobre os municípios de São Francisco do Conde, Candeias, Madre de Deus e adjacências; e outro à noite quando o fluxo se inverte e passa a soprar sobre as superfícies líquidas da Baía de Todos os Santos. O regime do clima da região sofre modificações com a mudança



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das estações do ano, com o avanço das frentes frias e dos sistemas de alta pressão (anticiclone subtropical marítimo) para o Estado da Bahia, com reflexo direto sobre a capacidade de diluição de poluentes atmosféricos. A temperatura média da região é de 25,0o C, a mínima média é de 18o C, sendo que a mínima absoluta poderá atingir 17,6o C em junho; a máxima média é de 28,2o C, sendo que a máxima absoluta poderá atingir 34,0o C em janeiro. A precipitação média anual atinge 2.100 mm; e a umidade relativa média anual de 86,0% (RLAM, 1999 b). 2.2.2 Parâmetros meteorológicos para dispersão atmosférica

O grau de poluição do ar de uma determinada região deve-se às emissões de poluentes pelas fontes móveis e fixas e às condições meteorológicas turbulentas do ar. Portanto, para avaliação da dispersão de poluentes é necessário o conhecimento dos parâmetros meteorológicos que efetivamente atuam na baixa troposfera conhecida como camada limite planetária (CLP). A seguir serão descritos os parâmetros meteorológicos importantes que atuam no processo da dispersão atmosférica e que foram fundamentais para aplicação do modelo matemático de dispersão utilizado no presente estudo.

Deve-se ressaltar que o ciclo da poluição pode ser considerado como constituído de três fases: emissão, transporte e difusão, e recepção dos poluentes. Destas fases, é na de transporte e difusão, onde ocorrem as maiores influências dos parâmetros meteorológicos (Painter, 1974), os quais são: a estabilidade atmosférica, altura da camada de mistura e o vento. Segue a descrição destes parâmetros. 2.2.2.1 Estabilidade atmosférica

A estabilidade da atmosfera pode ser definida como sendo a sua capacidade de resistir ou intensificar os movimentos verticais. Quando ela resiste aos movimentos verticais é chamada de atmosfera estável, quando intensifica os movimentos verticais é dita atmosfera instável ou convectiva, e quando é indiferente a qualquer tipo de movimento vertical é chamada atmosfera neutra.

O conceito de estabilidade atmosférica está ligado diretamente ao grau de equilíbrio de uma parcela de ar, durante a sua trajetória na vertical e horizontal que tende a se elevar ou descer, dependendo da sua temperatura, pressão e densidade. O indicador dessa tendência é o gradiente vertical de temperatura.

Portanto uma parcela de ar que se eleva, ou desce, se resfria, ou se aquece, sem que haja condução ou transferência de calor com o ambiente externo. Logo a taxa de variação vertical de temperatura constitui uma forma de variação interna de energia da parcela de ar sem que haja troca de calor com o ambiente externo, devido à variação de pressão que atua sobre ela; esse fenômeno é chamado de processo adiabático (Turner, 1994).

Na realidade a atmosfera está sempre procurando uma situação de equilíbrio representado por três condições: a Estável, a Neutra e a Instável, cujos conceitos em relação à dispersão (Seinfeld and Spyros, 1998) são os seguintes:



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• Condição de equilíbrio Estável é quando os movimentos verticais sobre

uma parcela de ar são restritos e nesta situação ela é impedida de ascender ou é forçada a descer para a superfície. Neste caso, as plumas de poluição ficam confinadas com pouca abertura lateral e vertical, prejudicando a dispersão atmosférica dos poluentes. Condições estáveis são caracterizadas por um perfil superadiabático (aumento da temperatura com a altura). Quando a parcela de ar, ao elevar-se na atmosfera, encontrar ar circundante mais quente sua tendência é descer. Em situações estáveis qualquer movimento vertical é inibido. Logo, a turbulência convectiva não está presente e a única turbulência presente é a mecânica, Carvalho (1996). Sob estas condições, com ventos fracos, o poluente pode viajar a grandes distâncias mantendo altas concentrações (Brusasca, 1992).

• Condição de equilíbrio Instável é quando os movimentos verticais sobre

uma parcela de ar são intensificados e nesta situação ela ascende verticalmente ocupando todo volume de ar disponível. Neste caso, as plumas de poluição se expandem com grande abertura lateral e vertical, favorecendo a condição de dispersão atmosférica dos poluentes. Ocorrem durante o dia, com forte entrada de radiação (dias bastante ensolarados). Estas condições proporcionam uma forte mistura vertical dos poluentes provocada por movimentos convectivos gerados pelo aquecimento solar da superfície, Carvalho (1996).

• Condição de equilíbrio Neutro é quando os movimentos verticais

descendentes e ascendentes sobre uma parcela de ar não são enfraquecidos e nem intensificados. Esta é uma condição de transição entre a situação instável e estável que geralmente favorece a dispersão de poluentes. Estas condições ocorrem geralmente durante as transições do dia para noite e vice-versa, em dias nublados, ou com fortes ventos (com velocidades maiores do que 6 ms-1), Carvalho (1996).

Os conceitos acima parecem simples, mas do ponto de vista de aplicação

prática nos estudos de dispersão atmosférica são relativamente complexos. Para suprir essa deficiência Pasquill, em 1961, propôs um método prático de determinação da estabilidade atmosférica, incorporando os feitos atmosféricos da turbulência mecânica (ventos de superfície medidos a 10m) e turbulência térmica (radiação solar incidente), o qual ficou conhecido como a classificação da estabilidade atmosférica de Pasquill-Gifford. Esse método foi modificado por Turner em 1970 e as três condições da estabilidade atmosférica foram subdivididas em outras seis conforme apresentadas na Tabela 2.3.



19

Tabela 2.3 . Classificação das categorias de estabilidade

R A D I A Ç Ã O S O L A R (DIA) N O I T E Velocidade do vento (a 10m) - (m/s) Forte Moderada Fraca Nuvens >4/8 Nuvens < 3/8

< 2 A A - B B - - 2 - 3 A - B B C E F 3 - 5 B B - C C D E 5 - 6 C C - D D D D > 6 C D D D D

Fonte: Adaptada de Turner (1970)

Onde: A = Extremamente instável B = Moderadamente instável C = Ligeiramente instável D = Neutra E = Ligeiramente estável F = Moderadamente estável

Conforme se pode observar as seis classes de estabilidade atmosférica estão

relacionadas com três níveis de radiação solar, cinco faixas de velocidades do vento e duas de coberturas de nuvens. Verificou-se que a estabilidade atmosférica varia de uma situação extremamente instável a moderadamente estável, sendo que as classes de A a C representam as condições instáveis e as E e F condições estáveis. A condição de atmosfera neutra é admitida para céu coberto (nublado) durante o dia ou à noite, independente da velocidade do vento. Portanto considerando o método adotado por Pasquill a estabilidade pode ser determinada em função da radiação solar, durante o dia, e à noite (período compreendido entre uma hora depois do por do sol e uma hora antes do nascer do sol), em função da nebulosidade.

Existem vários métodos para se estimar a estabilidade atmosférica. Destaca-se um deles que é através da medição do gradiente vertical de temperatura (∆Z/∆T), medido em torre meteorológica. Em 1982, Hanna at all, conduziu um experimento utilizando esse método que se revelou oneroso e complexo e de pouca representatividade porque despreza as informações da turbulência mecânica pelo vento. Um outro método para se estimar a estabilidade atmosférica foi sugerido por Gifford e Slade em 1968, utilizando a flutuação horária do desvio padrão da direção horizontal do vento, σθ, que reflete diretamente o grau da turbulência atmosférica local. Esse método tem a vantagem de representar as condições de estabilidade locais, enquanto que o de Pasquill está associado aos efeitos em grandes áreas. A comparação entre as classes de estabilidade de Pasquill e Gifford-Slade é apresentada na Tabela 2.4.

E finalmente existe um outro método para determinação da estabilidade atmosférica a partir dos dados horários de uma estação de superfície conhecido como Comprimento de Monin-Obukhov, sobre o qual maiores detalhes são apresentados por Monin e Obukhov (1954).



20

Tabela 2.4 – Classificação da estabilidade atmosférica pelo desvio padrão do vento. Estabilidade atmosfér ica

Classificação de

Pasquill σσσσθθθθ (desvio padrão)

da direção do vento Significado

A ≥25,0o Altamente Instável B 15o ≤ σθ<25o Moderadamente Instável C 10o ≤ σθ <15o Ligeiramente Instável D 5o ≤σθ <10o Neutra E 2,5o ≤ σθ <5o Ligeiramente Estável F <2,5o Moderadamente Estável

Fonte: Gifford and Slade, 1968 2.2.2.2 Camada de Mistura

Camada de mistura é uma lâmina de ar que vai da superfície até o nível da primeira inversão térmica. Nesta camada os poluentes podem ser misturados facilmente, assim como o conteúdo do vapor d’água, o calor, gases, aerossóis e outras substâncias em suspensão na atmosfera. Por isso a camada de mistura se comporta razoavelmente homogênea, desde a superfície até a base da primeira camada de inversão térmica, e a sua temperatura absoluta permanece praticamente constante, Benkley and Schulman (1978), ao longo da altura.

Existem vários métodos diretos para se estimar a altura da camada de mistura, os quais são: perfil térmico medido pela radiosonda, ecosondas e torres micrometeorológicas. Estes métodos são de custos elevados e de operacionalidade complexa e de pouco uso no Brasil. Holzworth (1972), sugeriu um método de determinação da altura da camada da mistura utilizando a radiosonda da manhã (12 GMT - Greenwich Meam Time) e a da noite (00 GMT) baseada em duas sondagens diárias realizadas em aeroportos. Para o presente estudo não se utilizou o método de dados de radiosonda pelos seguintes motivos: o aeroporto está distante da refinaria cerca de 60 Km; a estação de radiosonda do aeroporto faz apenas um lançamento diário do balão sonda e o método de Holzworth requer o uso de duas radiosondas diárias.

Outro método para obtenção da camada de mistura é o computacional através dos dados horários de uma estação meteorológica de superfície utilizando um Programa conhecido como PCRAMMET o qual foi desenvolvido pela Agência de Proteção Ambiental Americana (EPA, 1999). Trata-se de um pré-processador de dados meteorológicos horários que produz o arquivo de dados meteorológicos formatados para uso no modelo ISCST3. Tendo em vista a existência de dados de superfície horários na área de domínio do presente estudo utilizou-se este método para estimar a altura da camada de mistura horária.



21

Um exemplo da altura da camada de mistura obtida em um experimento utilizando uma ecosonda na região metropolitana de Salvador (cerca de 30 km da refinaria) pode ser visto na Figura 2.3: Observa-se que durante o dia, na parte da tarde, a camada da mistura atinge sua altura máxima e a noite e durante a madrugada, a altura mínima. Observa-se também que ao longo do ano nos meses de junho e julho a camada atinge a sua altura mínima se elevando nos demais meses. Conforme pode se observar à altura da camada de mistura tende a limitar a dispersão dos gases e partículas lançados na baixa atmosfera, influenciando o comportamento da trajetória da pluma de poluentes.

Nascer do Sol

Alt. Máx. da M istura (m)

Alt.Mínima da Inversão (m)

Por do Sol

Figura 2.3 - Evolução tridimensional da altura da camada de mistura na Região Metropolitana de Salvador, medida por radar acústico - julho/98 - junho/99 (RLAM, 1999 b).

Na Figura 2.4 está representada a altura da camada de mistura, de janeiro a dezembro de 2003, na região da Baía de Todos os Santos, onde observamos que ela alcança os seus maiores valores nos meses de janeiro, fevereiro e dezembro.



22

Altura da M istura média M ensal da Região da Baía de Todos os Santos - ano 2003

200

700

1200

1700

2200

Alt

ura

da

mis

tura

(m

)

AM 2072 1970 1527 1333 1050 759 650 980 1350 1100 1400 2000

MÉDIA 1349 1349 1349 1349 1349 1349 1349 1349 1349 1349 1349 1349

JAN FEV MAR ABR MAI JUN JUL AGO SET OUT NOV DEZ

Figura 2.4 – Altura da Camada Mistura média mensal da região da

Baía de Todos os Santos em 2003 (RLAM, 1999b).

Na Figura 2.5 está representada a altura da camada de mistura média para cada hora do dia referente ao ano de 2003, na região da Baía de Todos os Santos, onde observamos que ela alcança o seu maior valor às 14:00h.

Altura da M istura média Horária da Região da Baía de Todos os Santos - ano 2003

200

400

600

800

1000

1200

1400

1600

1800

2000

2200

Alt

ura

de

Mis

tura

(m

)

HoraAM 650 590 571 500 771 908 1145 1234 1401 1613 1783 1992 2081 2201 2100 2181 1971 1871 1571 1630 1200 900 771 751

Média 1349 1349 1349 1349 1349 1349 1349 1349 1349 1349 1349 1349 1349 1349 1349 1349 1349 1349 1349 1349 1349 1349 1349 1349

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24

Figura 2.5– Altura da Camada Mistura média horária da região da

Baía de Todos os Santos em 2003 (RLAM, 1999b).



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2.2.2.3 Vento de superfície

Segundo Oliveira (1983), o conceito do vento de superfície se refere ao ar em movimento fluindo horizontalmente em relação à superfície terrestre. O vento é o elemento básico na circulação geral da atmosfera devido aos gradientes de pressão, temperatura e os diversos inputs de energia que a atmosfera é submetida.

A importância do vento está diretamente relacionada com os processos de dispersão turbulenta que interferem no espalhamento da poluição do ar, sendo o vento portanto do ponto de vista físico uma grandeza vetorial caracterizada pelo sentido, intensidade e direção.

Entende-se como direção do vento o sentido de onde ele está soprando e a velocidade determina o tempo de deslocamento de uma parcela de ar entre a fonte e o receptor.

A direção do vento tem uma tendência a variar com a altura, enquanto a velocidade aumenta de intensidade à medida que se distanciam da superfície.

Portanto o vento de superfície exerce um papel importante no controle da capacidade de diluição dos poluentes à medida que se distancia da superfície.

Por exemplo, quando se fala vento do sul, significa que ele está soprando do sul para o norte considerando o observador como um referencial fixo. O vento sopra de 16 direções durante um ciclo de 24h, conforme mostra a Figura 2.6. Sempre existe uma direção em que o vento passa mais tempo soprando, a qual é conhecida como a direção predominante e determinada através de uma análise estatística dos dados gerados pelo anemógrafo.

Graus Localização0° N Norte22,5° NNE Norte-nordeste45,0° NE Nordeste67,5° ENE Leste-nordeste90,0° ENE Leste112,5° ESE Leste-sudeste135° SE Sudeste157,5° SSE Sul-sudeste180,0° S Sul202,5° SSW Sul-sudoeste225,0° SW Sudoeste247,5° WSW Oeste-sudoeste270,0° W Oeste292,5° WNW Oeste-noroeste315,0° NW Norte-oeste337,5° NNW Norte-noroeste

Figura 2.6 – Distribuição das 16 direções radiais do vento



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2.2.2.4 Topografia

A topografia tem um significado etimológico de descrever a paisagem de um determinado lugar e trata-se de uma ciência aplicada, baseada na geometria e na trigonometria, cujo objetivo é estudar a forma e dimensões da Terra. A Topografia pode descrever o relevo do solo com todas as suas elevações e depressões representadas através das curvas de nível.

Nos estudos de modelagem de dispersão atmosférica a topografia assume um papel relevante devido à sua interferência no comportamento do vento, que tende a assumir diversas direções aleatórias a partir do padrão normal de circulação de uma determinada região.

A área de domínio para o presente estudo é formada por duas bacias aéreas: Candeias e São Francisco do Conde (RLAM, 1999 c), cuja paisagem é composta de morros e morretes em toda a sua extensão, conforme pode ser visto nas Figuras 2.7 e 2.8.

A Figura 2.7 apresenta uma visão topográfica tridimensional da localização da refinaria vista da Baía de Todos os Santos para o continente, e a Figura 2.8 apresenta a observação da topografia do continente para a baía de Todos os Santos. Os dados da topografia foram utilizados para o cálculo da concentração de poluentes no modelo de dispersão.

Figura 2.7 – Visão tridimensional da topografia no entorno da refinaria, vista de dentro da Baía de Todos os Santos, (RLAM, 1999c).

RLAM

Madre de Deus

Ilha dos Fr ades

Ilha da Mar é ( 60 m )

S. Fr ancisco do Conde

Baía de Todos os Santos

Monte Recôncovo( 160 m )

130 m( 120 m ) Candeias

Baía de Todos os Santos

I lha dos Fortes

(60 m)

( 13 m )

VISTA DA BAÍA DE TODOS OS SANTOS PARA ZONA COSTEIRA DA REFI NARIA

N



25

Figura 2.8 – Visão tridimensional da topografia no entorno da REFINARIA, vista dos Receptores Candeias e São Francisco do Conde para Baía de Todos os Santos, (RLAM, 1999c).

2.3 Taxas de Emissão Atmosféricas

A gestão da qualidade do ar está diretamente ligada ao conhecimento e controle das fontes de emissão atmosférica que emitem os poluentes para determinada bacia aérea, influenciando diretamente a sua qualidade.

Hoje, não se tem um tratamento adequado da questão das emissões atmosféricas, tanto nas indústrias, como nos órgãos de controle ambiental, principalmente em função do número diversificado de fontes, com suas características próprias, da dificuldade de se estabelecer correlações de causa-efeito em função da interferência de uma fonte sobre a área de influência da outra e, também, do comportamento dos parâmetros meteorológicos.

Para ajudar na avaliação do impacto de determinadas fontes de poluentes atmosféricos foram criados os Padrões de Emissão, que são limites estabelecidos através de legislação, considerados como valores máximos admissíveis de emissão de um determinado poluente para uma determinada fonte. Em relação à existência de padrões de emissão de poluentes atmosféricos a Legislação no Brasil é bastante limitada.

RLAM Madrede Deus

I lhados Frades

I lhada Maré ( 60 m )

S. Franciscodo Conde

Baía deTodos os Santos Monte

Recôncovo( 160 m )

130 m ( 120 m )

Candeias

Baía deTodos os Santos

I lha dos For tes

(60 m)

( 13 m )

VISTA DE CANDEIAS PARA BAÍA DE TODOS OSSANTOSE PARA ZONA COSTEIRA DA

RLAM

N



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Um inventário de emissões é composto das seguintes informações relacionadas às fontes emissoras: Altura da chaminé; Temperatura de saída dos gases; Vazão de saída dos gases; Taxa de emissão dos poluentes; e Coordenadas das fontes.

2.3.1 Metodologias para elaboração de inventário de emissões atmosféricas

A elaboração de um inventário (RLAM, 1999 a) pode ser feita seguindo uma das metodologias - reconhecidas internacionalmente - apresentadas a seguir:

a) Monitoramento contínuo de emissões (MCE)

O monitoramento contínuo das emissões desde que feito com qualidade é, em princípio, o procedimento preferencial para estimativa das emissões atmosféricas. Isto se deve ao fato das medições das emissões serem feitas por um período de tempo extenso e ininterrupto.

b) Medição na fonte (MF) A Medição na fonte é feita de maneira pontual e consiste no monitoramento de chaminés ou de “vents”. Os instrumentos utilizados são basicamente um coletor de gases e um medidor do fluxo dos gases.

Os dados levantados nas medições pontuais são extrapolados para se estimar as emissões anuais. Esta extrapolação deve levar em conta as variações que podem ter ocorrido nos processos e também a existência, ou não, dos equipamentos de controle de poluição atmosférica e a sua manutenção.

c) Fatores de emissão (FEM) Um fator de emissão é uma ferramenta usada para estimar a emissão da quantidade de determinado poluente para a atmosfera em função das características da fonte emissora. Esses fatores são normalmente expressos por peso do poluente, dividido por uma unidade de peso, volume, distância ou duração de uma atividade emissora do poluente, por exemplo: kg de SO2 emitido por tonelada de óleo combustível queimado. Os fatores foram desenvolvidos para representar as cargas médias de poluentes, emitidas para períodos longos, como por exemplo, as cargas médias mensais ou anuais. De maneira geral eles não são utilizados para estimar emissões referentes a períodos curtos. Os fatores de emissão consideram as condições normais de operação das fontes. Esta metodologia segue protocolos internacionais, tais como o AP-42 (EPA, 1995c).



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d) Balanço de massa (BM) O balanço de massa é calculado através da diferença entre as massas dos materiais de entrada e saída em determinados pontos como em determinado equipamento como reatores, fornos, vasos, etc., em determinado processo industrial ou em toda unidade industrial. O BM geralmente é usado quando não existe dado de medição na fonte ou quando não há fatores de emissão. O BM está limitado à exatidão que se pode calcular as perdas de determinado produto ou substância.

Comparando as metodologias de controle verificamos que apesar da avaliação

através de medições nas chaminés serem feitas com freqüência, elas estão sujeitas a diversas interferências como, por exemplo, as condições de amostragem, o manuseio dos equipamentos, a conservação da amostra, os cuidados na análise laboratorial, etc. Desta maneira não podemos dizer que a amostragem na fonte é um método de controle mais representativo que os métodos que utilizam cálculo para obter os valores de emissão. O controle das emissões por métodos de cálculo é considerado como um bom procedimento de gestão ambiental, desde que seja garantida a qualidade dos dados de processo que compõe estes cálculos. 2.4 Unidades para Expressar a Concentração de Poluentes

As unidades mais comuns para expressar concentrações de gases e poluentes atmosféricos são:

• Partes por milhão - ppm vol (ml.Nm-³ ou 10-6 Nm³.Nm-³); • Partes por bilhão – ppb; • Partes por trilhão – ppt; • Microgramas por metro cúbico (µg.m-3); • Miligrama por Normal metro cúbico (mg.Nm-³);

Capítulo III – Revisão Bibliográfica Paulo Sérgio F. de Menezes


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CAPÍTULO III: REVISÃO BIBLIOGRÁFICA

Na pesquisa bibliográfica para a realização deste trabalho foram encontradas diversas referências sobre modelos matemáticos de dispersão atmosférica, métodos de validação, usos para avaliar os impactos ambientais, trabalhos sobre a necessidade de regulamentação e limitação dos modelos. Machado (1995) comparou as concentrações de SO2 observadas em oito estações de monitoração pertencentes a uma refinaria localizada no Estado do Rio de Janeiro com as calculadas pelo ISCST, tendo como base as emissões da refinaria e os dados meteorológicos locais. No período de um ano foram analisados 42 dias de amostragem existentes, dos quais apenas doze foram utilizados. As concentrações comparadas para as estações totalizaram 19 pares de valores, dos quais 10 estavam bem correlacionados.

De maneira geral, verificou-se que os trabalhos feitos anteriormente sobre validação de modelos matemáticos de dispersão atmosférica, principalmente do ISCST3, tiveram sua abordagem restrita em função da pouca disponibilidade de dados. Outro fator de restrição destes trabalhos é a qualidade do inventário de emissões atmosféricas que geralmente é feito através do uso de fatores de emissão baseados na literatura internacional. Além disso observou-se em vários trabalhos que nem sempre o ano dos dados meteorológicos coincidia com o ano do inventário de análise dos poluentes. 3.1 Legislação

São apresentadas a seguir de forma expedita e sistêmica as principais legislações referentes à qualidade do ar e aos padrões de emissão de SO2.

• Lei Federal no 6938/81 – Estabelece a Política Nacional de Meio Ambiente e cria entidades de regulação e controle.

• Constituição Federal 1998 – Capítulo IV – Meio Ambiente – Artigo 225. Indica

o direito ao meio ambiente ecologicamente equilibrado. Estabelece a competência da União, Estados e Municípios de “proteger o meio ambiente e combater a poluição em qualquer de suas formas”.

• Lei Federal no 9605/98 e Medida Provisória no 1710/98. Lei dos crimes

ambientais.

• Resolução Conama no 001/86. Estabelece a definição de impacto ambiental e procedimentos para elaboração do EIA/RIMAii.

• Resolução Conama no 005/87. Estabelece o programa nacional de controle

da poluição do ar. ii Estudo e Relatório de Impacto Ambiental



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• Resolução Conama no 003/90. Estabelece padrões de qualidade do ar.

• Resolução Conama no 008/90. Estabelece padrões de emissão para fontes

fixas.

• Resolução Conama no 237/97. Estabelece procedimentos administrativos sobre licenciamento.

3.1.1 Legislação referente a padrões de qualidade do ar

Padrões de qualidadeiii do ar definem um limite máximo para a concentração de determinados poluentes atmosféricos, de maneira que se consiga a proteção da saúde e do bem estar das pessoas, com uma determinada margem de segurança que seja considerada adequada. Estes limites são fixados através de estudos científicos que avaliem os danos causados à saúde por determinado poluente.

A seleção do grupo de poluentes que são usados como indicadores da qualidade do ar está ligada à sua maior freqüência de ocorrência e aos efeitos adversos que causam ao meio ambiente e a saúde humana.

O número de medições exigidas para a verificação do cumprimento dos padrões de qualidade do ar é variável e depende do tempo médio exigido para cada poluente.

Ainda segundo a Resolução CONAMA no 3 (1990), entende-se como poluente atmosférico qualquer forma de matéria ou energia com intensidade e em quantidade, concentração, tempo ou características em desacordo com os níveis estabelecidos, e que tornem ou possam tornar o ar:

I - impróprio, nocivo ou ofensivo à saúde; II - inconveniente ao bem-estar público; III - danoso aos materiais, à fauna e flora. IV - prejudicial à segurança. ao uso e gozo da propriedade e às atividades normais da comunidade.

A Resolução CONAMA no 3 (1990), estabelece os seguintes conceitos:

• Padrões primários de qualidade do ar são as concentrações de poluentes

que, ultrapassadas poderão afetar a saúde da população.

iii São padrões de qualidade do ar as concentrações de poluentes atmosféricos que, ultrapassadas, poderão afetar a saúde, a segurança e o bem-estar da população, bem como ocasionar danos à flora e à fauna, aos materiais e ao meio ambiente em geral (CONAMA, 1990a)



30

• Padrões secundários de qualidade do ar são as concentrações de poluentes atmosféricos abaixo das quais se prevê o mínimo efeito adverso sobre o bem estar da população, assim como o mínimo dano à fauna e à flora, aos materiais e ao meio ambiente em geral.

Os padrões primários podem ser entendidos como níveis máximos toleráveis de

concentração de poluentes atmosféricos, constituindo-se em metas de curto e médio prazo, enquanto os secundários podem ser entendidos como níveis desejados de concentração de poluentes, constituindo-se em metas de longo prazo.

Na Tabela 3.1 observa-se os padrões de qualidade do ar regulamentados pela Legislação Brasileira.

Tabela 3.1 – Padrões Nacionais de Qualidade do Ar

PADRÕES NACIONAIS DE QUALIDADE DO AR

Padrão

µg/m3

Poluentes

Tempo de

Amostragem Primário Secundário

Método de

Medição

Partículas totais em suspensão

24 horas (1) MGA (2)

240 80

150 60

Amostrador de grandes volumes

Dióxido de Enxofre

24 horas MAA (3)

365 80

100 40

Pararosanilina

Monóxido de Carbono

1 hora (1) 8 horas

40.000 10.000

40.000 10.000

Infravermelho não dispersivo

Ozônio 1 hora (1) 160 160 Quimioluminescência Fumaça 24 horas (1)

MAA (3) 150 60

100 40

Reflectância

Partículas Inaláveis (PM10)

24 horas (1) MAA (3)

150 50

150 50

Separação inercial/Filtração

Dióxido de Nitrogênio

1 hora (1) MAA (3)

320 100

190 100

Quimioluminescência

Fonte: Resolução CONAMA 1990a

(1) Não deve ser excedido mais que uma vez ao ano (2) Média geométrica anual (3) Média aritmética anual

A legislação estabelece critérios para episódios agudos de poluição do ar, que são apresentados na Tabela 3.2.



31

Tabela 3.2 – Critérios para episódios agudos de poluição do ar

CRITÉRIOS PARA EPISÓDIOS AGUDOS DE POLUIÇÃO DO AR

NÍVEIS

Poluente

Tempo Atenção Alerta Emergência Partículas totais em suspensão

24 horas

375

625

875

Dióxido de Enxofre

24 horas 800 1600 2100

Monóxido de Carbono

8 horas 17175

34350

45800

Ozônio 1 hora 400 800 1000 Fumaça 24 horas 250 420 500 Partículas Inaláveis

24 horas 250 420 500

Dióxido de Nitrogênio

1 hora 1130 2260 3000

Fonte: Resolução CONAMA 1990a 3.1.2 Legislação referente às emissões atmosféricas de fontes de combustão

A Resolução CONAMA no 8 (1990), entende que o estabelecimento de limites máximos de emissão de poluentes do ar (padrões de emissão) para fontes fixas de combustão externa de poluição, por se constituírem no maior contingente de fontes fixas de poluentes atmosféricos, é o mecanismo mais eficaz de controle da poluição atmosférica, juntamente com os limites máximos de emissão veiculares fixados pelo PROCONVE (CONAMA, 1993).

Para isto o CONAMA, através de sua resolução no 8 de 1990, definiu os limites máximos de emissão para partículas totais (MP) e dióxido de enxofre (SO2), em função do uso pretendido da área.

Geralmente, mesmo para fontes anteriores à data de publicação desta Resolução os Órgãos ambientais estaduais têm incluindo esta exigência como condicionante das Licenças de Operação. Entre as legislações estaduais a do Paraná (Resolução SEMA 41/2002) tem sido considerada a mais completa e restritiva. Esta resolução é a primeira a regulamentar as emissões de NOx e a especificar a freqüência das medições, além de incluir limites de emissão para as Unidades Recuperadoras de Enxofre (URE). A limitação está especificada na forma de eficiência mínima de recuperação de enxofre (94%) e limites para outros compostos como H2S e COS. 3.2 Modelos de Dispersão

Com o crescente interesse da sociedade nas questões relacionadas ao meio ambiente, maior destaque tem sido dado a estimativa e análise da dispersão de poluentes atmosféricos, em ambientes urbanos através de estudos científicos e do



32

monitoramento e controle da qualidade do ar, o que levou a elaboração de uma legislação ambiental sobre poluição atmosférica com limites de emissões cada vez mais restritivos. Neste contexto aumentaram as exigências de estudos de previsão e controle da emissão e dispersão dos poluentes na atmosfera para a obtenção de autorização para instalação e operação de um empreendimento industrial.

Segundo Negri (2002), os modelos matemáticos de cálculo do transporte de

poluentes na atmosfera representam uma importante ferramenta para a previsão do impacto de futuras fontes de poluição do ar e para a gestão ambiental de processos industriais já instalados. A partir de uma série confiável e representativa de dados meteorológicos, o estudo de dispersão atmosférica é por si só um trabalho complexo, principalmente quando incorporadas fontes de naturezas distintas.

Basicamente a modelagem é usada para responder a seguinte formulação: dadas às condições meteorológicas e as características das fontes emissoras, qual será a concentração de poluentes em determinados pontos e distância da fonte?

Os modelos matemáticos de dispersão atmosférica estacionários foram

desenvolvidos para estimar as concentrações, ao nível do solo, dos poluentes atmosféricos emitidos por diversas fontes. Estes modelos são baseados em uma combinação de princípios teóricos e dados experimentais. 3.2.1 Vantagens e limitações da modelagem

O uso de modelos matemáticos tem várias vantagens sobre o monitoramento. Os modelos são capazes de estimar as mais altas concentrações de um determinado contaminante para as piores condições, tanto no que diz respeito às condições meteorológicas como as de emissão, para a área de influência. O modelo pode fornecer as estimativas de gradientes de concentração por meio da previsão de concentrações em pontos pré-determinados ou em qualquer ponto que seja definido na grade da área de influência, o que seria muito custoso de ser monitorado ponto a ponto. A modelagem pode estimar as concentrações que possam ocorrer sob cenários alternativos de emissão de poluentes atmosféricos e condições meteorológicas.

Como limitação pode-se citar que os modelos devem subestimar a exposição

pela não inclusão de determinados tipos de fontes como, por exemplo, as fontes áreas, assim como não levam em conta as fontes que compõem o background (concentração da poluição de fundo pré-existente). Eles podem também subestimar ou superestimar a exposição pelo uso de dados ou hipóteses que não representem efetivamente a verdadeira situação ambiental. A qualidade dos dados modelados será função da qualidade das informações fornecidas ao modelo e das hipóteses e relações incorporadas pelo modelo em si. As incertezas existem em qualquer análise de modelagem de dispersão e a quantificação e a interpretação destas incertezas são difíceis. Segundo Sogabe (2000), a exatidão das estimativas modeladas varia com o modelo usado, a aplicação do modelo e os valores de entrada.



33

3.2.2 Modelos usuais de dispersão atmosférica

Como a modelagem pode ser desenvolvida com diversos graus de sofisticação a Agência Americana de Proteção Ambiental tem pesquisado e desenvolvido diversos modelos para aplicações legais. Os modelos de dispersão atmosférica disponíveis foram desenvolvidos para atender a situações distintas em função do objetivo desejado e dos dados disponíveis para alimentar o modelo. Não existe um modelo de dispersão com aplicabilidade universal. Há diferenças de topografia, clima e fontes de operação que alteram os resultados.

Segundo Negri (2002) os modelos são divididos em 4 classes:

a) Gaussianos - Baseado no decaimento da função de Gauss, são os modelos mais utilizados para estimar impactos de poluentes não reativos. b) Numéricos - Método alternativo ao Gaussiano é utilizado para área urbana, envolvendo poluentes reativos, requerendo maiores informações de entrada, redundando em aplicações limitadas. c) Estatísticos e empíricos - São utilizados nos casos em que há baixo entendimento físico.

d) Físico - Técnicas de Dinâmica de Fluidos Computacional (“Computational Fluid Dynamics” – CFD) são utilizadas para problemas específicos, por exemplo,impacto da pluma em prédios, impacto da pluma em terrenos elevados (“downwash”).

Em termos de exatidão ou sofisticação dos resultados existem 2 níveis:

a) Orientativos ou screening (EPA, 1995d), que por não possuírem dados representativos da meteorologia da área de estudo utilizam dados meteorológicos mais abrangentes e por isso são muito conservadores na estimativa das concentrações. b) Analíticos que envolvem tratamentos mais detalhados dos fenômenos.

Alguns modelos têm recursos para representar a topografia da área de estudo e

sua influência no comportamento da pluma de poluentes gasosos. Dependendo do modelo adotado ele pode considerar apenas os terrenos planos ou terrenos levemente ondulados. Outros possuem recursos para calcular as interações das plumas gasosas com o terreno, independente do tipo de relevo.

O modelo OCD (Offshore and Coastal Dispersion Model Version 5) é o único recomendado pela EPA (EPA, 2005), para aplicações em regiões costeiras. A sua principal limitação é a falta de dados meteorológicos apropriados medidos sobre superfícies oceânicas completamente inexistentes na costa brasileira. Os dados meteorológicos horários necessários para rodar esse programa costeiro são:



34

• Direção e velocidade do vento medida sobre o oceano; • Altura da mistura medida sobre o oceano; • Temperatura e umidade relativa do ar sobre o oceano; • Cisalhamento vertical da direção e velocidade do vento; • Gradiente vertical da temperatura potencial medida sobre o oceano; • Componentes x e y, da intensidade turbulenta sobre o oceano; • Componentes x e y, da intensidade turbulenta sobre o continente. O motivo de se usar dados medidos sobre o oceano é que o balanço de calor

sobre a água é completamente diferente do existente sobre o continente. Na costa brasileira estes tipos de dados são praticamente inexistentes.

Os modelos de dispersão tentam estimar concentrações para locais específicos

que representam a média do conjunto de repetidas medições do mesmo evento, podendo implicar em variações de 50%. Erros de 5 a 10% na direção do vento podem provocar erros na concentração de 20 a 70% (Negri, 2000).

Em termos de aplicação regulatória a EPA defende o uso preferencial de

modelagem para determinar limites de emissão para fontes existentes e novas. O monitoramento não é aceito como única base para limite de emissão em terrenos planos. A especificação de limite de emissão conhecido como valor de projeto de ou concentração de projeto é a soma da contribuição da fonte e a concentração da poluição de fundo pré-existente. 3.2.2.1 Modelos gaussianos

Dentre os modelos disponíveis os mais usados são os “Modelos de Dispersão Gaussianos”. Os modelos Gaussianos adotam como premissa que o perfil da distribuição espacial da concentração de substâncias emitidas para a atmosfera segue aproximadamente a distribuição normal com uma dependência da concentração dos poluentes, do desvio padrão, cuja forma quando representada em um histograma é a de um sino, conhecida como curva de Gauss.

Segundo Moraes (2004), os modelos gaussianos vêm sendo amplamente utilizados porque produzem resultados compatíveis com os dados experimentais, bem como o de qualquer outro modelo e não apresentam matemática complicada.

De qualquer forma, dos vários modelos existentes, a escolha de qualquer um

deles para a avaliação da concentração de poluentes é função dos objetivos visados além das condições de limitações do próprio modelo e dos dados disponíveis necessários para a sua aplicação. De uma maneira geral, o modelo gaussiano é considerado adequado e prático para avaliar o impacto de poluentes não reativos (Schenelle at all, 1999).

Capítulo IV – Descrição das unidades de produção Paulo Sérgio F. de Menezes


35

CAPÍTULO IV: DESCRIÇÃO DAS UNIDADES DE PRODUÇÃO E DA ESTAÇÃO DE

MONITORAMENTO DA QUALIDADE DO AR 4.1 Caracterização da Área Industrial

A Refinaria Landulpho Alves (RLAM) está localizada no Distrito de Mataripe, município de São Francisco do Conde, Estado da Bahia – Brasil, em torno da latitude 12o 41’ S e da longitude 38o 34’ W, próximo à Baia de Todos os Santos e a uma distância de cerca de 50 km a Norte-Noroeste (NNW) da cidade de Salvador (RLAM, 2004c).

Figura 4.1 - Vista Aérea da REFINARIA

A Unidade mantém uma trajetória pioneira, sendo a primeira refinaria do país

totalmente certificada nas normas ISO 9002 (sistema de qualidade nos processos industriais), ISO 14001 (sistema de gestão ambiental) e BS 8800 (atestado de qualidade em saúde e segurança), tendo entrado em operação em 18 de setembro de 1950, processando 2.500 barris (400 m3) por dia. Após passar por diversos processos de ampliação possui hoje uma capacidade instalada para processar aproximadamente 48.290 m3 por dia de petróleo. Produz 43 derivados para



36

abastecer as regiões norte e nordeste, sendo cerca de 8% de sua produção destinada ao exterior.

Atualmente a empresa possui instalações para operações de destilação atmosférica, destilação a vácuo, craqueamento catalítico fluido, separação de n-parafinas, parafinas sólidas, óleo lubrificantes básicos, etc. Seus principais produtos são: Propeno, Propano, Iso-Butano, GLP, Gasolina, Nafta Petroquímica, Querosene, Querosene de Aviação, Normais Parafinas, Hexano, Aguarrás, Óleo Diesel, Lubrificantes, Parafinas, Óleos Combustíveis e Asfaltos (RLAM, 2004b). Na Figura 4.2 observa-se um esquema básico de refino.

Figura 4.2 - Esquema Básico de Refino

4.1.1 Descrição sumária das unidades de produção

Para este trabalho foram consideradas apenas as unidades operacionais da REFINARIA que emitem SO2. Visando manter a confidencialidade das informações sobre os processos industriais apresentaremos, na Tabela 4.1, apenas uma descrição sumária das unidades de produção da REFINARIA e o respectivo processo.



37

Tabela 4.1 – Principais unidades e processos

UNIDADES PROCESSO 4 Destilação Atmosférica e a Vácuo 6 Craqueamento Catalítico 9 Destilação Atmosférica e a Vácuo 18 Desparafinação a Metil-Isobutil-Cetona

2901 A/B Sistemas de Tochas 30/31 Produção de N-Parafinas e Querosene de Aviação

32 Destilação Atmosférica e a Vácuo 36 Unidade de remoção de enxofre 39 Craqueamento Catalítico 51 Central Termoelétrica I 83 Central Termoelétrica 2

4.2 Estação Monitoramento da Qualidade do Ar em Madre Deus Neste trabalho foram usados os dados de concentração de SO2 medidos pela estação de monitoramento da qualidade do ar localizada no centro urbano do município de Madre de Deus. 4.2.1 Localização

A localização da estação de Madre de Deus levou em conta a escolha de lugares que tivessem uma população mais sensível aos poluentes como escolas, hospitais e que pudessem oferecer uma maior segurança aos equipamentos da estação. Atendendo as estes requisitos o local escolhido foi a Escola Nossa Senhora Mãe dos Homens. A localização da estação pode ser vista na Figura 4.3. A Tabela 4.2 apresenta um resumo da estação, sua localização, os poluentes e parâmetros meteorológicos que são monitorados.

Figura 4.3 – Estação de Monitoramento do Ar e Dados Meteorológicos de Madre de Deus



38

Tabela 4.2 – ESTAÇÃO DE MONITORAMENTO DE MADRE DE DEUS

COORDENADAS POLUENTES

MONITORADOS PARÂMETROS

METEOROLÓGICOS UTM

Norte/Sul Leste/Oeste 8.591.588 541.810

GRAUS

Latitude (S) Longitude

(O)

Escola Nossa

Senhora Mãe dos Homens

12°44´23,39´´ 38°36´53,50´

´

SO2; H2S; NOX, CO; O3; THC e

VOC

Direção e velocidade do vento, temperatura, umidade, desvio padrão da velocidade do vento

(sigma), precipitação pluviométrica, pressão e

radiação solar.

4.2.2 Equipamentos básicos da estação

A estação tem instalado uma torre meteorológica de 10 metros (altura padrão recomendada pela Organização Mundial de Meteorologia), com capacidade para medir continuamente os seguintes parâmetros meteorológicos. Além da torre a estação possui os seguintes equipamentos:

Manifold – acessório para coletar as amostras de ar ambiente, dotado de uma bomba, e serpentina que serve para evitar a condensação do ar amostrado na estação, cuja temperatura é inferior à ambiente.

Dois aparelhos de ar-condicionado – pois a temperatura acima de 25°C interfere no desempenho dos monitores de poluentes.

No-Break – este equipamento isola os circuitos de entrada e saída dos equipamentos para suportar sobretensão.

Sistema de alarme – a estação possui um sistema de proteção contra roubo, através de um sistema de alarme, conectado a refinaria.

Sensor de velocidade do vento - Este sensor é do tipo de alta sensibilidade (três conchas). Ele tem capacidade para começar a medir ventos de 0,5 ms-1, é do tipo "reed switch" ou fotoelétrico, o que diminui a manutenção e a possibilidade de quebra. A exatidão recomendada é de 1,5% e baixa inércia.

Sensor da direção de vento – É do tipo sensível balanceado e com grande área, para medir as variações da direção do vento para cálculos do valor de sigma horizontal.

Sensor de radiação solar - A função do sensor de radiação solar é determinar a intensidade da energia solar total que está sendo recebida pelo solo. Este sensor é do tipo fotoelétrico.



39

Sensor de temperatura e umidade - O sensor de temperatura é do tipo termistor com exatidão de 0,1 graus Celsius e que possui proteção contra radiação. Os dois parâmetros são medidos em conjunto, por um único equipamento. Sensor de Pressão barométrica e medidor de Precipitação pluviométrica.

4.2.3 Métodos de calibração e controle de qualidade

As médias de concentração dos poluentes são geradas, em intervalos de tempo programados, por um software (ENVIEW) da RMQA (RLAM, 1999 d), atendendo os padrões ambientais determinados pela legislação, como por exemplo:

• Máxima média horária para CO, NO2 e O3; • Máximas médias diárias para SO2; • Máximas médias de 8 horas para o CO; • Médias aritméticas anuais para NO2 e SO2.

O critério para definir um dado como válido é feito através do software EPROM,

que controla o analisador e determina o seu tempo de resposta, que é o tempo em que o mesmo realiza cada análise. Se todos os parâmetros do analisador estiverem dentro da faixa recomendada pelo fabricante para a amostragem e análise, essa leitura é considerada válida pelo software que registra o valor da mesma.

Ao longo dos 15 minutos o software integra esses resultados de forma a calcular

a média de 15 minutos. Se o percentual das amostras válidas coletadas for superior a 75% (determinada no EPROM do analisador pelo fabricante), o dado referente à integração dos 15 minutos é validado e assim temos a respectiva média. Se as condições operacionais do analisador estiverem fora dos requisitados pelo equipamento, a análise da amostra é invalidada, podendo o equipamento apresentar uma mensagem de alarme, conforme a anormalidade.

Quando o analisador faz todas as análises mas o percentual de analises válidas

é inferior ao preestabelecido encontramos o registro “Samp<”. Quando são apresentados registros como “InVld”, “No Data” ou “RS232”, implica que não há leitura pelo software do computador da estação, houve queda de energia ou ainda falha de comunicação entre o analisador e o computador da estação.

Quando o analisador executa qualquer tarefa, como “Zero”, “Zero Referência”,

“Span”, etc., o software reconhece cada tarefa atribuindo um determinado status a cada Tempo de Resposta. Findo o período de 15 min o analisador calcula a média e, estando o analisador, por exemplo, no modo span todo o período, o respectivo bloco de 15 min receberá o status de Span.

O erro associado à medição dos poluentes está associado a diversos fatores tais

como:

• Tipo de analisador usado;



40

• Métodos e freqüência das calibrações;

• Capacitação do grupo de manutenção e operação dos equipamentos.

São utilizados dois tipos de calibração para os analisadores:

• Calibração com um único ponto: Este tipo de calibração por ser muito simples

é considerado apenas uma checagem se o aparelho está funcionando corretamente.

• Calibração multiponto: Neste tipo de calibração são preparadas várias

misturas com diferentes concentrações para se montar uma curva de calibração.

Quando se utiliza tubo de permeação a calibração é chamada de calibração

dinâmica e quando se usa cilindros com misturas padronizadas a calibração é chamada de calibração estática.

Tabela 4.3 - Codificação dos monitores Monitor Poluente Fundo de escala Limites de

detecção Ruído

AF 21 M SO2 10,0 ppm 1,0 ppb 0,5 ppb CO 11 M CO 200 ppm 0,1 ppm 0,05 ppm AC 31 M NOx 10,0 ppm 0,35 ppb 0,17 ppb O3 41 M O3 10,0 ppm 1,0 ppb 0,5 ppb HC 51 M HC’s metânicos e

não metânicos 1000 ppm 50 ppb 25 ppb

VOC 71 M VOC’s 1000 mg/m³ 0,5 mg/m³ ---- 4.2.4 Vantagens e limitações do monitoramento da qualidade do ar

O monitoramento da qualidade do ar permite que a partir da medição dos poluentes atmosféricos as fontes de emissão sejam avaliadas na medida em que o monitor detecte aqueles poluentes.

Como existe a disponibilidade uma ampla gama de métodos analíticos, o

monitoramento também permite a avaliação de compostos que poderiam não estar previstos a partir dos dados levantados no inventário de emissões.

Devem ser considerados no monitoramento os seguintes aspectos:

• Em função da sensibilidade dos equipamentos e métodos de medição os níveis de detecção podem estar acima dos níveis referência baseados na saúde humana.

• Nem sempre o monitoramento fornece informações suficientes para a identificação das fontes que impactam determinada área.



41

• Nem sempre é viável o monitoramento de forma continuada em toda a área de influência, sob todas as condições meteorológicas e de emissão, de forma que os dados obtidos podem não incluir as condições do pior-caso que tenham ocorrido na área.

Capítulo V – Metodologia Paulo Sérgio F. de Menezes


42

CAPÍTULO V: METODOLOGIA

Neste trabalho, foram analisadas as médias de 15 minutos dos dados de concentração de SO2 medidos na estação de monitoramento da qualidade do ar em Madre de Deus e os dados meteorológicos das estações da refinaria e de Madre de Deus, para o ano de 2003. A disponibilidade de duas estações meteorológicas próximas ajudou a analisar melhor a consistência dos dados disponíveis.

O inventário de emissões de SO2 fornecido pela refinaria foi fruto de um trabalho realizado pela empresa a partir dos dados de processos medidos especificamente para gerar um inventário o mais próximo possível da realidade.

O modelo adotado foi o ISC3 que é modelo gaussiano de pluma estacionária que

tem sido largamente utilizado para avaliar as concentrações de poluentes não reativos emitidos de uma grande variedade de fontes.

Após a definição do modelo a ser utilizado, foi definido a área de domínio do

estudo e dentro dessa área foram definidos os receptores discretos. Foi feita a consolidação dos dados das fontes de emissão de SO2 e o tratamento dos dados meteorológicos necessários e o levantamento dos dados topográficos. Foi feito o cálculo das concentrações de SO2 nos receptores definidos e o levantamento das concentrações medidas nestes receptores. Os cálculos, e as medições, das concentrações de SO2 foram feitos para concentrações médias de 24 horas, para podermos comparar com o valor estabelecido pela legislação brasileira (CONAMA, 90a). Estes dados foram analisados e comparados com os dados calculados na posição da estação de Madre de Deus para se avaliar o grau de certeza do modelo. 5.1 Modelo ISCST3

A EPA subdivide os modelos em 2 classes - preferenciais e alternativos. O

ISCST – “Industrial Source Complex Short Term” é classificado como preferencial. O Industrial Source Complex (ISC) é um modelo gaussiano de pluma

estacionária que tem sido largamente utilizado para avaliar as concentrações de poluentes não reativos emitidos de uma grande variedade de fontes, o qual foi concebido em 1970 pela Agência de Proteção Ambiental Americana (EPA, 1996).

A EPA tem feito atualizações constantes no modelo e a versão mais recente foi denominada ISCST3 (EPA, 1995 a, EPA, 1995c). Os principais avanços incluídos nesta versão do programa são: revisão do algoritmo para cálculo de concentração de fontes áreas; os novos algoritmos para cálculos de deposição seca e úmida de partículas.

Vale ressaltar que a EPA (EPA, 2005) está recomendando um novo modelo denominado AERMOD em substituição ao ISC3. Segundo este documento o AERMOD será obrigatório a partir do dia 9 de novembro de 2006. Até lá o ISC3 continua recomendado e aceito como modelo de qualidade do ar.



43

No Brasil a principal dificuldade em se utilizar o novo modelo será a falta de

dados meteorológicos necessários para alimentar o modelo em função da pouca disponibilidade desses dados no nosso país.

Os pacotes que estão disponibilizados no mercado têm o mesmo conteúdo do programa original Industrial Source Complex Short Term - ISCST, (EPA, 1995a), desenvolvido pela Agência Americana de Proteção Ambiental, parte conceitual e formulação matemática, diferenciando-se entre eles unicamente na forma de apresentação e nos recursos gráficos e de pós-processamento. Na elaboração deste trabalho foi utilizada a versão 4.8.6, 2004, do ISC-AERMOD View, da Lakes Environmental Software (Thé et al, 2004). 5.1.1 Algoritmo “ Industrial Source Complex”

O ISC3 é usado para calcular concentrações de poluentes em pontos, áreas ou volume contínuo.

Ele é apropriado para as seguintes aplicações:

� Fontes industriais complexas; � Áreas urbanas ou rurais; � Terreno plano ou elevado; � Concentrações médias para períodos de 1h hora a 1 ano; � Transporte a distâncias menores que 50 m; � Emissões contínuas de poluente do ar.

5.1.2 Equação de Difusão

A equação de difusão é o fundamento básico para o estudo da dispersão de poluentes na atmosfera.

O modelo foi desenvolvido originalmente a partir da equação diferencial parcial de difusão que descreve o transporte e a dispersão de poluentes emitidos de uma fonte pontual. A solução analítica desta equação considera um referencial cartesiano, Figura 5.1, resultando na fórmula 5.1, Boubel et al. (1994).



44

Figura 5.1 – Pluma Gaussiana no sistema de coordenadas cartesianas, adaptada de Turner (1994). Equação Gaussiana de difusão para estimar a concentração de poluentes:

+−+

−−

−= 22

2

2

2

2)(exp

2)(exp

2exp

2),,(

zzzzy

HzHzx

y

u

QzyxC

σα

σσσσπ

(5.1)

Onde:

• C (x,y,z) = a concentração do poluente no ponto receptor, (gm-3) • Q = taxa de emissão dos poluentes, (gs-1) • u = velocidade do vento, (ms-1) • σy, σz = coeficientes de dispersão vertical e horizontal, (m). • x= distância horizontal da fonte, (m) • y = distância horizontal do eixo central da pluma, (m) • z = distância do receptor, coordenada altura, (m) • H = altura efetiva da emissão (H = h + ∆ h), (m) • h = altura física da chaminé, (m) • ∆ h = subida da pluma, (m)

5.1.3 Limitação do Modelo

A abordagem gaussiana considera uma situação de turbulência estacionária e homogênea (horizontal e vertical), em que o transporte dos poluentes ocorre na direção média do vento, sendo que este é constante com a altura e diferente de



45

zero. Neste caso a pluma é totalmente refletida na superfície do solo, ou seja, não existe deposição ou reação química (Machado, 1995).

Na realidade na atmosfera real o comportamento do vento é extremamente turbulento, o artifício de reflexão da pluma é um recurso matemático para a solução da equação da difusão, e durante a trajetória da pluma entre a fonte e os receptores devem ocorrer transformações químicas entre o poluente emitido originalmente e as variáveis meteorológicas. Este comportamento da atmosfera tem implicações diretas nas estimativas da concentração dos poluentes que serão aproximações dos valores reais sendo necessária uma aferição através medições. 5.1.4 Dados de Entrada do Modelo

O cálculo da concentração dos poluentes em determinado ponto é obtido considerando os seguintes fatores:

• Distância das fontes de emissão em relação à área de estudo;

• Parâmetros meteorológicos como direção e velocidade do vento, estabilidade atmosférica, temperatura ambiente e altura da camada de mistura;

• Topografia da área;

• Características da fonte de emissão: altura, diâmetro, temperatura e

velocidade de saída dos gases, localização da fonte, taxa de emissão dos poluentes.

Os dados citados acima são inseridos no modelo matemático para que ele possa

efetuar o cálculo da concentração de determinado poluente no ponto de interesse.

Para localizar as fontes de emissões o modelo usa um sistema tridimensional, x, y e z, com a origem no solo, assumindo as seguintes premissas:

• A concentração de determinado poluente no ar é proporcional à taxa de emissão deste poluente por uma fonte contínua. Como o vento atua diluindo estas concentrações, quanto maior a velocidade do vento menor será a concentração do poluente;

• A concentração dos poluentes próxima à fonte de emissão segue a

distribuição Gaussiana, atingindo a máxima concentração no centro da pluma.

• O modelo é conservativo, não considerando que ocorrem reações químicas entre a fonte e o receptor, lavagens, precipitações ou outros processos de remoção na atmosfera, ou seja, há uma conservação de massa.

• O desvio padrão da concentração dos poluentes na pluma, numa posição dos

eixos x e y, está empiricamente relacionado à estabilidade atmosférica, e aumenta com a distância até a fonte.



46

5.1.5 Dados de Saída do Modelo

Entre as diversas opções de saída que o modelo disponibiliza podemos citar:

� Cálculo das rosas dos ventos para períodos que variam de uma hora a um ano;

� Listagem dos cálculos das concentrações ordenados pelos valores mais altos; � Cálculos das concentrações agrupadas por conjunto de fontes; � Mapa das isoconcentrações.

5.2 Definição da área de domínio

Como área de domínio principal, conforme coordenadas em UTMiv da Tabela 5.1, foi definida uma grade de 21 Km por 21 Km, correspondente a uma área de 441 Km2. Esta área foi definida como área de influência da refinaria em função dos municípios próximos como Candeias, São Francisco do Conde, Madre de Deus e São Sebastião do Passe.

Tabela 5.1 Coordenadas da Grade de Estudo em UTM X Y

SW 539852 8590119 NE 550821 8598921

Esta área corresponde a 441 quadrículas receptoras de 1 Km2 de área cada

uma, onde o modelo efetuou os cálculos das concentrações de SO2. Na Figura 5.2 temos o mapa da área de domínio com as curvas de isoconcentração para uma determinada simulação.

iv UTM = Universal Transversal Mercator



47

535000 541000 547000 553000

OESTE- LESTE (m)

535000 540000 545000 550000 555000

8585000

8591000

8597000

8603000

SU

L -

NO

RT

E (

m)

8585000

8590000

8595000

8600000

8605000

Madre de Deus

Refinaria

B a i a d e

T o d o s o s S a n t os

0 5000 10000

Escala: Metros

Área de Dominio da Modelagem Com o ISCST3 Dissertação de Mestrado TECLIM - UFBA

Figura 5.2 – Área de domínio

5.3 Definição dos Receptores Discretos

Para a elaboração da comparação entre as concentrações calculadas e as observadas, definiu-se no modelo uma orientação de cálculo sobre quatro locais específicos que foram denominados receptores discretos, os quais são as estações de monitoramento da qualidade do ar localizadas nos municípios de Madre de Deus, São Francisco do Conde, Candeias e a estação background Ouro Negro. 5.4 Levantamento detalhado das taxas de SO2 da refinaria

Os dados de emissão de SO2 foram retirados do inventário de emissões atmosféricas realizado pela REFINARIA para o ano de 2003. Entre as 56 unidades da refinaria 12 foram utilizadas no inventário de emissões de SO2 para o presente trabalho em função da sua significância.

Para a elaboração do inventário das fontes de emissão foi necessário montar uma Tabela específica agrupando os dados constantes no inventário de emissões feito pela refinaria em 1999 (RLAM, 1999a). As coordenadas geográficas, em UTM, os dados de velocidade e temperatura de saída dos gases das chaminés, além das características físicas como diâmetro e altura das unidades estudadas correlacionando estes dados com os constantes no inventário de emissões da



48

refinaria referente ao ano de 2003 e que foi disponibilizado em outubro de 2004 (RLAM, 2004a).

As coordenadas de cada fonte emissora de SO2, bem como, as suas características foram inseridas individualmente no modelo ISCST3. Com isto foi possível calcular a contribuição de cada uma individualmente e no conjunto sobre os valores calculados de SO2. As coordenadas de cada fonte de emissão também foram inseridas.

5.5 Efeito da Presença de Prédios sobre a Dispersão de Poluentes (Building Downwash

Os prédios situados próximos às fontes pontuais de emissões de poluentes

atmosféricos podem interferir em sua dispersão, através do impacto da pluma de poluentes nos prédios, que pode causar uma mudança em seu curso normal, causando a queda da pluma no solo. Este efeito é denominado building downwash (Thé, 2004).

O ISCST3 contém procedimentos de cálculos que representam o modo como a pluma pode ser levada até bem próximo da superfície, através de sua interação com os ventos soprando sobre os edifícios, situados próximos às chaminés.

Quando esta razão (altura da chaminé / altura da unidade) é maior do que 2, não é necessário considerar building downwash, pois as chaminés são bem mais altas do que as outras estruturas da unidade, o que comprova que a estrutura da unidade não interfere na dispersão dos poluentes emitidos pelas chaminés. 5.6 Levantamento e Tratamento dos Dados Meteorológicos

Os dados meteorológicos utilizados foram obtidos da estação automática localizada dentro da refinaria e próxima das fontes. Os dados de temperatura do ar, direção e velocidade do vento, umidade do ar, pressão atmosférica, radiação solar e precipitação pluviométrica são coletados a cada minuto, obtendo-se uma média a cada 10 minutos, construindo desta forma um banco de dados horários chamado DATAMET da REFINARIA. O arquivo horário de dados meteorológico anual tem 8760 linhas de dados.

Os dados meteorológicos utilizados neste trabalho referem-se aos arquivos

meteorológicos de 2003 das estações da REFINARIA e de Madre de Deus.

Como o ISCST3 requer dados meteorológicos para cada hora referentes a um ano completo, foi necessário passar as médias de 10 minutos para médias horárias.



49

Estes milhares de dados foram filtrados, tratados e formatadosv para médias de uma hora, totalizando 8760 horas, em formato apropriado para alimentar o modelo matemático utilizado no estudo de dispersão.

Os dados brutos das estações meteorológicas da refinaria e da estação de monitoramento de Madre de Deus referentes às médias de 10 minutos em extensão “TXT”, foram transformados em médias horárias utilizando-se um programa de cálculo vetorial, feito em JAVA, gerando um novo arquivo também com extensão “TXT”. Este arquivo foi transformado em um novo arquivo com extensão “XLS”. Depois foi gerado o arquivo em ASCII para ser lido p/ ISCST3 usando o PC RAMMET.

� Altura da Camada de Mistura

A altura da camada de mistura é usada no ISC, e nos outros modelos de dispersão com o objetivo de determinar quando a pluma preenche totalmente a camada de mistura, interrompendo a difusão dos poluentes para cima, ou seja para dentro das camadas estáveis, e concentrando a pluma na camada próxima ao solo. Na condição Rural a altura de mistura se eleva com o nascer do sol e após o por do sol, demora a retornar.

� Altura do anemômetro

Um dado importante a alimentar no modelo é a especificação da altura do anemômetro, ou seja, a altura acima do solo, na qual os valores referentes a velocidade do vento foram coletados. A razão disto, é que os modelos ajustam os valores de velocidade do vento, a partir da altura do anemômetro, para a altura de emissão dos poluentes, e a correta especificação da altura do anemômetro é importante para a obtenção de resultados corretos, do modelo matemático.

� Classes de Estabilidade

Para a determinação da estabilidade atmosférica para a área de domínio do presente estudo utilizou-se o método do desvio padrão da direção do vento horizontal. Esse método foi utilizado porque a estação meteorológica automática instalada dentro da Refinaria, no software do coletor de dados (datalogger) permite a obtenção direta desse parâmetro.

A partir de uma série de 8760 dados horários de desvio padrão da direção do vento para o ano de 2003, aplicou-se a metodologia estatística simples da distribuição de freqüência considerando as faixas de desvio padrão apresentadas na Tabela 5.2. Observa-se a alta predominância da estabilidade

v Foi necessário usar cálculo vetorial através de um programa em JAVA para efetuar os cálculos das médias horárias para os seguintes parâmetros meteorológicos: velocidade e direção do vento, temperatura ambiente, classe de estabilidade atmosférica.



50

D (Neutra) ocorrendo com 61% do tempo. Em seguida a condição de estabilidade E (Ligeiramente Estável) com 11,4 % de ocorrência; e como terceira predominância a categoria F (Moderamente Estável), ocorrendo com 10,5% do tempo.

Tabela 5.2 - Distribuição de freqüência relativa da estabilidade atmosférica a partir do desvio padrão da direção do vento, estação meteorológica da refinaria - 2003.

Classes de Estabilidade de

Pasquill

σθ (desvio padrão) da direção do vento

Distribuição de Frequência (%)

Significado

A

≥25,0o 0.4

Altamente Instável

B

15o ≤ σθ<25o 3.9

Moderadamente Instável

C

10o ≤ σθ <15o 8.7

Ligeiramente Instável

D

5o ≤σθ <10o 61.0

Neutra

E

2,5o ≤ σθ <5o 11.4

Ligeiramente Estável

F

<2,5o 10.5

Moderadamente Estável

A direção e a velocidade do vento variam ao longo do dia, do mês e do ano,

portanto quando falamos de direção preferencial temos que nos lembrar desta sazonalidade. 5.7 Levantamento dos dados topográficos

Os dados topográficos foram utilizados no presente estudo para reproduzir resultados próximos da realidade física da região. O arquivo de dados contém as curvas de níveis georeferenciadas da região, o qual foi disponibilizado pela refinaria (RLAM, 1999c).

De acordo com a Agência de Proteção Ambiental dos Estados Unidos (EPA) o modelo trabalha com duas opções de tipo de terreno (EPA, 1987): Rural, quando temos uma densidade demográfica menor que 750 hab/ km2 ;Urbano, quando temos uma densidade demográfica maior que 750 hab/ km2 . No presente estudo foi adotado como opção de entrada o Modo Topografia Simples. 5.8 Cálculo dos dados de concentrações de SO2 pelo modelo ISCST3 nos

receptores definidos

A partir da definição da área de domínio, dos receptores discretos, das fontes e dos dados de emissão e demais informações rodou-se o modelo ISCST3 para o cálculo das concentrações de SO2.



51

Foram calculadas as concentrações máximas de SO2 para médias de 24h e anual, para serem comparados com os valores estabelecidos pelo CONAMA, (1990a), referentes aos 365 dias do ano de 2003, dentro da área de influência definida, bem como, para as coordenadas específicas da Estação de Madre de Deus (receptor discreto).

As concentrações calculadas pelo modelo ISCST3 levam em conta o tempo médio de residência de cada poluente na atmosfera. O fator de desaparecimento ou meia vida de poluentes em suspensão na atmosfera é um método simples que leva em consideração a sua remoção através de processos físicos ou químicos. De acordo com a EPA (1995e) nos estudos de dispersão atmosférica o fator de desaparecimento de poluentes na atmosfera é dado pela fórmula descrita na equação 5.2: Equação de decaimento: D = e-0,693t/T (5.2) Onde, D = fator de desaparecimento;

t = é o tempo que o poluente leva para percorrer a distância entre a fonte e o receptor, [segundos]; T = meia vida do poluente, [segundos-1];

O valor temporal da meia vida para o poluente SO2, assumido pela EPA (1995e),

é igual a 4 horas ou (0,0000481 s-1). Esse valor é automaticamente assumido pelo modelo quando a simulação está sendo desenvolvida no modo opcional urbano. 5.9 Levantamento dos Dados de Concentrações de SO2 Medidos na Estação de

Madre de Deus

Foram coletados os dados de SO2 na estação automática de Madre de Deus, referentes ao ano de 2003. Estes dados são medidos na escala de tempo de 15 em 15 minutos e foram processados para médias aritméticas de 24h, de acordo com o que determina o padrão de qualidade do ar estabelecido na Resolução CONAMA no 03, de 28 de junho de 1990. Posteriormente estes dados foram comparados com as médias de 24h obtidas através da simulação da dispersão do SO2.

Os monitores estão instalados a 2 metros acima do solo, no nível da exposição humana. Aumentos ou diminuições bruscas nas concentrações de SO2 podem ser provocados por emissões anormais causadas por exposições agudas, como por exemplo parada ou partidas de unidades operacionais, algum veículo estacionado ao lado do muro onde está a estação e que esteja com o motor ligado.

O AF21M (Environnement, 2001) é um monitor contínuo de dióxido de enxofre

projetado para uso em baixas concentrações no ar ambiente. O princípio de medição é a fluorescência no ultravioleta. A metodologia foi desenvolvida nos EUA no final da década de 70.



52

Numa descrição resumida desta metodologia, o ar ambiente contendo SO2, passa por uma pequena câmara preta (similar ao interior de uma câmara fotográfica comum), na qual as moléculas do ar são iluminadas por uma luz com comprimento de onda específico, no qual só as moléculas de SO2 absorvem energia (luz). Após um curtíssimo espaço de tempo, esta luz é interrompida e as moléculas de SO2 (e só elas) emitem luz (fluorescência), que é detectada por um tubo fotomultiplicador. Este aparelho então emite um sinal, quase instantâneo, diretamente proporcional à concentração das moléculas de SO2, existentes no interior da câmara de reação. Este sinal é convertido e processado eletronicamente, fornecendo o resultado em unidades de concentração, que pode ser ppm; ppb ou µg/m3.

Os computadores da estação recebem as informações diretamente dos analisadores. O tempo de resposta do analisador é programável, podendo variar de 10 a 90 segundos. A cada intervalo de tempo, o analisador coleta uma amostra, analisa, gerando assim um dado instantâneo, que paralelamente é enviado para o computador da estação. Os dados assim recebidos vão sendo integrados, e a cada 15 minutos é gerada uma média aritmética dos dados válidos.

5.10 Validação do Modelo ISCST3 Os dados de concentração de SO2 medidos na estação de monitoramento da

qualidade do ar em Madre de Deus, foram calculados em intervalos de 15 minutos. Foi necessário calcular as médias de 24h para todos os dias disponíveis. Estas médias foram comparadas com os valores calculados pelo modelo ISCST3, na posição da estação de Madre de Deus.

Foram calculadas as correlações mensais entre os valores medidos e calculados

para detectar a influência da sazonalidade climática sobre o transporte e a difusão do poluente. Foram observadas discrepâncias entre pares de dados medidos versus calculados. Para a análise de validação do modelo não foram considerados os pares de dados rejeitados, por causa das discrepâncias.

Para validar o grau de certeza dos resultados de concentrações previstas pelo modelo, recorreu-se à literatura especializada em estatística aplicada à poluição do ar, onde são definidos fatores de ajuste que garantem o grau de confiabilidade do modelo matemático de dispersão.

O artigo de Beychok (1994) trata com destaque a questão do tema propagação de erros na modelagem da dispersão atmosférica, citando vários trabalhos que discutem as falhas da modelagem destacando a existência de um consenso entre os autores de que os modelos de dispersão podem efetuar previsões das concentrações de poluentes dentro de um fator de 2 ou 3 vezes em relação às concentrações medidas.



53

Na mesma linha de raciocínio, os trabalhos desenvolvidos por Hanna et. al.,

(2004) e Olesen (1994) recomendam que, para uma validação adequada entre os valores previstos (CP) pelo modelo e os observados (CO), devem ser usados os seguintes parâmetros estatísticos: “fractional bias” - FB; média geométrica - MG; o erro quadrático médio normalizado - NMSE; variância geométrica média - VG; coeficiente de correlação - R e a fração das previsões dentro de um fator de dois das observações - FAC2, cujas fórmulas são:

)(5,0

)(−−

−−

+

−=

po

po

CC

CCFB (5.3)

oCMG ln(exp= - pCln ) (5.4)

po

po

CC

CCNMSE

⋅

−=

2)( (5.5)

[ ]2)ln(lnexp po CCVG −= (5.6)

,0,25,0,2 ≤≤=o

p

C

CrelaçãoasatisfazemquedadosdosfraçãoFAC (5.7)

op CC

ppoo CCCCR

σσ .)().( −−

= (5.8)

Onde, Cp = concentrações de SO2 previstas pelo modelo; Co = concentrações de SO2 observadas;

=)(C Média da concentração de SO2 sobre a série de dados; σc= desvio padrão sobre a série de dados de SO2.

Detalhes sobre o desenvolvimento e discussão das fórmulas (5.3) a (5.8) são encontrados no artigo de Hanna et. Al, (1991).

Na hipótese da concentração de SO2 prevista ser o dobro ou a metade da concentração medida, que é uma razão de consenso citada por Hanna et al.,(1991), Beychok (1994a) e Olesen (1995), os parâmetros estatísticos para validação resultariam em FB= ± 2/3; MG = 0,5 ou 2,0; NMSE ≤ 0,5 e VG ≤ 1,6, assim como os demais intervalos apresentados na Tabela 5.3.



54

Tabela 5.3 – Parâmetros Estatísticos de Validação

“Fractional bias” (tendenciosidade, erro sistemático) FB ± 2/3 Média geométrica MG 0,5 ou2,0 Erro quadrático médio normalizado NMSE ≤ 0,5 Variância geométrica média VG ≤ 1,6 Coeficiente de correlação R 0≤ R≤1.0 Fração dos dados previstos e observados que satisfazem a relação com um fator de 2 (hipótese da concentração prevista ser o dobro ou a metade da concentração observada)

FAC2

0.5≤Cp/Co≤ 2.0

Se existisse um modelo matemático de dispersão perfeito, este produziria resultados estatísticos com os seguintes valores: MG, VG e FAC2 igual a 1,0; e FB e NMSE igual a 0,0. No mundo real esse resultado é difícil de ser alcançado devido aos processos aleatórios de movimentação turbulenta da atmosfera que impedem a existência de um modelo perfeito em modelagem numérica para poluição do ar.

Diante disso e a fim de se obter o melhor resultado possível de validação do modelo, estimaram-se os indicadores estatísticos para cada mês a fim de se detectar o grau de interferência real da sazonalidade climática no melhor ajuste em cada mês. No caso o anual se refere a um período de 11 meses, uma vez que a estação não operou durante dezembro de 2003.

Observações sobre os parâmetros de validação:

• FB = 0,67 – implica em um fator de 2 sub-previsto;

• FB = -0,67 – implica em um fator de 2 super-previsto;

• A média geométrica será igual MG = 0,5 ou 2,0 para um fator de 2;

• NMSE: Quando o erro médio quadrático normalizado NMSE for igual 1, assume-se que os valores observados são iguais aos medidos. Quando NMSE ≤ 1 os dados obedecem a uma distribuição Normal e quando NMSE ≥ 1 os dados obedecem a uma distribuição log-Normal;

• VG – Variança geométrica: Expressa o grau de espalhamento dos dados

de uma distribuição normal. Para um fator de 2 implicaria em um VG = 1,6.

Capítulo VI – Resultados Paulo Sérgio F. de Menezes


55

CAPÍTULO VI: RESULTADOS

A seguir são apresentados os resultados de taxas de emissão da refinaria, os dados meteorológicos, os resultados medidos de SO2, o cálculo das concentrações de SO2 com o modelo ISCST3, a comparação dos valores calculados com os experimentais e a validação do modelo.

6.1 Inventário de Emissões de SO2 do Ano de 2003

Para a elaboração do inventário de emissões atmosféricas de SO2 foi feito um trabalho de análise e comparação dos dados do inventário de 1998 (RLAM, 1999a) com os dados do inventário de 2003 (RLAM, 2004a). Esta comparação foi necessária para avaliar as características físicas das fontes de emissão de SO2, suas coordenadas geográficas e as taxas de emissão de SO2.

O resultado deste trabalho pode ser visto na Tabela 6.1 onde estão as taxas de

emissões de SO2 referentes ao ano de 2003, das 12 fontes mais importantes da Refinaria, juntamente com as suas respectivas características físicas e coordenadas geográficas em UTM.

Tabela 6.1 – Taxas médias de emissão de SO2 da refinaria em 2003 U Fonte H D V T

(m) (m) (ms-1) (0K) NORTE/SUL ESTE/OESTE Taxa gs-1 %4 CH 38 2,35 2,35 553 8595200,52 546345,11 0,05 0,016 CH 45 3,44 2,75 590 8595213,73 546229,42 8,76 1,179 CH 67 2,9 7,41 623 8595343,35 546494,38 7,45 1,0018 CH 52 2,06 5,23 503 8595019,73 546680,30 0,08 0,01

2901 A FLARE 120 1,07 20,00 443 8594462,82 546421,79 290,57 38,852901 B FLARE 120 1,07 20,00 443 8594672,17 546575,88 290,57 38,8530/31 CH 60 2,28 6,65 632 8595050,92 546086,41 0,38 0,05

32 CH 75 5,00 6,68 618 8594941,57 546268,26 28,95 3,8736 CH 65 1,73 7,76 1023 8595437,60 546019,20 13,20 1,7639 CH 65 2,8 16,37 709 8594762,42 546446,57 66,41 8,8851 CH 70 2,6 23,64 523 8595240,78 546479,62 40,76 5,4583 CH 25 2,30 33,67 429 8595090,22 546461,50 0,81 0,11

V = Velocidade de saída dos gases em metros por segundoT = Temperatura de saída dos gases em graus Kelvin

SO2

Taxa = Taxa de emissão do poluente em gramas por segundo

Fonte: Fonte de emissãoH = Altura da Fonte em metrosD = Diâmetro da fonte em metros

COORD. UTM

U = Unidade de produção

Observa-se, na Figura 6.1, que os FLARES representam 77,7 % das emissões de SO2. Isto ocorre devido ao fato das unidades operacionais desviarem para queima nos flares os gases ácidos que não são tratados na Unidade Recuperadora de Enxofre – URE. Essas emissões de SO2 são contabilizadas no inventário de emissões no seu ponto de lançamento para atmosfera, que neste caso passa a ser os FLARES.



56

Taxas de emissão de SO2

Flare A38,85%

Flare B38,85%

U-398,88%

U 30/310,05%

U 323,87%

U 361,76%

U 515,45%

U 830,11%

U 40,01%

U 61,17%

U 91,00%

U 180,01%

Figura 6.1 – Distribuição percentual das taxas médias de emissão de SO2 da refinaria em 2003

A altura média das unidades foi comparada com as alturas das chaminés e

verificou-se que em geral as chaminés da refinaria são elevadas, e a razão entre as alturas médias das unidades, e as alturas de suas respectivas chaminés, variam entre 1.2 e 18.7 vezes, não sendo necessário considerar o efeito de abaixamento da pluma de SO2 causado pelo escoamento dos ventos em torno dos prédios das unidades produtivas (efeito building downwash), conforme pode ser visto na Tabela 6.2.

Tabela 6.2 - Relação altura da chaminé x altura média das unidades produtivas

UNIDADE Altura média

da unidade (m) Altura da

chaminé (m) Relação

Altura chaminé / Altura da unidade

4 4,8 38 7,9 6 8,0 45 5,6 9 9,9 67 6,8

18 9,7 52 5,4 29 (flare) - 120 -

30 8,9 60 6,7 32 24,0 75 3,1 36 6,0 65 10,8 39 20,0 65 3,2 51 6,5 70 10,8 83 8,0 25 3,1



57

6.2 Dados Meteorológicos e Considerações sobre a Velocidade dos Ventos

Conforme apresentado no capítulo 2 as condições meteorológicas influenciam a dispersão dos poluentes atmosféricos. A seguir serão analisadas as influências destes fatores na área de influência da refinaria no ano de 2003. 6.2.1 Pressão atmosférica ou barométrica

O aumento da pressão atmosférica influencia a redução da altura da camada limite e dificulta a convecção, sendo que ambos os fatores são desfavoráveis à dispersão dos poluentes lançados no ar. Durante o ano de 2003, o período desfavorável para a dispersão na região da REFINARIA foram os meses de julho, agosto e setembro, quando a pressão estava mais alta (RLAM, 2004c). Na Figura 6.2 observa-se o gráfico da pressão atmosférica, na estação de Madre de Deus, observada em 2003.

Pressão

993

994

995

996

997

998

999

1.000

1.001

1.002

1.003

Jan Fev Mar Abr Mai Jun Jul Ago Set Out Nov Dez

hP

a

Figura 6.2 – Comportamento mensal da pressão atmosférica em 2003, observado na estação Madre de Deus. Fonte: RLAM, 2004c.

6.2.2 Precipitações pluviométricas

A chuva atua como um depurador da atmosfera removendo dela os poluentes atmosféricos. Na Figura 6.3 observa-se a precipitação pluviométrica mensal medida pelas estações de Madre de Deus e da refinaria, verifica-se que as chuvas mais significativas ocorreram entre março e setembro. Observa-se que em Madre de Deus chove com mais freqüência do que na refinaria.



58

Precipitação Pluviométrica

0

5 0

10 0

15 0

2 0 0

2 5 0

3 0 0

J a n Fe v M a r A b r M a i J u n J u l A g o S e t Ou t No v De z

mm

Refinaria Madre de Deus

Figura 6.3 –Precipitações pluviométricas mensais.

6.2.3 Estabilidade atmosférica

Segundo o critério de Pasquill-Gifford (Pasquill, 1961), quanto maior os desvios padrão maior será a instabilidade o que favorece a dispersão pos poluentes atmosféricos.

Na Tabela 6.3 são apresentadas as classes de estabilidade, na estação de

Madre de Deus, e as suas freqüências determinadas em função do desvio padrão da direção do vento ao longo de 2003. As categorias “A”, “B” e “C” somaram 88 %. na estação de Madre de Deus, indicando boas condições de dispersão de poluentes ao longo do ano de 2003.

Tabela 6.3 – Categorias de estabilidade e freqüências.

Categoria de estabilidade

Desvio padrão da direção do vento (σσσσθθθθ)

Condição de estabilidade Madre de Deus

A ≥ 25,0 Altamente instável 20,0% B 20 a 24,99 Moderadamente instável 26,4% C 15 a 19,99 Ligeiramente instável 41,4% D 10 a 14,99 Neutra 11,2% E 5 a 9,99 Ligeiramente estável 0,8% F 2,3 a 4,99 Estável 0,1%

Fonte: RLAM, 2004c

6.2.4 Direção e velocidade do vento A direção predominante do vento é representada por um vetor resultante com

uma determinada frequência, o que significa que existem várias direções do vento acontecendo ao mesmo tempo em um determinado lugar. Esta direção predominante tem uma variação significativa, tanto ao longo do dia, como ao longo do ano. É importante avaliar se a direção do vento, em determinado período do dia ou da noite, favorece, ou não, ao transporte dos poluentes para as regiões onde se



59

encontram as populações que vivem na área de influência das fontes de emissão analisadas. O mesmo se aplica a determinadas épocas do ano, que são favoráveis, ou não, à redução das concentrações de poluentes sobre determinadas áreas.

A direção e velocidade do vento são apresentadas em um gráfico circular

chamado rosa dos ventos que apresenta a freqüência combinada da direção do vento associada com faixas de velocidades. A intensidade ou velocidade do vento é indicada pela escala de cores, enquanto que os círculos concêntricos representam as freqüências percentuais de ocorrência de ventos em cada direção. Portanto a espessura de cada retângulo indica a freqüência com que o vento soprou com aquela intensidade e naquela direção

São apresentadas nas figuras 6.4 a 6.6 o comportamento do vento, medido na refinaria, ao longo de determinados períodos do ano de 2003.

Figura 6.4 – Rosa dos ventos ano 2003 – refinaria



60

Figura 6.5 – Rosa dos ventos primeiro semestre 2003 - refinaria

Figura 6.6 – Rosa dos ventos janeiro de 2003 - refinaria

As Figuras 6.7 a 6.10 apresentam as rosas dos ventos, referentes à média do

ano de 2003 para o período de 00:00 às 24:00h.



61

Figura 6.7 Rosa dos ventos 00:00 – 06:00h


Figura 6.9 Rosa dos ventos 12:00–18:00h




62

As Figuras 6.11 e 6.12 mostram a comparação e a correlação entre a velocidade média horária anual dos ventos ao longo do dia medidos na estação de Madre de Deus e na estação da refinaria no ano de 2003. Observa-se que a estação medidora de vento na área da refinaria, por estar muito próximo da zona costeira da Baía de Todos nos Santos, apresentou velocidade de ventos de maior intensidade do que aquelas medidas na estação de Madre de Deus, a qual está localizada no centro do município. Estes dois efeitos diferenciados podem interferir na dispersão de SO2 na atmosfera entre a fonte (refinaria) e o receptor urbano (Madre de Deus).

0

1

2

3

4

5

6

7

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24

Hora

Vel

oci

dad

e, m

s-1

MDEUS RLAM

Figura 6.11 - Comparação entre a velocidade horária anual dos ventos ao longo do dia medidos na estação de Madre de Deus e na estação da refinaria para 2003

2

3

4

5

6

7

1,0 1,5 2,0

Velociade do vento na estação de Madre de Deus em ms -1

Vel

ocid

ade

do v

ento

na

esta

ção

da r

efin

aria

em m

s-1

Figura 6.12 – Correlação entre velocidade do vento em Madre de Deus e na refinaria em 2003



63

6.3 Resultados Experimentais da Concentração de SO2.

Na Tabela 6.4 podemos observar o resumo dos dados das concentrações mensais de SO2 medidas na estação de Madre de Deus. A manutenção dos equipamentos, bem como, a calibração dos mesmos influenciou no número de dados disponibilizados. Os valores variaram de 0,10 a 41,72 µgm-3.

Tabela 6.4 – Dados Mensais Experimentais de SO2

Meses N MÉDIA DESVPAD MEDIANA Máximo Mínimo

janeiro 31 7.94 6.08 7.06 23.92 0.25fevereiro 18 2.13 2.33 1.32 8.86 0.18março 26 2.14 1.84 1.27 5.99 0.10abril 14 2.55 2.99 1.09 10.78 0.11maio 13 2.18 1.94 1.50 5.82 0.17junho 15 0.96 0.55 0.74 2.04 0.31julho 5 1.15 0.64 1.18 2.11 0.38agosto 11 2.45 2.59 1.75 9.52 0.46setembro 7 1.90 2.68 1.05 7.83 0.10outubro 9 4.14 4.20 1.74 11.87 0.19novembro 14 6.58 10.58 3.43 41.72 0.46dezembroANO 2003 163 3.65 5.08 1.73 41.72 0.10N = Tamanho da amostra

SEM DADOS

MÉDIA= Média AritméticaDESVPAD= Desvio padrão

DADOS MEDIDOS DE SO2 EM MADRE DE DEUS

As Tabelas A.1 a A.12, no apêndice, além de mostrarem os dados calculados pelo modelo e os medidos experimentalmente de concentração de SO2 mostram ainda dados experimentais de precipitação pluviométrica na estação da refinaria e para as duas estações os valores de direção dos ventos e sua freqüência, velocidade dos ventos e percentual de calmaria (ventos abaixo de 0,5 ms-1). 6.4 Cálculo das Concentrações de SO2 e Análise Comparativa das

Concentrações Calculadas e Medidas

Com objetivo de comparar os resultados da simulação das concentrações de SO2 com o modelo ISCST3, realizaram-se correlações lineares entre as amostras de concentrações de SO2 calculadas e medidas em Madre de Deus, especificamente nas coordenadas de localização da estação de monitoramento da qualidade do ar.

Na Tabela 6.5 podemos observar o resumo dos dados das concentrações

mensais de SO2 calculadas pelo ISCST3 para as coordenadas da estação de Madre de Deus. Os valores variaram de 0,01 a 25,25 µgm-3.



64

Tabela 6.5 – Dados Mensais Calculados de SO2

Meses N MÉDIA DESVPAD MEDIANA MÁXIMO MÍNIMO

janeiro 31 7.11 4.11 7.01 13.93 0.50fevereiro 18 5.50 3.49 4.61 14.03 1.17março 26 6.43 4.93 5.22 17.69 0.09abril 14 3.00 3.47 1.91 12.74 0.09maio 13 3.07 3.43 1.66 10.44 0.09junho 15 1.79 1.07 2.07 3.77 0.09julho 5 1.31 0.53 1.07 2.21 0.92agosto 11 2.63 3.26 1.14 9.99 0.17setembro 7 1.88 2.33 1.00 6.55 0.01outubro 9 2.32 2.06 1.88 5.88 0.24novembro 14 6.97 6.45 5.51 25.25 1.13dezembroANO 2003 163 4.68 4.38 3.22 25.25 0.01

SEM DADOS

N = Tamanho da amostraMÉDIA= Média AritméticaDESVPAD= Desvio padrão

DADOS CALCULADOS DE SO2 EM MADRE DE DEUS

Os resultados encontrados através da modelagem matemática consideraram um

conjunto de variáveis micrometeorológicas que representam o transporte e a dispersão do SO2 na atmosfera entre as fontes de emissão na refinaria e o local de medição das concentrações em Madre de Deus. A dinâmica da atmosfera reúne um conjunto enorme de fatores meteorológicos que atuam em diversas escalas do movimento, influenciando na diferença entre os valores medidos e os calculados pelo modelo, uma vez que o número de variáveis meteorológicas usadas no arquivo meteorológico da modelagem é limitado. Podemos citar os campos de ventos não uniformes como exemplo, além do fato do modelo ISCST3 não considerar no cálculo da concentração a remoção dos poluentes causada pela chuva, o que explicaria a concentração calculada em alguns casos ser bastante diferente da observada. Outro fator relevante é a possibilidade de erro de natureza instrumental ou contaminação próxima a estação de Madre de Deus, causada por outras fontes de emissões de SO2, como por exemplo, as veiculares. Outras possíveis fontes de erro que podem ter contribuído para estas discrepâncias são as imprecisões nas estimativas das fontes e o fato de serem usadas médias anuais, além disso, variações pontuais nos processos operacionais da refinaria não são consideradas na modelagem. Isto leva a uma diferença expressiva, em alguns casos, entre os valores medidos e os calculados.

Outro fator que poderia ter influência na discrepância dos dados é a limitação do

modelo ISCST3 para uso em regiões costeiras, no entanto, o trabalho de Brian and Vijay (1993) mostrou que resultados de simulação obtidos pelo ISCST3 e o OCD apresentaram um coeficiente de correlação de 0,87. Esse resultado mostrou que o ISCST3 também pode ser aplicado em regiões sob influências de regimes climáticos costeiros e continentais.

Segundo informações fornecidas pela refinaria, durante o ano de 2003 o plano de

calibração dos monitores das estações de monitoramento da qualidade do ar sofreu diversos processos de descontinuidade, sendo este o principal motivo para não



65

termos os 365 dias do ano de medições de dados disponíveis. O outro fator a ser considerado é o possível impacto causado por outra fonte de emissão de SO2 próximo a estação Madre de Deus. Além disso, variações pontuais nos processos operacionais da refinaria, como partidas, paradas e/ou descontrole operacional não são consideradas na modelagem, que leva em conta apenas as taxas médias de emissão de SO2 calculadas a partir do inventário anual da refinaria.

Essas entre outras hipóteses são verificadas na comparação entre as duas séries

na remoção dos valores discrepantes. Para a identificação de pares de dados considerados discrepantes foi adotada a seguinte metodologia:

• Cálculo da relação entre o maior valor de concentração de SO2 sobre o

menor para cada par de dados. Quando essa relação é maior que três o par é analisado para verificar a sua discrepância.

A retirada ou manutenção dos pontos considerados discrepantes levou em

conta a análise desses critérios além da análise das condições meteorológicas como velocidade e direção do vento, ocorrência de chuva e outros fatores pontuais de relevância. 6.4.1 Análise comparativa de janeiro

Na análise dos dados do mês de janeiro foram utilizados os 31 pares de dados disponíveis, apresentados na Tabela A.1. Os dados de concentração de SO2 experimental e os calculados pelo modelo são apresentados nas Figuras A.1 e A.2, na forma gráfica de histogramas, os quais obedecem a uma distribuição similar a normal. A partir dos pares de dados de SO2, elaborou-se a correlação linear entre os valores medidos e os calculados, apresentados na Figura 6.13, onde se observa um espalhamento entre os pares de dados, refletido no baixo coeficiente de correlação R2, igual a 0,0023, e na correlação R igual a 0,0484.

0

5

10

15

20

25

0 5 10 15 20 25

Concentração de SO2 calculada (ISCST3), µgm -3

Co

nc.

de

SO

2 m

edid

a, µ

gm

-3

Figura 6.13 - Primeira correlação entre as concentrações de

SO2, calculada e medida, em Madre de Deus - Janeiro de 2003



66

Para uma melhor avaliação destes pares de dados foi calculado o erro,

considerando o resultado do valor calculado menos o valor medido, cujos resultados estão representados no gráfico da figura 6.14.

-17

-12

-7

-2

3

8

13

0 3 6 9 12 15 18 21 24 27 30

DIA

ER

RO

Figura 6.14 – Gráfico do erro (valor calculado menos o valor medido) da

concentração de SO2, em Madre de Deus - Janeiro de 2003 Analisando os pares de pares dentro dos critérios estabelecidos no item 6.4, foram identificados os seguintes dias com dados duvidosos:

• 03 de janeiro - O valor medido na estação (2,87 µgm-3) foi 4,9 vezes menor que o valor calculado pelo modelo ISCST3 (13,93 µgm-3). Analisando as direções de vento medidas nas estações de Madre de Deus e da refinaria verificou-se que na refinaria o vento soprava com direção predominante de 430 (Norte – Nordeste), com uma velocidade média de 4,3 ms-1. Na estação de Madre de Deus a direção predominante do vento era de 810 (Leste – Nordeste), com velocidade média de 1,7 ms-1. Isto significa que a estação em Madre de Deus estava recebendo contribuição de ar limpo da BTS o que contribuiria para a redução das concentrações de poluente no local. Para avaliar esta discrepância estimou-se a concentração usando os dados meteorológicos medidos na estação de Madre de Deus, que resultou numa concentração média de 3,0 µgm-3. Podemos observar que o regime diferenciado de vento na região influenciou consideravelmente a dispersão de poluentes no local implicando na distorção do valor calculado pelo modelo em relação ao medido. Este par de dados foi removido.

• 06 de janeiro - O valor medido na estação (12,89 µgm-3) foi 3,8 vezes maior

que o valor calculado pelo modelo ISCST3 (3,35 µgm-3). Analisando as direções de vento medidas nas estações de Madre de Deus e da refinaria verificou-se que na refinaria o vento soprava com direção predominante de 300 (Norte – Nordeste), com uma velocidade média de 3,9 ms-1. Na estação



67

de Madre de Deus a direção predominante do vento era de 500 (Nordeste), com velocidade média de 1,7 ms-1. Isto significa que a estação em Madre de Deus estava recebendo contribuição de ar limpo da BTS o que contribuiria para a redução das concentrações de poluente no local.Para avaliar esta discrepância estimou-se a concentração usando os dados meteorológicos medidos na estação de Madre de Deus, que resultou numa concentração média de 1,17 µgm-3. Diante disso como a concentração medida foi extremamente elevada em relação à estimada, com duas situações de vento diferentes, deduziu-se que algum fator localizado na estação deve ter ocorrido, como por exemplo, emissões de veículos. Concluiu-se então pela remoção deste par.


que o valor calculado pelo modelo ISCST3 (0,50 µgm-3). Analisando as direções de vento medidas nas estações de Madre de Deus e da refinaria verificou-se que na refinaria o vento soprava com direção predominante de 670 (Leste – Nordeste), com uma velocidade média de 4,3 ms-1. Na estação de Madre de Deus a direção predominante do vento era de 1050 (Leste – Sudeste), com velocidade média de 1,6 ms-1. Isto significa que a estação em Madre de Deus estava recebendo contribuição de ar limpo da BTS o que contribuiria para a redução das concentrações de poluente no local.Para avaliar esta discrepância estimou-se a concentração usando os dados meteorológicos medidos na estação de Madre de Deus, que resultou numa concentração média de 1,14 µgm-3. Diante disso como a concentração medida foi extremamente elevada em relação à estimada, com duas situações de vento diferentes, deduziu-se que algum fator localizado na estação deve ter ocorrido, como por exemplo, emissões de veículos. Concluiu-se então pela remoção deste par.

• 09 de janeiro - O valor medido na estação (0,94 µgm-3) foi 8,6 vezes menor

que o valor calculado pelo modelo ISCST3 (8,07 µgm-3). Analisando as direções de vento medidas nas estações de Madre de Deus e da refinaria verificou-se que na refinaria o vento soprava com direção predominante de 830 (Leste – Nordeste), com uma velocidade média de 4,2 ms-1. Na estação de Madre de Deus a direção predominante do vento era de 1270 (Leste – Sudeste), com velocidade média de 1,4 ms-1. Isto significa que a estação em Madre de Deus estava recebendo contribuição de ar limpo da BTS o que contribuiria para a redução das concentrações de poluente no local.Para avaliar esta discrepância estimou-se a concentração usando os dados meteorológicos medidos na estação de Madre de Deus, que resultou numa concentração média de 0,0 µgm-3. Podemos observar que o regime diferenciado de vento na região influenciou consideravelmente a dispersão de poluentes no local implicando na distorção do valor calculado pelo modelo em relação ao medido. Concluiu-se então pela remoção deste par.


que o valor calculado pelo modelo ISCST3 (1,44 µgm-3). Analisando as direções de vento medidas nas estações de Madre de Deus e da refinaria



68

verificou-se que na refinaria o vento soprava com direção predominante de 300 (Norte – Nordeste), com uma velocidade média de 3,7 ms-1. Na estação de Madre de Deus a direção predominante do vento era de 660 (Nordeste), com velocidade média de 1,7 ms-1.Para avaliar esta discrepância estimou-se a concentração usando os dados meteorológicos medidos na estação de Madre de Deus, que resultou numa concentração média de 5,83 µgm-3. Diante disso como a concentração medida foi elevada em relação à estimada, com duas situações de vento diferentes, deduziu-se que algum fator localizado na estação deve ter ocorrido, como por exemplo, emissões de veículos ou erro de natureza instrumental de medição. Também podem ter influenciado partidas e paradas de plantas que podem ter ocasionando algum pico de concentração. Concluiu-se então pela remoção deste par.


que o valor calculado pelo modelo ISCST3 (7,01 µgm-3). Analisando as direções de vento medidas nas estações de Madre de Deus e da refinaria verificou-se que na refinaria o vento soprava com direção predominante de 370 (Norte – Nordeste), com uma velocidade média de 4,7 ms-1. Na estação de Madre de Deus a direção predominante do vento era de 790 (Leste - Nordeste), com velocidade média de 2,0 ms-1. Para avaliar esta discrepância estimou-se a concentração usando os dados meteorológicos medidos na estação de Madre de Deus, que resultou numa concentração média de 14,78 µgm-3. Diante disso como a concentração medida foi elevada em relação à estimada, com duas situações de vento diferentes, deduziu-se que algum fator localizado na estação deve ter ocorrido, como por exemplo, emissões de veículos ou erro de natureza instrumental de medição. Também podem ter influenciado partidas e paradas de plantas que podem ter ocasionando algum pico de concentração. Concluiu-se então pela remoção deste par.

• 17 de janeiro - O valor medido na estação (1,54 µgm-3) foi 9 vezes menor que

o valor calculado pelo modelo ISCST3 (13,78 µgm-3). Analisando as direções de vento medidas nas estações de Madre de Deus e da refinaria não se encontrou nenhuma discrepância. Para avaliar esta diferença estimou-se a concentração usando os dados meteorológicos medidos na estação de Madre de Deus, que resultou numa concentração média de 1,68 µgm-3. Podemos observar que o regime diferenciado de vento na região influenciou consideravelmente a dispersão de poluentes no local implicando na distorção do valor calculado pelo modelo em relação ao medido. Concluiu-se então pela remoção deste par.

• 24 de janeiro - O valor medido na estação (1,03 µgm-3) foi 6,7 vezes menor

que o valor calculado pelo modelo ISCST3 (6,97 µgm-3). Analisando as direções de vento medidas nas estações de Madre de Deus e da refinaria verificou-se que na refinaria o vento soprava com direção predominante de 960 (Leste – Sudeste), com uma velocidade média de 5,0 ms-1. Na estação de Madre de Deus a direção predominante do vento era de 1330 (Leste – Sudeste), com velocidade média de 1,8 ms-1. Isto significa que a estação em Madre de Deus estava recebendo contribuição de ar limpo da BTS o que



69

contribuiria para a redução das concentrações de poluente no local.Para avaliar esta discrepância estimou-se a concentração usando os dados meteorológicos medidos na estação de Madre de Deus, que resultou numa concentração média de 0,0 µgm-3. Podemos observar que o regime diferenciado de vento na região influenciou consideravelmente a dispersão de poluentes no local implicando na distorção do valor calculado pelo modelo em relação ao medido. Concluiu-se então pela remoção deste par de valores.

• 25 de janeiro - O valor medido na estação (0,25 µgm-3) foi 8,9 vezes menor que o valor calculado pelo modelo ISCST3 (2,24 µgm-3). Analisando as direções de vento medidas nas estações de Madre de Deus e da refinaria verificou-se que na refinaria o vento soprava com direção predominante de 1070 (Leste), com uma velocidade média de 4,7 ms-1. Na estação de Madre de Deus a direção predominante do vento era de 1570 (Sul – Sudeste), com velocidade média de 1,8 ms-1. Isto significa que a estação em Madre de Deus estava recebendo contribuição de ar limpo da BTS o que contribuiria para a redução das concentrações de poluente no local. Para avaliar esta discrepância estimou-se a concentração usando os dados meteorológicos medidos na estação de Madre de Deus, que resultou numa concentração média de 0,0 µgm-3. Podemos observar que o regime diferenciado de vento na região influenciou consideravelmente a dispersão de poluentes no local implicando na distorção do valor calculado pelo modelo em relação ao medido. Concluiu-se então pela remoção deste par.

• 26 de janeiro - O valor medido na estação (1,34 µgm-3) foi 8,5 vezes menor que o valor calculado pelo modelo ISCST3 (11,31 µgm-3). Neste dia registrou-se a ocorrência de precipitação pluviométrica. Analisando as direções de vento medidas nas estações de Madre de Deus e da refinaria verificou-se que na refinaria o vento soprava com direção predominante de 830 (Leste - Nordeste), com uma velocidade média de 3,6 ms-1. Na estação de Madre de Deus a direção predominante do vento era de 1300 (Leste – Sudeste), com velocidade média de 1,7 ms-1. Isto significa que a estação em Madre de Deus estava recebendo contribuição de ar limpo da BTS o que contribuiria para a redução das concentrações de poluente no local, além da remoção dos mesmos pela chuva. Concluiu-se então pela remoção deste par.

• 31 de janeiro - O valor medido na estação (0,41 µgm-3) foi 5,7 vezes menor que o valor calculado pelo modelo ISCST3 (2,33 µgm-3). Neste dia registrou-se a ocorrência de precipitação pluviométrica. Analisando as direções de vento medidas nas estações de Madre de Deus e da refinaria verificou-se que na refinaria o vento soprava com direção predominante de 820 (Leste - Nordeste), com uma velocidade média de 4,9 ms-1. Na estação de Madre de Deus a direção predominante do vento era de 1200 (Leste – Sudeste), com velocidade média de 1,8 ms-1. Isto significa que a estação em Madre de Deus estava recebendo contribuição de ar limpo da BTS o que contribui para a redução das concentrações de poluente no local, além da remoção dos mesmos pela chuva.



70

A partir da remoção dos pares de dados de SO2, identificados acima, elaborou-se uma nova correlação linear entre os valores medidos e os calculados, apresentados no gráfico da Figura 6.15, onde se observa um R2 igual a 0,1015, e um R igual a 0,3186.

2

6

10

14

18

22

2 6 10 14 18 22


Co

nc.

de

SO

2 m

edid

a, µ

gm

-3

Figura 6.15 – Segunda correlação entre as concentrações de

SO2, calculada e medida, em Madre de Deus - Janeiro de 2003

Com o objetivo de avaliar melhor a correlação entre os dados realizou-se a análise de paridade entre os valores medidos e os calculados apresentados na Figura 6.16.

0

5

10

15

20

25

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19

Núm ero de pares de dados

Co

nc.

de

SO

2 (

µgm

-3)

ISCT3 MEDIDA

Figura 6.16 – Comparação entre as concentrações de SO2, calculada e medida, em Madre de Deus – sem os outliers - Janeiro de 2003



71

6.4.2 Análise comparativa de fevereiro

Na análise do mês de fevereiro foram utilizados os 18 pares de dados disponíveis, apresentados na Tabela A.2. Os dados de concentração de SO2 experimental e calculado são apresentados na forma de histogramas, conforme mostrado nas Figuras A.3 e A.4, tendo uma distribuição próxima da normal. A partir dos pares de dados de SO2, elaborou-se a correlação linear entre os valores medidos e os calculados, apresentados na Figura 6.17, onde se observa um espalhamento entre os pares de dados, refletido no baixo coeficiente de correlação, R2 igual a 0,0144, e na correlação R igual a 0,1200.

01

2345

6789

10111213

1415

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15


Co

nc.

de

SO

2 m

edid

a, µ

gm

-3

Figura 6.17 – Primeira correlação entre as concentrações de

SO2, calculada e medida, em Madre de Deus - Fevereiro de 2003 Para uma melhor avaliação destes pares de dados foi calculado o erro,




72

-7

-5

-3

-1

1

3

5

7

9

11

13

0 4 8 12 16 20 24 28

DIA

ER

RO


concentração de SO2, em Madre de Deus - Fevereiro de 2003 Analisando os pares de pares dentro dos critérios estabelecidos no item 6.4,

foram identificados os seguintes dias com dados duvidosos:

• 10 de fevereiro - O valor medido na estação (0,18 µgm-3) foi 12,5 vezes menor que o valor calculado pelo modelo ISCST3 (2,26µgm-3). Neste dia registrou-se a ocorrência de precipitação pluviométrica. Analisando as direções de vento medidas nas estações de Madre de Deus e da refinaria verificou-se que na refinaria o vento soprava com direção predominante de 940 (Leste), com uma velocidade média de 5,1 ms-1. Na estação de Madre de Deus a direção predominante do vento era de 1340 (Leste – Sudeste), com velocidade média de 1,7 ms-1. Isto significa que a estação em Madre de Deus estava recebendo contribuição de ar limpo da BTS o que contribuiria para a redução das concentrações de poluente no local, além da remoção dos mesmos pela chuva. Concluiu-se então pela remoção deste par de valores.

• 06 de fevereiro - O valor medido na estação (0,38 µgm-3) foi 12,4 vezes menor

que o valor calculado pelo modelo ISCST3 (4,66 µgm-3). Analisando as direções de vento medidas nas estações de Madre de Deus e da refinaria verificou-se que na refinaria o vento soprava com direção predominante de 960 (Leste), com uma velocidade média de 4,5 ms-1. Na estação de Madre de Deus a direção predominante do vento era de 1300 (Leste – Sudeste), com velocidade média de 1,7 ms-1. Isto significa que a estação em Madre de Deus estava recebendo contribuição de ar limpo da BTS o que contribuiria para a redução das concentrações de poluente no local. Para avaliar esta discrepância estimou-se a concentração usando os dados meteorológicos medidos na estação de Madre de Deus, que resultou numa concentração média de 0,0 µgm-3. Podemos observar que o regime diferenciado de vento na região influenciou consideravelmente a dispersão de poluentes no local



73

implicando na distorção do valor calculado pelo modelo em relação ao medido. Concluiu-se então pela remoção deste par de valores.


que o valor calculado pelo modelo ISCST3 (5,21 µgm-3). Analisando as direções de vento medidas nas estações de Madre de Deus e da refinaria verificou-se que na refinaria o vento soprava com direção predominante de 850 (Leste – Nordeste), com uma velocidade média de 5,0 ms-1. Na estação de Madre de Deus a direção predominante do vento era de 1190 (Leste – Sudeste), com velocidade média de 1,5 ms-1. Isto significa que a estação em Madre de Deus estava recebendo contribuição de ar limpo da BTS o que contribuiria para a redução das concentrações de poluente no local. Para avaliar esta discrepância estimou-se a concentração usando os dados meteorológicos medidos na estação de Madre de Deus, que resultou numa concentração média de 0,46 µgm-3. Concluiu-se então pela remoção deste par de valores.




que o valor calculado pelo modelo ISCST3 (11,12 µgm-3). Analisando as direções de vento medidas nas estações de Madre de Deus e da refinaria verificou-se que na refinaria o vento soprava com direção predominante de 820 (Leste – Nordeste), com uma velocidade média de 4,1 ms-1. Na estação de Madre de Deus a direção predominante do vento era de 1120 (Leste – Sudeste), com velocidade média de 1,6 ms-1. Isto significa que a estação em Madre de Deus estava recebendo contribuição de ar limpo da BTS o que contribuiria para a redução das concentrações de poluente no local. Para avaliar esta discrepância estimou-se a concentração usando os dados meteorológicos medidos na estação de Madre de Deus, que resultou numa concentração média de 0,99 µgm-3. Podemos observar que o regime diferenciado de vento na região influenciou consideravelmente a dispersão de poluentes no local implicando na distorção do valor calculado pelo modelo em relação ao medido. Concluiu-se então pela remoção deste par de valores.



74

• 15 de fevereiro - O valor medido na estação (0,46 µgm-3) foi 9,9 vezes menor que o valor calculado pelo modelo ISCST3 (4,56 µgm-3). Analisando as direções de vento medidas nas estações de Madre de Deus e da refinaria verificou-se que na refinaria o vento soprava com direção predominante de 930 (Leste), com uma velocidade média de 4,2 ms-1. Na estação de Madre de Deus a direção predominante do vento era de 1310 (Leste – Sudeste), com velocidade média de 1,8 ms-1. Isto significa que a estação em Madre de Deus estava recebendo contribuição de ar limpo da BTS o que contribuiria para a redução das concentrações de poluente no local. Para avaliar esta discrepância estimou-se a concentração usando os dados meteorológicos medidos na estação de Madre de Deus, que resultou numa concentração média de 0,0 µgm-3. Podemos observar que o regime diferenciado de vento na região influenciou consideravelmente a dispersão de poluentes no local implicando na distorção do valor calculado pelo modelo em relação ao medido. Concluiu-se então pela remoção deste par de valores.


que o valor calculado pelo modelo ISCST3 (14,03 µgm-3). Analisando as direções de vento medidas nas estações de Madre de Deus e da refinaria verificou-se que na refinaria o vento soprava com direção predominante de 940 (Leste), com uma velocidade média de 4,3 ms-1. Na estação de Madre de Deus a direção predominante do vento era de 1280 (Leste – Sudeste), com velocidade média de 1,7 ms-1. Isto significa que a estação em Madre de Deus estava recebendo contribuição de ar limpo da BTS o que contribuiria para a redução das concentrações de poluente no local. Para avaliar esta discrepância estimou-se a concentração usando os dados meteorológicos medidos na estação de Madre de Deus, que resultou numa concentração média de 0,44 µgm-3. Podemos observar que o regime diferenciado de vento na região influenciou consideravelmente a dispersão de poluentes no local implicando na distorção do valor calculado pelo modelo em relação ao medido. Concluiu-se então pela remoção deste par de valores.



• 20 de fevereiro - O valor medido na estação (0,38 µgm-3) foi 24 vezes menor

que o valor calculado pelo modelo ISCST3 (9,25 µgm-3). Analisando as



75

direções de vento medidas nas estações de Madre de Deus e da refinaria verificou-se que na refinaria o vento soprava com direção predominante de 850 (Leste), com uma velocidade média de 4,7 ms-1. Na estação de Madre de Deus a direção predominante do vento era de 1280 (Leste – Sudeste), com velocidade média de 1,8 ms-1. Isto significa que a estação em Madre de Deus estava recebendo contribuição de ar limpo da BTS o que contribuiria para a redução das concentrações de poluente no local. Para avaliar esta discrepância estimou-se a concentração usando os dados meteorológicos medidos na estação de Madre de Deus, que resultou numa concentração média de 0,0 µgm-3. Podemos observar que o regime diferenciado de vento na região influenciou consideravelmente a dispersão de poluentes no local implicando na distorção do valor calculado pelo modelo em relação ao medido. Concluiu-se então pela remoção deste par de valores.


que o valor calculado pelo modelo ISCST3 (5,54 µgm-3). Neste dia registrou-se a ocorrência de precipitação pluviométrica. Analisando as direções de vento medidas nas estações de Madre de Deus e da refinaria verificou-se que na refinaria o vento soprava com direção predominante de 540 (Nordeste), com uma velocidade média de 3,0 ms-1. Na estação de Madre de Deus a direção predominante do vento era de 880 (Leste - Nordeste), com velocidade média de 1,1 ms-1. Como a principal influência foi a chuva concluiu-se então pela remoção deste par de valores.


que o valor calculado pelo modelo ISCST3 (1,48 µgm-3). Neste dia registrou-se a ocorrência de precipitação pluviométrica. Analisando as direções de vento medidas nas estações de Madre de Deus e da refinaria verificou-se que na refinaria o vento soprava com direção predominante de 950 (Leste - Sudeste), com uma velocidade média de 4,4 ms-1. Na estação de Madre de Deus a direção predominante do vento era de 1180 (Leste - Sudeste), com velocidade média de 1,3 ms-1. Isto significa que a estação em Madre de Deus estava recebendo contribuição de ar limpo da BTS o que contribuiria para a redução das concentrações de poluente no local, além da remoção dos mesmos pela chuva. Concluiu-se então pela remoção deste par de valores.

• 27 de fevereiro - O valor medido na estação (8,86 µgm-3) foi 3,8 vezes maior

que o valor calculado pelo modelo ISCST3 (2,35 µgm-3). Analisando as direções de vento medidas nas estações de Madre de Deus e da refinaria verificou-se que na refinaria o vento soprava com direção predominante de 740 (Leste – Nordeste), com uma velocidade média de 3,7 ms-1. Na estação de Madre de Deus a direção predominante do vento era de 1250 (Leste – Sudeste), com velocidade média de 1,6 ms-1. Isto significa que a estação em Madre de Deus estava recebendo contribuição de ar limpo da BTS o que contribuiria para a redução das concentrações de poluente no local. Para avaliar esta discrepância estimou-se a concentração usando os dados meteorológicos medidos na estação de Madre de Deus, que resultou numa concentração média de 0,50 µgm-3. Diante disso como a concentração



76

medida foi maior em relação à estimada, com duas situações de vento diferentes, deduziu-se que algum fator localizado na estação deve ter ocorrido, como por exemplo, emissões de veículos. Concluiu-se então pela remoção deste par de valores.

A partir da remoção dos pares de dados de SO2, identificados acima,

elaborou-se uma nova correlação linear entre os valores medidos e os calculados, apresentados no gráfico da Figura 6.19, onde se observa um R2 igual a 0,5204, e um R igual a 0,7214.

0

1

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0 1 2 3 4 5 6 7 8 9


Co

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SO2, calculada e medida, em Madre de Deus - Fevereiro de 2003


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Co

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SO

2 (

µgm

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ISCT3 MEDIDA

Figura 6.20 – Comparação entre as concentrações de SO2, calculada e Medida, em Madre de Deus – sem os outliers - Fevereiro de 2003.



77

6.4.3 Análise comparativa de março

Na análise do mês de março foram utilizados os 26 pares de dados disponíveis, apresentados na Tabela A.3. Os dados de concentração de SO2 experimental e calculado são apresentados na forma de histogramas, conforme mostrado nas Figuras A.5 e A.6, tendo uma distribuição próxima da normal. A partir dos pares de dados de SO2, elaborou-se a correlação linear entre os valores medidos e os calculados, apresentados na Figura 6.21, onde se observa um espalhamento entre os pares de dados, refletido no baixo coeficiente de correlação, R2 igual a 0,4596, e na correlação R igual a 0,6779.

0

2

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0 2 4 6 8 10 12 14 16 18

Concentração de SO2 calculada (ISCST3), µg/m 3

Co

nc.

de

SO

2 m

edid

a, µ

g/m

3

Figura 6.21 - Primeira correlação entre as concentrações de

SO2, calculada e medida, em Madre de Deus - Março de 2003 Para uma melhor avaliação destes pares de dados foi calculado o erro,




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-2

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0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31

DIA

ER

RO


concentração de SO2, em Madre de Deus - Março de 2003

Analisando os pares de pares dentro dos critérios estabelecidos no item 6.4, foram identificados os seguintes dias com dados duvidosos:

• 10 de março - O valor medido na estação (0,49 µgm-3) foi 11,2 vezes menor que o valor calculado pelo modelo ISCST3 (5,52 µgm-3). Analisando as direções de vento medidas nas estações de Madre de Deus e da refinaria verificou-se que na refinaria o vento soprava com direção predominante de 740 (Leste - Nordeste), com uma velocidade média de 4,4 ms-1. Na estação de Madre de Deus a direção predominante do vento era de 1120 (Leste – Sudeste), com velocidade média de 1,7 ms-1. Isto significa que a estação em Madre de Deus estava recebendo contribuição de ar limpo da BTS o que contribuiria para a redução das concentrações de poluente no local. Para avaliar esta discrepância estimou-se a concentração usando os dados meteorológicos medidos na estação de Madre de Deus, que resultou numa concentração média de 0,0 µgm-3. Podemos observar que o regime diferenciado de vento na região influenciou consideravelmente a dispersão de poluentes no local implicando na distorção do valor calculado pelo modelo em relação ao medido. Concluiu-se então pela remoção deste par de valores.

• 04 de março - O valor medido na estação (1,18 µgm-3) foi 4,7 vezes menor

que o valor calculado pelo modelo ISCST3 (5,50 µgm-3). Neste dia registrou-se a ocorrência de precipitação pluviométrica. Analisando as direções de vento medidas nas estações de Madre de Deus e da refinaria verificou-se que na refinaria o vento soprava com direção predominante de 830 (Leste – Nordeste), com uma velocidade média de 4,2 ms-1. Na estação de Madre de Deus a direção predominante do vento era de 1220 (Leste - Sudeste), com velocidade média de 1,7 ms-1. Isto significa que a estação em Madre de Deus estava recebendo contribuição de ar limpo da BTS o que contribuiria para a



79

redução das concentrações de poluente no local, além da remoção dos mesmos pela chuva. Concluiu-se então pela remoção deste par de valores.


que o valor calculado pelo modelo ISCST3 (4,52 µgm-3). Neste dia registrou-se a ocorrência de precipitação pluviométrica. Analisando as direções de vento medidas nas estações de Madre de Deus e da refinaria verificou-se que na refinaria o vento soprava com direção predominante de 870 (Leste - Nordeste), com uma velocidade média de 4,6 ms-1. Na estação de Madre de Deus a direção predominante do vento era de 1200 (Leste – Sudeste), com velocidade média de 1,6 ms-1. Isto significa que a estação em Madre de Deus estava recebendo contribuição de ar limpo da BTS o que contribuiria para a redução das concentrações de poluente no local além da remoção dos mesmos pela chuva. Concluiu-se então pela remoção deste par de valores.


que o valor calculado pelo modelo ISCST3 (12,52 µgm-3). Neste dia registrou-se a ocorrência de precipitação pluviométrica. Analisando as direções de vento medidas nas estações de Madre de Deus e da refinaria verificou-se que na refinaria o vento soprava com direção predominante de 810 (Leste - Nordeste), com uma velocidade média de 3,3 ms-1. Na estação de Madre de Deus a direção predominante do vento era de 1260 (Leste – Sudeste), com velocidade média de 1,2 ms-1. Isto significa que a estação em Madre de Deus estava recebendo contribuição de ar limpo da BTS o que contribuiria para a redução das concentrações de poluente no local além da remoção dos mesmos pela chuva. Concluiu-se então pela remoção deste par de valores.


que o valor calculado pelo modelo ISCST3 (14,17 µgm-3). Neste dia registrou-se a ocorrência de precipitação pluviométrica. Analisando as direções de vento medidas nas estações de Madre de Deus e da refinaria verificou-se que na refinaria o vento soprava com direção predominante de 500 (Nordeste), com uma velocidade média de 2,9 ms-1. Na estação de Madre de Deus a direção predominante do vento era de 700 (Leste – Nordeste), com velocidade média de 1,2 ms-1. A diferença entre os valores se deve a remoção dos mesmos pela chuva. Concluiu-se então pela remoção deste par de valores.


que o valor calculado pelo modelo ISCST3 (5,36 µgm-3). Analisando as direções de vento medidas nas estações de Madre de Deus e da refinaria verificou-se que na refinaria o vento soprava com direção predominante de 750 (Leste – Nordeste), com uma velocidade média de 3,9 ms-1. Na estação de Madre de Deus a direção predominante do vento era de 1190 (Leste - Sudeste), com velocidade média de 1,6 ms-1. Isto significa que a estação em Madre de Deus estava recebendo contribuição de ar limpo da BTS o que contribuiria para a redução das concentrações de poluente no local. Para avaliar esta discrepância estimou-se a concentração usando os dados meteorológicos medidos na estação de Madre de Deus, que resultou numa



80

concentração média de 0,00 µgm-3. Concluiu-se então pela remoção deste par de valores.


que o valor calculado pelo modelo ISCST3 (8,59 µgm-3). Neste dia registrou-se a ocorrência de precipitação pluviométrica. Analisando as direções de vento medidas nas estações de Madre de Deus e da refinaria verificou-se que na refinaria o vento soprava com direção predominante de 600 (Nordeste), com uma velocidade média de 3,0 ms-1. Na estação de Madre de Deus a direção predominante do vento era de 1110 (Leste), com velocidade média de 1,1 ms-1. Isto significa que a estação em Madre de Deus estava recebendo contribuição de ar limpo da BTS o que contribuiria para a redução das concentrações de poluente no local além da remoção dos mesmos pela chuva. Concluiu-se então pela remoção deste par de valores.


que o valor calculado pelo modelo ISCST3 (13,16 µgm-3). Neste dia registrou-se a ocorrência de precipitação pluviométrica. Analisando as direções de vento medidas nas estações de Madre de Deus e da refinaria verificou-se que na refinaria o vento soprava com direção predominante de 450 (Nordeste), com uma velocidade média de 2,7 ms-1. Na estação de Madre de Deus a direção predominante do vento era de 1090 (Leste), com velocidade média de 1,3 ms-1. Isto significa que a estação em Madre de Deus estava recebendo contribuição de ar limpo da BTS o que contribuiria para a redução das concentrações de poluente no local além da remoção dos mesmos pela chuva. Concluiu-se então pela remoção deste par de valores.


que o valor calculado pelo modelo ISCST3 (17,69 µgm-3). Analisando as direções de vento medidas nas estações de Madre de Deus e da refinaria verificou-se que na refinaria o vento soprava com direção predominante de 480 (Nordeste), com uma velocidade média de 3,3 ms-1. Na estação de Madre de Deus a direção predominante do vento era de 840 (Leste – Nordeste), com velocidade média de 1,4 ms-1. Isto significa que a estação em Madre de Deus estava recebendo contribuição de ar limpo da BTS o que contribuiria para a redução das concentrações de poluente no local. Para avaliar esta discrepância estimou-se a concentração usando os dados meteorológicos medidos na estação de Madre de Deus, que resultou numa concentração média de 0,0 µgm-3. Podemos observar que o regime diferenciado de vento na região influenciou consideravelmente a dispersão de poluentes no local implicando na distorção do valor calculado pelo modelo em relação ao medido. Concluiu-se então pela remoção deste par de valores.


que o valor calculado pelo modelo ISCST3 (0,97 µgm-3). Analisando as direções de vento medidas nas estações de Madre de Deus e da refinaria verificou-se que na refinaria o vento soprava com direção predominante de 940 (Leste), com uma velocidade média de 4,4 ms-1. Na estação de Madre de



81

Deus a direção predominante do vento era de 1290 (Leste – Sudeste), com velocidade média de 1,6 ms-1. Isto significa que a estação em Madre de Deus estava recebendo contribuição de ar limpo da BTS o que contribuiria para a redução das concentrações de poluente no local. Concluiu-se então pela remoção deste par de valores.


que o valor calculado pelo modelo ISCST3 (5,08 µgm-3). Analisando as direções de vento medidas nas estações de Madre de Deus e da refinaria verificou-se que na refinaria o vento soprava com direção predominante de 1180 (Leste - Sudeste), com uma velocidade média de 4,4 ms-1. Na estação de Madre de Deus a direção predominante do vento era de 1520 (Sudeste), com velocidade média de 1,8 ms-1. Isto significa que a estação em Madre de Deus estava recebendo contribuição de ar limpo da BTS o que contribuiria para a redução das concentrações de poluente no local. Concluiu-se então pela remoção deste par de valores.


que o valor calculado pelo modelo ISCST3 (3,85 µgm-3). Analisando as direções de vento medidas nas estações de Madre de Deus e da refinaria verificou-se que na refinaria o vento soprava com direção predominante de 1070 (Leste), com uma velocidade média de 4,4 ms-1. Na estação de Madre de Deus a direção predominante do vento era de 1520 (Sudeste), com velocidade média de 1,8 ms-1. Isto significa que a estação em Madre de Deus estava recebendo contribuição de ar limpo da BTS o que contribuiria para a redução das concentrações de poluente no local. Concluiu-se então pela remoção deste par de valores.

• 28 de março - O valor medido na estação (0,65 µgm-3) foi 7,3 vezes maior que

o valor calculado pelo modelo ISCST3 (0,09 µgm-3). Neste dia registrou-se a ocorrência de precipitação pluviométrica, apesar deste fato o valor medido foi maior que o calculado. Pela análise das direções do vento o valor medido na estação deveria ter sido menor, já que o vento medido na estação da refinaria tinha direção predominante de 1150 e o vento medido na estação de Madre de Deus tina direção predominante de 1680, ou seja, a estação de Madre de Deus estava recebendo ar limpo da BTS o que contribuiria para reduzir a poluição local, além da remoção de poluentes pela chuva. Deduz-se que algum fator localizado na estação deve ter ocorrido, como por exemplo, emissões de veículos ou erro de natureza instrumental de medição. Também podem ter influenciado partidas e paradas de plantas que podem ter ocasionando algum pico de concentração. Com esta análise concluiu-se pela remoção deste par de valores.

• 30 de março - O valor medido na estação (0,21 µgm-3) foi 5 vezes menor que

o valor calculado pelo modelo ISCST3 (1,05 µgm-3). Neste dia registrou-se a ocorrência de precipitação pluviométrica. Analisando as direções de vento medidas nas estações de Madre de Deus e da refinaria verificou-se que na refinaria o vento soprava com direção predominante de 1180 (Leste –



82

Sudeste), com uma velocidade média de 4,5 ms-1. Na estação de Madre de Deus a direção predominante do vento era de 1540 (Sudeste), com velocidade média de 1,8 ms-1. Isto significa que a estação em Madre de Deus estava recebendo contribuição de ar limpo da BTS o que contribuiria para a redução das concentrações de poluente no local além da remoção dos mesmos pela chuva. Concluiu-se então pela remoção deste par de valores. A partir da remoção dos pares de dados de SO2, identificados acima, elaborou-se uma nova correlação linear entre os valores medidos e os calculados, apresentados no gráfico da Figura 6.23, onde se observa um R2 igual a 0,8095, e um R igual a 0,8998.

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Figura 6.23 – Segunda correlação entre as concentrações de SO2, calculada e medida, em Madre de Deus - Março de 2003

Com o objetivo de avaliar melhor a correlação entre os dados realizou-se a

análise de paridade entre os valores medidos e os calculados apresentados na Figura 6.24.

0

2

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µgm

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ISCT3 MEDIDA

Figura 6.24 – Comparação entre as concentrações de SO2, calculada e Medida, em Madre de Deus – sem os outliers - Março de 2003.



83

6.4.4 Análise comparativa de abril

Na análise do mês de abril foram utilizados os 14 pares de dados disponíveis, apresentados na Tabela A.4. Os dados de concentração de SO2 experimental e calculado são apresentados na forma de histogramas, conforme mostrado nas Figuras A.7 e A.8, tendo uma distribuição próxima da normal. A partir dos pares de dados de SO2, elaborou-se a correlação linear entre os valores medidos e os calculados, apresentados na Figura 6.25, onde se observa um espalhamento entre os pares de dados, refletido no baixo coeficiente de correlação, R2 igual a 0,0903, e na correlação R igual a 0,3005.

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0 2 4 6 8 10 12


Co

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a, µ

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3

Figura 6.25 – Primeira correlação entre as concentrações de SO2, calculada e medida, em Madre de Deus - Abril de 2003





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0 3 6 9 12 15 18 21 24 27 30

DIA

ER

RO


concentração de SO2, em Madre de Deus - Abril de 2003


• 10 de abril - O valor medido na estação (0,11 µgm-3) foi 24,3 vezes menor que

o valor calculado pelo modelo ISCST3 (2,59 µgm-3). Analisando as direções de vento medidas nas estações de Madre de Deus e da refinaria verificou-se que na refinaria o vento soprava com direção predominante de 790 (Leste - Nordeste), com uma velocidade média de 3,7 ms-1. Na estação de Madre de Deus a direção predominante do vento era de 1350 (Sudeste), com velocidade média de 1,5 ms-1. Isto significa que a estação em Madre de Deus estava recebendo contribuição de ar limpo da BTS o que contribuiria para a redução das concentrações de poluente no local. Para avaliar esta discrepância estimou-se a concentração usando os dados meteorológicos medidos na estação de Madre de Deus, que resultou numa concentração média de 0,0 µgm-3. Podemos observar que o regime diferenciado de vento na região influenciou consideravelmente a dispersão de poluentes no local implicando na distorção do valor calculado pelo modelo em relação ao medido. Concluiu-se então pela remoção deste par de valores.


o valor calculado pelo modelo ISCST3 (12,74 µgm-3). Analisando as direções de vento medidas nas estações de Madre de Deus e da refinaria verificou-se que na refinaria o vento soprava com direção predominante de 580 (Nordeste), com uma velocidade média de 3,4 ms-1. Na estação de Madre de Deus a direção predominante do vento era de 1500 (Sudeste), com velocidade média de 2,1 ms-1. Isto significa que a estação em Madre de Deus estava recebendo contribuição de ar limpo da BTS o que contribuiria para a redução das concentrações de poluente no local. Para avaliar esta discrepância estimou-se a concentração usando os dados meteorológicos medidos na



85

estação de Madre de Deus, que resultou numa concentração média de 0,0 µgm-3. Podemos observar que o regime diferenciado de vento na região influenciou consideravelmente a dispersão de poluentes no local implicando na distorção do valor calculado pelo modelo em relação ao medido. Concluiu-se então pela remoção deste par de valores.

• 04 de abril - O valor medido na estação (0,84 µgm-3) foi 9,4 vezes maior que o

valor calculado pelo modelo ISCST3 (0,09 µgm-3). Analisando as direções de vento medidas nas estações de Madre de Deus e da refinaria verificou-se que na refinaria o vento soprava com direção predominante de 1070 (Leste), com uma velocidade média de 4,4 ms-1. Na estação de Madre de Deus a direção predominante do vento era de 1440 (Sudeste), com velocidade média de 1,9 ms-1. Isto significa que a estação em Madre de Deus estava recebendo contribuição de ar limpo da BTS o que contribuiria para a redução das concentrações de poluente no local. Pela análise das direções do vento o valor medido na estação deveria ter sido menor. Deduz-se que algum fator localizado na estação deve ter ocorrido, como por exemplo, emissões de veículos ou erro de natureza instrumental de medição. Também podem ter influenciado partidas e paradas de plantas que podem ter ocasionando algum pico de concentração. Com esta análise concluiu-se pela remoção deste par de valores.

• 05 de abril - O valor medido na estação (10,78 µgm-3) foi 16,8 vezes maior

que o valor calculado pelo modelo ISCST3 (0,64 µgm-3). Analisando as direções de vento medidas nas estações de Madre de Deus e da refinaria verificou-se que na refinaria o vento soprava com direção predominante de 1040 (Leste), com uma velocidade média de 4,6 ms-1. Na estação de Madre de Deus a direção predominante do vento era de 870 (Leste - Nordeste), com velocidade média de 1,4 ms-1. Isto significa que a estação em Madre de Deus estava recebendo contribuição de ar limpo da BTS o que contribuiria para a redução das concentrações de poluente no local. Pela análise das direções do vento o valor medido na estação deveria ter sido menor. Deduz-se que algum fator localizado na estação deve ter ocorrido, como por exemplo, emissões de veículos ou erro de natureza instrumental de medição. Também podem ter influenciado partidas e paradas de plantas que podem ter ocasionando algum pico de concentração. Com esta análise concluiu-se pela remoção deste par de valores.

• 09 de abril - O valor medido na estação (1,08 µgm-3) foi 12,0 vezes maior que

o valor calculado pelo modelo ISCST3 (0,09 µgm-3). Analisando as direções de vento medidas nas estações de Madre de Deus e da refinaria verificou-se que na refinaria o vento soprava com direção predominante de 840 (Leste - Nordeste), com uma velocidade média de 3,8 ms-1. Na estação de Madre de Deus a direção predominante do vento era de 890 (Leste - Nordeste), com velocidade média de 1,2 ms-1. Isto significa que a estação em Madre de Deus estava recebendo contribuição de ar limpo da BTS o que contribuiria para a redução das concentrações de poluente no local. Pela análise das direções do vento o valor medido na estação deveria ter sido menor. Deduz-se que



86

algum fator localizado na estação deve ter ocorrido, como por exemplo, emissões de veículos ou erro de natureza instrumental de medição. Também podem ter influenciado partidas e paradas de plantas que podem ter ocasionando algum pico de concentração. Com esta análise concluiu-se pela remoção deste par de valores.

• 10 de abril - O valor medido na estação (3,97 µgm-3) foi 6,8 vezes maior que o

valor calculado pelo modelo ISCST3 (0,58 µgm-3). Analisando as direções de vento medidas nas estações de Madre de Deus e da refinaria verificou-se que na refinaria o vento soprava com direção predominante de 940 (Leste), com uma velocidade média de 3,4 ms-1. Na estação de Madre de Deus a direção predominante do vento era de 780 (Leste - Nordeste), com velocidade média de 1,4 ms-1. Isto significa que a estação em Madre de Deus estava recebendo contribuição de ar limpo da BTS o que contribuiria para a redução das concentrações de poluente no local. Pela análise das direções do vento o valor medido na estação deveria ter sido menor. Deduz-se que algum fator localizado na estação deve ter ocorrido, como por exemplo, emissões de veículos ou erro de natureza instrumental de medição. Também podem ter influenciado partidas e paradas de plantas que podem ter ocasionando algum pico de concentração. Com esta análise concluiu-se pela remoção deste par de valores.


o valor calculado pelo modelo ISCST3 (6,33 µgm-3). Neste dia registrou-se a ocorrência de precipitação pluviométrica. Analisando as direções de vento medidas nas estações de Madre de Deus e da refinaria verificou-se que na refinaria o vento soprava com direção predominante de 780 (Leste – Nordeste), com uma velocidade média de 3,3 ms-1. Na estação de Madre de Deus a direção predominante do vento era de 2180 (Sul - Sudoeste), com velocidade média de 1,9 ms-1. Isto significa que a estação em Madre de Deus estava recebendo contribuição de ar limpo da BTS o que contribuiria para a redução das concentrações de poluente no local, além da remoção dos mesmos pela chuva. Concluiu-se então pela remoção deste par de valores.


o valor calculado pelo modelo ISCST3 (6,55 µgm-3). Neste dia registrou-se a ocorrência de precipitação pluviométrica. Analisando as direções de vento medidas nas estações de Madre de Deus e da refinaria verificou-se que na refinaria o vento soprava com direção predominante de 530 (Nordeste), com uma velocidade média de 3,5 ms-1. Na estação de Madre de Deus a direção predominante do vento era de 2030 (Sul - Sudoeste), com velocidade média de 1,2 ms-1. Isto significa que a estação em Madre de Deus estava recebendo contribuição de ar limpo da BTS o que contribuiria para a redução das concentrações de poluente no local, além da remoção dos mesmos pela chuva. Concluiu-se então pela remoção deste par de valores.


o valor calculado pelo modelo ISCST3 (1,45 µgm-3). Neste dia registrou-se a



87

ocorrência de precipitação pluviométrica. Analisando as direções de vento medidas nas estações de Madre de Deus e da refinaria verificou-se que na refinaria o vento soprava com direção predominante de 1290 (Leste – Sudeste), com uma velocidade média de 4,4 ms-1. Na estação de Madre de Deus a direção predominante do vento era de 1850 (Sul), com velocidade média de 1,6 ms-1. Isto significa que a estação em Madre de Deus estava recebendo contribuição de ar limpo da BTS o que contribuiria para a redução das concentrações de poluente no local. Apesar da ocorrência de precipitação pluviométrica o valor medido na estação estava bem próximo do valor calculado pelo modelo ISCST3. Possivelmente a chuva estava localizada sobre a refinaria. Concluiu-se então pela remoção deste par de valores.



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Figura 6.27 – Segunda correlação entre as concentrações de SO2, calculada e medida, em Madre de Deus - Abril de 2003





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Co

nc.

de

SO

2 (

µgm

-3)

ISCT3 MEDIDA

Figura 6.28 – Comparação entre as concentrações de SO2, calculada e Medida, em Madre de Deus – sem os outliers - Abril de 2003.

6.4.5 Análise comparativa de maio

Na análise do mês de maio foram utilizados os 13 pares de dados disponíveis, apresentados na Tabela A.5. Os dados de concentração de SO2 experimental e calculado são apresentados na forma de histogramas, conforme mostrado nas Figuras A.9 e A.10, tendo uma distribuição próxima da normal.

A partir dos pares de dados de SO2, elaborou-se a correlação linear entre os

valores medidos e os calculados, apresentados na Figura 6.29, onde se observa um espalhamento entre os pares de dados, refletido no baixo coeficiente de correlação, R2 igual a 0,0059, e na correlação R igual a 0,0766.

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2 m

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a, µ

g/m

3

Figura 6.29 – Primeira correlação entre as concentrações de SO2, calculada e medida, em Madre de Deus - Maio de 2003



89

Para uma melhor avaliação destes pares de dados foi calculado o erro, considerando o resultado do valor calculado menos o valor medido, cujos resultados estão representados no gráfico da figura 6.30.

-4

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-2

-1

0

1

2

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0 3 6 9 12 15 18 21 24 27 30

DIA

ER

RO


concentração de SO2, em Madre de Deus - Maio de 2003


• 02 de maio - O valor medido na estação (2,92 µgm-3) foi 3,2 vezes menor que o valor calculado pelo modelo ISCST3 (9,29 µgm-3). Analisando as direções de vento medidas nas estações de Madre de Deus e da refinaria verificou-se que na refinaria o vento soprava com direção predominante de 30 (Norte), com apenas 5% de frequência, a direção do vento variou bastante ao longo do dia, com uma velocidade média de 2,8 ms-1. Na estação de Madre de Deus a direção predominante do vento era de 420 (Norte - Nordeste), com velocidade média de 1,1 ms-1. Para avaliar esta discrepância estimou-se a concentração usando os dados meteorológicos medidos na estação de Madre de Deus, que resultou numa concentração média de 0,08 µgm-3. Concluiu-se então pela remoção deste par de valores.

• 05 de maio - O valor medido na estação (0,36 µgm-3) foi 13 vezes menor que o valor calculado pelo modelo ISCST3 (4,64 µgm-3). Neste dia registrou-se a ocorrência de precipitação pluviométrica. Analisando as direções de vento medidas nas estações de Madre de Deus e da refinaria verificou-se que na refinaria o vento soprava com direção predominante de 1450 (Sudeste), com uma velocidade média de 3,2 ms-1. Na estação de Madre de Deus a direção predominante do vento era de 1560 (Sudeste), com velocidade média de 1,4 ms-1. Isto significa que a estação em Madre de Deus estava recebendo contribuição de ar limpo da BTS o que contribuiria para a redução das



90

concentrações de poluente no local, além da remoção dos mesmos pela chuva. Concluiu-se então pela remoção deste par de valores.

• 06 de maio - O valor medido na estação (0,17 µgm-3) foi 9,6 vezes menor que

o valor calculado pelo modelo ISCST3 (1,66 µgm-3). Analisando as direções de vento medidas nas estações de Madre de Deus e da refinaria verificou-se que na refinaria o vento soprava com direção predominante de 1170 (Leste - Sudeste), com uma velocidade média de 3,0 ms-1. Na estação de Madre de Deus a direção predominante do vento era de 1890 (Sul), com velocidade média de 1,5 ms-1. Isto significa que a estação em Madre de Deus estava recebendo contribuição de ar limpo da BTS o que contribuiria para a redução das concentrações de poluente no local. Para avaliar esta discrepância estimou-se a concentração usando os dados meteorológicos medidos na estação de Madre de Deus, que resultou numa concentração média de 0,0 µgm-3. Podemos observar que o regime diferenciado de vento na região influenciou consideravelmente a dispersão de poluentes no local implicando na distorção do valor calculado pelo modelo em relação ao medido. Concluiu-se então pela remoção deste par de valores.

• 14 de maio - O valor medido na estação (1,97 µgm-3) foi 3,3 vezes maior que

o valor calculado pelo modelo ISCST3 (0,60 µgm-3). Neste dia registrou-se a ocorrência de precipitação pluviométrica, apesar deste fato o valor medido foi maior que o calculado. Pela análise das direções do vento o valor medido na estação deveria ter sido menor, já que o vento medido na estação da refinaria tinha direção predominante de 1880 (Sul) e o vento medido na estação de Madre de Deus tinha direção predominante de 2180 (Sul - Sudoeste) ou seja, a estação de Madre de Deus estava recebendo ar limpo da BTS o que contribuiria para reduzir a poluição local, além da remoção de poluentes pela chuva. Deduz-se que algum fator localizado na estação deve ter ocorrido, como por exemplo, emissões de veículos ou erro de natureza instrumental de medição. Também podem ter influenciado partidas e paradas de plantas que podem ter ocasionando algum pico de concentração. Com esta análise concluiu-se pela remoção deste par de valores.

• 18 de maio - O valor medido na estação (1,50 µgm-3) foi 16,7 vezes maior que o valor calculado pelo modelo ISCST3 (0,09 µgm-3). Neste dia registrou-se a ocorrência de precipitação pluviométrica, apesar deste fato o valor medido foi maior que o calculado. Pela análise das direções do vento o valor medido na estação deveria ter sido menor, já que o vento medido na estação da refinaria tinha direção predominante de 2270 (Sudoeste) e o vento medido na estação de Madre de Deus tinha direção predominante de 2310 (Sudoeste) ou seja, a estação de Madre de Deus estava recebendo ar limpo da BTS o que contribuiria para reduzir a poluição local, além da remoção de poluentes pela chuva. Deduz-se que algum fator localizado na estação deve ter ocorrido, como por exemplo, emissões de veículos ou erro de natureza instrumental de medição. Também podem ter influenciado partidas e paradas de plantas que podem ter ocasionando algum pico de concentração. Com esta análise concluiu-se pela remoção deste par de valores.



91

• 19 de maio - O valor medido na estação (0,53 µgm-3) foi 5,3 vezes maior que

o valor calculado pelo modelo ISCST3 (0,10 µgm-3). Neste dia registrou-se a ocorrência de precipitação pluviométrica, apesar deste fato o valor medido foi maior que o calculado. Pela análise das direções do vento o valor medido na estação deveria ter sido menor, já que o vento medido na estação da refinaria tinha direção predominante de 1130 (Leste - Sudeste) e o vento medido na estação de Madre de Deus tinha direção predominante de 1840 (Sul) ou seja, a estação de Madre de Deus estava recebendo ar limpo da BTS o que contribuiria para reduzir a poluição local, além da remoção de poluentes pela chuva. Deduz-se que algum fator localizado na estação deve ter ocorrido, como por exemplo, emissões de veículos ou erro de natureza instrumental de medição. Também podem ter influenciado partidas e paradas de plantas que podem ter ocasionando algum pico de concentração. Com esta análise concluiu-se pela remoção deste par de valores.

• 25 de maio - O valor medido na estação (4,87 µgm-3) foi 3,0 vezes maior que o valor calculado pelo modelo ISCST3 (1,60 µgm-3). Analisando as direções de vento medidas nas estações de Madre de Deus e da refinaria verificou-se que na refinaria o vento soprava com direção predominante de 1340 (Sudeste), com uma velocidade média de 4,0 ms-1. Na estação de Madre de Deus a direção predominante do vento era de 290 (Norte), com velocidade média de 1,3 ms-1. Para avaliar esta discrepância estimou-se a concentração usando os dados meteorológicos medidos na estação de Madre de Deus, que resultou numa concentração média de 0,50 µgm-3. Diante disso como a concentração medida foi maior em relação à estimada, com duas situações de vento diferentes, deduziu-se que algum fator localizado na estação deve ter ocorrido, como por exemplo, emissões de veículos ou erro de natureza instrumental de medição. Também podem ter influenciado partidas e paradas de plantas que podem ter ocasionando algum pico de concentração. Concluiu-se então pela remoção deste par de valores..

• 31 de maio - O valor medido na estação (0,81 µgm-3) foi 13,0 vezes menor

que o valor calculado pelo modelo ISCST3 (10,44 µgm-3). Neste dia registrou-se a ocorrência de precipitação pluviométrica. Analisando as direções de vento medidas nas estações de Madre de Deus e da refinaria verificou-se que na refinaria o vento soprava com direção predominante de 1130 (Leste - Sudeste), com uma velocidade média de 1,6 ms-1. Na estação de Madre de Deus a direção predominante do vento era de 1500 (Sudeste), com velocidade média de 1,6 ms-1. Isto significa que a estação em Madre de Deus estava recebendo contribuição de ar limpo da BTS o que contribuiria para a redução das concentrações de poluente no local, além da remoção dos mesmos pela chuva. Concluiu-se então pela remoção deste par de valores.





92

0

1

2

3

4

5

6

0 1 2 3 4 5 6


Co

nc.

de

SO

2 m

edid

a, µ

gm

-3

Figura 6.31 – Segunda correlação entre as concentrações de SO2, calculada e medida, em Madre de Deus - Maio de 2003



0

1

2

3

4

5

6

7

1 2 3 4 5


Co

nc.

de

SO

2 (

µgm

-3)

ISCT3 MEDIDA

Figura 6.32 – Comparação entre as concentrações de SO2, calculada e Medida, em Madre de Deus – sem os outliers - Maio de 2003.

6.4.6 Análise comparativa de junho

Na análise do mês de junho foram utilizados os 15 pares de dados disponíveis, apresentados na Tabela A.6. Os dados de concentração de SO2



93

experimental e calculado são apresentados na forma de histogramas, conforme mostrado nas Figuras A.11 e A.12, tendo uma distribuição próxima da normal.



0

1

2

3

4

0 1 2 3 4


Co

nc.

de

SO

2 m

edid

a, µ

g/m

3


SO2, calculada e medida, em Madre de Deus - Junho de 2003 Para uma melhor avaliação destes pares de dados foi calculado o erro,


-2

-1

0

1

2

3

4

0 3 6 9 12 15 18 21 24 27 30

DIA

ER

RO


concentração de SO2, em Madre de Deus - Junho de 2003



94

Analisando os pares de pares dentro dos critérios estabelecidos no item 6.4,

foram identificados os seguintes dias com dados duvidosos:

• 02 de junho - O valor medido na estação (0,52 µgm-3) foi 4,4 vezes menor que o valor calculado pelo modelo ISCST3 (2,32 µgm-3). Neste dia registrou-se a ocorrência de precipitação pluviométrica. Analisando as direções de vento medidas nas estações de Madre de Deus e da refinaria verificou-se que na refinaria o vento soprava com direção predominante de 1020 (Leste), com uma velocidade média de 2,4 ms-1. Na estação de Madre de Deus a direção predominante do vento era de 1530 (Sudeste), com velocidade média de 0,9 ms-1. Isto significa que a estação em Madre de Deus estava recebendo contribuição de ar limpo da BTS o que contribuiria para a redução das concentrações de poluente no local, além da remoção dos mesmos pela chuva. Concluiu-se então pela remoção deste par de valores.

• 04 de junho - O valor medido na estação (0,72 µgm-3) foi 4,0 vezes menor que

o valor calculado pelo modelo ISCST3 (2,84 µgm-3). Neste dia registrou-se a ocorrência de precipitação pluviométrica. Analisando as direções de vento medidas nas estações de Madre de Deus e da refinaria verificou-se que na refinaria o vento soprava com direção predominante de 640 (Nordeste), com uma velocidade média de 1,6 ms-1. Na estação de Madre de Deus a direção predominante do vento era de 1930 (Sul), com velocidade média de 0,9 ms-1. Isto significa que a estação em Madre de Deus estava recebendo contribuição de ar limpo da BTS o que contribuiria para a redução das concentrações de poluente no local, além da remoção dos mesmos pela chuva. Concluiu-se então pela remoção deste par de valores.


o valor calculado pelo modelo ISCST3 (2,16 µgm-3). Neste dia registrou-se a ocorrência de precipitação pluviométrica. Analisando as direções de vento medidas nas estações de Madre de Deus e da refinaria verificou-se que na refinaria o vento soprava com direção predominante de 710 (Leste - Nordeste), com uma velocidade média de 2,6 ms-1. Na estação de Madre de Deus a direção predominante do vento era de 1080 (Leste), com velocidade média de 1,0 ms-1. Isto significa que a estação em Madre de Deus estava recebendo contribuição de ar limpo da BTS o que contribuiria para a redução das concentrações de poluente no local, além da remoção dos mesmos pela chuva. Concluiu-se então pela remoção deste par de valores.


o valor calculado pelo modelo ISCST3 (2,58 µgm-3). Analisando as direções de vento medidas nas estações de Madre de Deus e da refinaria verificou-se que na refinaria o vento soprava com direção predominante de 1070 (Leste), com uma velocidade média de 3,9 ms-1. Na estação de Madre de Deus a direção predominante do vento era de 1680 (Sul - Sudeste), com velocidade média de 1,5 ms-1. Isto significa que a estação em Madre de Deus estava recebendo contribuição de ar limpo da BTS o que contribuiria para a redução



95

das concentrações de poluente no local. Para avaliar esta discrepância estimou-se a concentração usando os dados meteorológicos medidos na estação de Madre de Deus, que resultou numa concentração média de 0,0 µgm-3. Podemos observar que o regime diferenciado de vento na região influenciou consideravelmente a dispersão de poluentes no local implicando na distorção do valor calculado pelo modelo em relação ao medido. Concluiu-se então pela remoção deste par de valores.


o valor calculado pelo modelo ISCST3 (2,47 µgm-3). Neste dia registrou-se a ocorrência de precipitação pluviométrica. Analisando as direções de vento medidas nas estações de Madre de Deus e da refinaria verificou-se que na refinaria o vento soprava com direção predominante de 940 (Leste), com uma velocidade média de 3,7 ms-1. Na estação de Madre de Deus a direção predominante do vento era de 1410 (Sudeste), com velocidade média de 1,5 ms-1. Isto significa que a estação em Madre de Deus estava recebendo contribuição de ar limpo da BTS o que contribuiria para a redução das concentrações de poluente no local, além da remoção dos mesmos pela chuva. Concluiu-se então pela remoção deste par de valores.

• 10 de junho - O valor medido na estação (1,34 µgm-3) foi 14,9 vezes maior que o valor calculado pelo modelo ISCST3 (0,09 µgm-3). Neste dia registrou-se a ocorrência de precipitação pluviométrica, apesar deste fato o valor medido foi maior que o calculado. Pela análise das direções do vento o valor medido na estação deveria ter sido menor, já que o vento medido na estação da refinaria tinha direção predominante de 900 (Leste) e o vento medido na estação de Madre de Deus tinha direção predominante de 1410 (Sudeste) ou seja, a estação de Madre de Deus estava recebendo ar limpo da BTS o que contribuiria para reduzir a poluição local, além da remoção de poluentes pela chuva. Deduz-se que algum fator localizado na estação deve ter ocorrido, como por exemplo, emissões de veículos ou erro de natureza instrumental de medição. Também podem ter influenciado partidas e paradas de plantas que podem ter ocasionando algum pico de concentração. Com esta análise concluiu-se pela remoção deste par de valores.

• 20 de junho - O valor medido na estação (1,58 µgm-3) foi 3,4 vezes maior que

o valor calculado pelo modelo ISCST3 (0,46 µgm-3). Neste dia registrou-se a ocorrência de precipitação pluviométrica, apesar deste fato o valor medido foi maior que o calculado. Pela análise das direções do vento o valor medido na estação deveria ter sido menor, já que o vento medido na estação da refinaria tinha direção predominante de 30 (Norte) e o vento medido na estação de Madre de Deus tinha direção predominante de 2240 (Sudoeste) ou seja, a estação de Madre de Deus estava recebendo ar limpo da BTS o que contribuiria para reduzir a poluição local, além da remoção de poluentes pela chuva. Deduz-se que algum fator localizado na estação deve ter ocorrido, como por exemplo, emissões de veículos ou erro de natureza instrumental de medição. Também podem ter influenciado partidas e paradas de plantas que



96

podem ter ocasionando algum pico de concentração. Com esta análise concluiu-se pela remoção deste par de valores.

• 29 de junho - O valor medido na estação (0,31 µgm-3) foi 12 vezes menor que

o valor calculado pelo modelo ISCST3 (3,77 µgm-3). Neste dia registrou-se a ocorrência de precipitação pluviométrica. Analisando as direções de vento medidas nas estações de Madre de Deus e da refinaria verificou-se que na refinaria o vento soprava com direção predominante de 120 (Norte), com uma velocidade média de 2,8 ms-1. Na estação de Madre de Deus a direção predominante do vento era de 1810 (Sul), com velocidade média de 1,3 ms-1. Isto significa que a estação em Madre de Deus estava recebendo contribuição de ar limpo da BTS o que contribuiria para a redução das concentrações de poluente no local, além da remoção dos mesmos pela chuva. Concluiu-se então pela remoção deste par de valores.



0

1

2

3

0 1 2 3


Co

nc.

de

SO

2 m

edid

a, µ

gm

-3

Figura 6.35 – Segunda correlação entre as concentrações de SO2, calculada e medida, em Madre de Deus - Junho de 2003





97

0

1

2

3

1 3 5 7


Co

nc.

de

SO

2 (

µgm

-3)

ISCT3 MEDIDA

Figura 6.36 – Comparação entre as concentrações de SO2, calculada e medida, em Madre de Deus – sem os outliers - Junho de 2003

6.4.7 Análise comparativa de julho

Na análise do mês de julho foram utilizados os 05 pares de dados disponíveis (a estação de Madre de Deus teve problemas de manutenção dos equipamentos), apresentados na Tabela A.7. Os dados de concentração de SO2 experimental e calculado são apresentados na forma de histogramas, conforme mostrado nas Figuras A.13 e A.14, tendo uma distribuição próxima da normal.



0

1

2

3

0 1 2 3


Co

nc.

de

SO

2 m

edid

a, µ

g/m

3

Figura 6.37 – Primeira correlação entre as concentrações de SO2, calculada e medida, em Madre de Deus - Julho de 2003



98



-1

-0.5

0

0.5

1

1.5

2

0 3 6 9 12 15 18 21 24 27 30

DIA

ER

RO


concentração de SO2, em Madre de Deus - Julho de 2003


• 03 de julho - O valor medido na estação (0,38 µgm-3) foi 5,9 vezes menor que o valor calculado pelo modelo ISCST3 (2,21 µgm-3). Analisando as direções de vento medidas nas estações de Madre de Deus e da refinaria verificou-se que na refinaria o vento soprava com direção predominante de 360 (Norte - Nordeste), com uma velocidade média de 3,0 ms-1. Na estação de Madre de Deus a direção predominante do vento era de 1920 (Sul), com velocidade média de 1,8 ms-1. Isto significa que a estação em Madre de Deus estava recebendo contribuição de ar limpo da BTS o que contribuiria para a redução das concentrações de poluente no local. Para avaliar esta discrepância estimou-se a concentração usando os dados meteorológicos medidos na estação de Madre de Deus, que resultou numa concentração média de 0,0 µgm-3. Podemos observar que o regime diferenciado de vento na região influenciou consideravelmente a dispersão de poluentes no local implicando na distorção do valor calculado pelo modelo em relação ao medido. Concluiu-se então pela remoção deste par de valores.

Nos dias 23 e 30 de julho apesar da ocorrência de precipitação pluviométrica os

valores estão bem próximos. Concluiu-se então pela manutenção destes pares de dados.



99

A partir da remoção do par de dados de SO2, identificado acima, elaborou-se uma nova correlação linear entre os valores medidos e os calculados, apresentados no gráfico da Figura 6.39, onde se observa um R2 igual a 0,7486, e um R igual a 0,8652.

0.0

1.0

2.0

3.0

0.0 1.0 2.0 3.0


Co

nc.

de

SO

2 m

edid

a, µ

gm

-3

Figura 6.39 – Segunda correlação entre as concentrações de SO2, calculada e medida, em Madre de Deus - Julho de 2003


análise de paridade entre os valores medidos e os calculados apresentados na Figura 6.40. Como o número de pares é pequeno a observação fica comprometida.

0

1

2

1 2 3 4


Co

nc.

de

SO

2 (

µgm

-3)

ISCT3 MEDIDA

Figura 6.40 – Comparação entre as concentrações de SO2, calculada e Medida, em Madre de Deus – sem os outliers - Julho de 2003.



100

6.4.8 Análise comparativa de agosto

Na análise do mês de agosto foram utilizados os 11 pares de dados disponíveis, apresentados na Tabela A.8. Os dados de concentração de SO2 experimental e calculado são apresentados na forma de histogramas, conforme mostrado nas Figuras A.15 e A.16, tendo uma distribuição próxima da normal.



0

2

4

6

8

10

0 2 4 6 8 10


Co

nc.

de

SO

2 m

edid

a, µ

g/m

3


SO2, calculada e medida, em Madre de Deus - Agosto de 2003 Para uma melhor avaliação destes pares de dados foi calculado o erro,




101

-10

-8

-6

-4

-2

0

2

4

6

8

0 3 6 9 12 15 18 21 24 27 30

DIA

ER

RO


concentração de SO2, em Madre de Deus - Agosto de 2003


• 08 de agosto - O valor medido na estação (0,57 µgm-3) foi 5,6 vezes menor que o valor calculado pelo modelo ISCST3 (3,22 µgm-3). Neste dia registrou-se a ocorrência de precipitação pluviométrica. Analisando as direções de vento medidas nas estações de Madre de Deus e da refinaria verificou-se que na refinaria o vento soprava com direção predominante de 550 (Nordeste), com uma velocidade média de 2,5 ms-1. Na estação de Madre de Deus a direção predominante do vento era de 2490 (Oeste - Sudoeste), com velocidade média de 1,0 ms-1. Isto significa que a estação em Madre de Deus estava recebendo contribuição de ar limpo da BTS o que contribuiria para a redução das concentrações de poluente no local, além da remoção dos mesmos pela chuva. Concluiu-se então pela remoção deste par de valores.

• 15 de agosto - O valor medido na estação (2,23 µgm-3) foi 13,1 vezes maior

que o valor calculado pelo modelo ISCST3 (0,17 µgm-3). Analisando as direções de vento medidas nas estações de Madre de Deus e da refinaria verificou-se que na refinaria o vento soprava com direção predominante de 1080 (Leste), com uma velocidade média de 2,1 ms-1. Na estação de Madre de Deus a direção predominante do vento era de 1010 (Leste), com velocidade média de 1,1 ms-1. Para avaliar esta discrepância estimou-se a concentração usando os dados meteorológicos medidos na estação de Madre de Deus, que resultou numa concentração média de 0,00 µgm-3. Diante disso como a concentração medida foi maior em relação à estimada, com duas situações de vento diferentes, deduziu-se que algum fator localizado na estação deve ter ocorrido, como por exemplo, emissões de veículos ou erro de natureza instrumental de medição. Também podem ter influenciado partidas e paradas de plantas que podem ter ocasionando algum pico de



102

concentração. Com esta análise concluiu-se pela remoção deste par de valores.

• 16 de agosto - O valor medido na estação (3,12 µgm-3) foi 3,2 vezes menor

que o valor calculado pelo modelo ISCST3 (9,99 µgm-3). Analisando as direções de vento medidas nas estações de Madre de Deus e da refinaria verificou-se que na refinaria o vento soprava com direção predominante de 650 (Nordeste), com uma velocidade média de 2,6ms-1. Na estação de Madre de Deus a direção predominante do vento era de 410 (Norte - Nordeste), com velocidade média de 1,0 ms-1. Para avaliar esta discrepância estimou-se a concentração usando os dados meteorológicos medidos na estação de Madre de Deus, que resultou numa concentração média de 1,19 µgm-3. Podemos observar que o regime diferenciado de vento na região influenciou consideravelmente a dispersão de poluentes no local implicando na distorção do valor calculado pelo modelo em relação ao medido. Concluiu-se então pela remoção deste par de valores.

• 18 de agosto - O valor medido na estação (9,52 µgm-3) foi 16,4 vezes maior que o valor calculado pelo modelo ISCST3 (0,58 µgm-3). Analisando as direções de vento medidas nas estações de Madre de Deus e da refinaria verificou-se que na refinaria o vento soprava com direção predominante de 1280 (Leste – Sudeste), com uma velocidade média de 3,0 ms-1. Na estação de Madre de Deus a direção predominante do vento era de 1240 (Leste – Sudeste), com velocidade média de 1,5 ms-1. Isto significa que a estação em Madre de Deus estava recebendo contribuição de ar limpo da BTS o que contribuiria para a redução das concentrações de poluente no local. Para avaliar esta discrepância estimou-se a concentração usando os dados meteorológicos medidos na estação de Madre de Deus, que resultou numa concentração média de 2,40 µgm-3. Diante disso como a concentração medida foi maior em relação à estimada, com duas situações de vento diferentes, deduziu-se que algum fator localizado na estação deve ter ocorrido, como por exemplo, emissões de veículos ou erro de natureza instrumental de medição. Também podem ter influenciado partidas e paradas de plantas que podem ter ocasionando algum pico de concentração. Com esta análise concluiu-se pela remoção deste par de valores.





103

0

2

4

6

8

0 2 4 6 8


Co

nc.

de

SO

2 m

edid

a, µ

gm

-3


SO2, calculada e medida, em Madre de Deus - Agosto de 2003


0

2

4

6

8

10

1 3 5 7


Co

nc.

de

SO

2 (

µgm

-3)

ISCT3 MEDIDA

Figura 6.44 – Comparação entre as concentrações de SO2, calculada e Medida, em Madre de Deus – sem os outliers - Agosto de 2003.



104

6.4.9 Análise comparativa de Setembro

Na análise do mês de setembro foram utilizados os 07 pares de dados disponíveis (a estação de Madre de Deus teve problemas de manutenção dos equipamentos), apresentados na Tabela A.9. Os dados de concentração de SO2 experimental e calculado são apresentados na forma de histogramas, conforme mostrado nas Figuras A.17 e A.18, tendo uma distribuição próxima da normal.



0

2

4

6

8

0 2 4 6 8


Co

nc.

de

SO

2 m

edid

a, µ

g/m

3


SO2, calculada e medida, em Madre de Deus - Setembro de 2003 Para uma melhor avaliação destes pares de dados foi calculado o erro,




105

-8

-6

-4

-2

0

2

4

6

8

0 3 6 9 12 15 18 21 24 27 30

DIA

ER

RO


concentração de SO2, em Madre de Deus - Setembro de 2003


• 02 de setembro - O valor medido na estação (0,10 µgm-3) foi 62,7 vezes menor que o valor calculado pelo modelo ISCST3 (6,55 µgm-3). Analisando as direções de vento medidas nas estações de Madre de Deus e da refinaria verificou-se que na refinaria o vento soprava com direção predominante de 1310 (Leste - Sudeste), com uma velocidade média de 4,8 ms-1. Na estação de Madre de Deus a direção predominante do vento era de 1370 (Sudeste), com velocidade média de 1,8 ms-1. Isto significa que a estação em Madre de Deus estava recebendo contribuição de ar limpo da BTS o que contribuiria para a redução das concentrações de poluente no local. Para avaliar esta discrepância estimou-se a concentração usando os dados meteorológicos medidos na estação de Madre de Deus, que resultou numa concentração média de 0,0 µgm-3. Podemos observar que o regime diferenciado de vento na região influenciou consideravelmente a dispersão de poluentes no local implicando na distorção do valor calculado pelo modelo em relação ao medido. Concluiu-se então pela remoção deste par de valores.

• 13 de setembro - O valor medido na estação (0,64 µgm-3) foi 63,9 vezes maior

que o valor calculado pelo modelo ISCST3 (0,01 µgm-3). Analisando as direções de vento medidas nas estações de Madre de Deus e da refinaria verificou-se que na refinaria o vento soprava com direção predominante de 1330 (Leste - Sudeste), com uma velocidade média de 3,7 ms-1. Na estação de Madre de Deus a direção predominante do vento era de 1330 (Leste - Sudeste), com velocidade média de 1,6 ms-1. Para avaliar esta discrepância estimou-se a concentração usando os dados meteorológicos medidos na estação de Madre de Deus, que resultou numa concentração média de 0,00 µgm-3. Diante disso como a concentração medida foi muito maior em relação



106

à estimada, com duas situações de vento diferentes, deduziu-se que algum fator localizado na estação deve ter ocorrido, como por exemplo, emissões de veículos ou erro de natureza instrumental de medição. Também podem ter influenciado partidas e paradas de plantas que podem ter ocasionando algum pico de concentração. Com esta análise concluiu-se pela remoção deste par de valores.


que o valor calculado pelo modelo ISCST3 (0,03 µgm-3). Neste dia registrou-se a ocorrência de precipitação pluviométrica, apesar deste fato o valor medido foi maior que o calculado. Pela análise das direções do vento o valor medido na estação deveria ter sido menor, já que o vento medido na estação da refinaria tinha direção predominante de 1230 (Leste - Sudeste) e o vento medido na estação de Madre de Deus tinha direção predominante de 1190 (Leste – Sudeste) ou seja, a estação de Madre de Deus estava recebendo ar limpo da BTS o que contribuiria para reduzir a poluição local, além da remoção de poluentes pela chuva. Deduz-se que algum fator localizado na estação deve ter ocorrido, como por exemplo, emissões de veículos ou erro de natureza instrumental de medição. Também podem ter influenciado partidas e paradas de plantas que podem ter ocasionando algum pico de concentração. Com esta análise concluiu-se pela remoção deste par de valores.

• 18 de setembro - O valor medido na estação (0,45 µgm-3) foi 7,1 vezes menor

que o valor calculado pelo modelo ISCST3 (3,17 µgm-3). Analisando as direções de vento medidas nas estações de Madre de Deus e da refinaria verificou-se que na refinaria o vento soprava com direção predominante de 1260 (Leste - Sudeste), com uma velocidade média de 3,0 ms-1. Na estação de Madre de Deus a direção predominante do vento era de 1240 (Leste - Sudeste), com velocidade média de 1,1 ms-1. Isto significa que a estação em Madre de Deus estava recebendo contribuição de ar limpo da BTS o que contribuiria para a redução das concentrações de poluente no local. Para avaliar esta discrepância estimou-se a concentração usando os dados meteorológicos medidos na estação de Madre de Deus, que resultou numa concentração média de 0,0 µgm-3. Podemos observar que o regime diferenciado de vento na região influenciou consideravelmente a dispersão de poluentes no local implicando na distorção do valor calculado pelo modelo em relação ao medido. Concluiu-se então pela remoção deste par de valores.


que o valor calculado pelo modelo ISCST3 (1,65 µgm-3). Analisando as direções de vento medidas nas estações de Madre de Deus e da refinaria verificou-se que na refinaria o vento soprava com direção predominante de 1050 (Leste), com uma velocidade média de 2,4 ms-1. Na estação de Madre de Deus a direção predominante do vento era de 220 (Norte - Nordeste), com velocidade média de 0,0 ms-1 (situação de extrema calmaria). Podemos observar que o regime diferenciado de vento na região influenciou consideravelmente a dispersão de poluentes no local implicando na distorção



107

do valor calculado pelo modelo em relação ao medido. Concluiu-se então pela remoção deste par de valores.


elaborou-se uma nova correlação linear entre os valores medidos e os calculados, apresentados no gráfico da Figura 6.47, onde se observa um R2 igual a 1, e um R igual a 1.

0

1

2

0 1 2


Co

nc.

de

SO

2 m

edid

a, µ

gm

-3


SO2, calculada e medida, em Madre de Deus - Setembro de 2003


0

2

1 2


Co

nc.

de

SO

2 (

µgm

-3)

ISCT3 MEDIDA

Figura 6.48 – Comparação entre as concentrações de SO2, calculada e Medida, em Madre de Deus – sem os outliers - Setembro.



108

6.4.10 Análise comparativa de outubro

Na análise do mês de agosto foram utilizados os 09 pares de dados disponíveis, apresentados na Tabela A.10. Os dados de concentração de SO2 experimental e calculado são apresentados na forma de histogramas, conforme mostrado nas Figuras A.19 e A.20, tendo uma distribuição próxima da normal.



0

2

4

6

8

10

12

0 2 4 6 8 10 12


Co

nc.

de

SO

2 m

edid

a, µ

g/m

3


SO2, calculada e medida, em Madre de Deus - Outubro de 2003 Para uma melhor avaliação destes pares de dados foi calculado o erro,




109

-10

-8

-6

-4

-2

0

2

4

6

0 3 6 9 12 15 18 21 24 27 30

DIA

ER

RO


concentração de SO2, em Madre de Deus - Outubro de 2003


• 06 de outubro - O valor medido na estação (0,49 µgm-3) foi 9,2 vezes menor que o valor calculado pelo modelo ISCST3 (4,56 µgm-3). Neste dia registrou-se a ocorrência de precipitação pluviométrica. Analisando as direções de vento medidas nas estações de Madre de Deus e da refinaria verificou-se que na refinaria o vento soprava com direção predominante de 1170 (Leste - Sudeste), com uma velocidade média de 3,1 ms-1. Na estação de Madre de Deus a direção predominante do vento era de 1070 (Leste), com velocidade média de 1,2 ms-1. Isto significa que a estação em Madre de Deus estava recebendo contribuição de ar limpo da BTS o que contribuiria para a redução das concentrações de poluente no local, além da remoção dos mesmos pela chuva. Concluiu-se então pela remoção deste par de valores.

• 08 de outubro - O valor medido na estação (9,29 µgm-3) foi 14,5 vezes maior

que o valor calculado pelo modelo ISCST3 (0,64 µgm-3). Analisando as direções de vento medidas nas estações de Madre de Deus e da refinaria verificou-se que na refinaria o vento soprava com direção predominante de 980 (Leste), com uma velocidade média de 3,5 ms-1. Na estação de Madre de Deus a direção predominante do vento era de 890 (Leste - Nordeste), com velocidade média de 1,2 ms-1. Para avaliar esta discrepância estimou-se a concentração usando os dados meteorológicos medidos na estação de Madre de Deus, que resultou numa concentração média de 0,48 µgm-3. Diante disso como a concentração medida foi muito maior em relação à estimada, com duas situações de vento diferentes, deduziu-se que algum fator localizado na estação deve ter ocorrido, como por exemplo, emissões de veículos ou erro de natureza instrumental de medição. Também podem ter influenciado partidas e paradas de plantas que podem ter ocasionando algum pico de



110

concentração. Com esta análise concluiu-se pela remoção deste par de valores.


que o valor calculado pelo modelo ISCST3 (0,24 µgm-3). Analisando as direções de vento medidas nas estações de Madre de Deus e da refinaria verificou-se que na refinaria o vento soprava com direção predominante de 1050 (Leste), com uma velocidade média de 3,3 ms-1. Na estação de Madre de Deus a direção predominante do vento era de 960 (Leste), com velocidade média de 1,3 ms-1. Para avaliar esta discrepância estimou-se a concentração usando os dados meteorológicos medidos na estação de Madre de Deus, que resultou numa concentração média de 0,00 µgm-3. Diante disso como a concentração medida foi muito maior em relação à estimada, com duas situações de vento diferentes, deduziu-se que algum fator localizado na estação deve ter ocorrido, como por exemplo, emissões de veículos ou erro de natureza instrumental de medição. Também podem ter influenciado partidas e paradas de plantas que podem ter ocasionando algum pico de concentração. Com esta análise concluiu-se pela remoção deste par de valores.

• 13 de outubro - O valor medido na estação (1,74 µgm-3) foi 3,4 vezes menor

que o valor calculado pelo modelo ISCST3 (5,88 µgm-3). Analisando as direções de vento medidas nas estações de Madre de Deus e da refinaria verificou-se que na refinaria o vento soprava com direção predominante de 1350 (Sudeste), com uma velocidade média de 4,9 ms-1. Na estação de Madre de Deus a direção predominante do vento era de 1420 (Sudeste), com velocidade média de 1,9 ms-1. Isto significa que a estação em Madre de Deus estava recebendo contribuição de ar limpo da BTS o que contribuiria para a redução das concentrações de poluente no local. Para avaliar esta discrepância estimou-se a concentração usando os dados meteorológicos medidos na estação de Madre de Deus, que resultou numa concentração média de 0,0 µgm-3. Podemos observar que o regime diferenciado de vento na região influenciou consideravelmente a dispersão de poluentes no local implicando na distorção do valor calculado pelo modelo em relação ao medido. Concluiu-se então pela remoção deste par de valores.


que o valor calculado pelo modelo ISCST3 (3,22 µgm-3). Analisando as direções de vento medidas nas estações de Madre de Deus e da refinaria verificou-se que na refinaria o vento soprava com direção predominante de 780 (Leste - Nordeste), com uma velocidade média de 3,3 ms-1. Na estação de Madre de Deus a direção predominante do vento era de 810 (Leste - Nordeste), com velocidade média de 0,9 ms-1. Para avaliar esta discrepância estimou-se a concentração usando os dados meteorológicos medidos na estação de Madre de Deus, que resultou numa concentração média de 0,00 µgm-3. Diante disso como a concentração medida foi maior em relação à estimada, com duas situações de vento diferentes, deduziu-se que algum fator localizado na estação deve ter ocorrido, como por exemplo, emissões de



111

veículos ou erro de natureza instrumental de medição. Também podem ter influenciado partidas e paradas de plantas que podem ter ocasionando algum pico de concentração. Com esta análise concluiu-se pela remoção deste par de valores.



0

1

2

3

4

0 1 2 3 4


Co

nc.

de

SO

2 m

edid

a, µ

gm

-3


SO2, calculada e medida, em Madre de Deus - Outubro de 2003


0

1

1

2

2

3

3

4

4

5

1 2 3 4


Co

nc.

de

SO

2 (

µgm

-3)

ISCT3 MEDIDA

Figura 6.52 – Comparação entre as concentrações de SO2, calculada e medida, em Madre de Deus – sem os outliers - Outubro de 2003.



112

6.4.11 Análise comparativa de novembro

Na análise do mês de novembro foram utilizados os 14 pares de dados disponíveis, apresentados na Tabela A.11. Os dados de concentração de SO2 experimental e calculado são apresentados na forma de histogramas, conforme mostrado nas Figuras A.21 e A.22, tendo uma distribuição próxima da normal.



0

5

10

15

20

25

30

35

40

45

0 5 10 15 20 25 30 35 40 45


Co

nc.

de

SO

2 m

edid

a, µ

g/m

3


SO2, calculada e medida, em Madre de Deus - Novembro de 2003 Para uma melhor avaliação destes pares de dados foi calculado o erro,




113

-41

-36

-31

-26

-21

-16

-11

-6

-1

4

9

14

19

24

0 3 6 9 12 15 18 21 24 27 30

DIA

ER

RO


concentração de SO2, em Madre de Deus - Novembro de 2003


• 10 de novembro - O valor medido na estação (1,03 µgm-3) foi 4,3 vezes menor que o valor calculado pelo modelo ISCST3 (4,40 µgm-3). Analisando as direções de vento medidas nas estações de Madre de Deus e da refinaria verificou-se que na refinaria o vento soprava com direção predominante de 1030 (Leste), com uma velocidade média de 2,9 ms-1. Na estação de Madre de Deus a direção predominante do vento era de 1120 (Leste - Sudeste), com velocidade média de 0,5 ms-1. Isto significa que a estação em Madre de Deus estava recebendo contribuição de ar limpo da BTS o que contribuiria para a redução das concentrações de poluente no local. Para avaliar esta discrepância estimou-se a concentração usando os dados meteorológicos medidos na estação de Madre de Deus, que resultou numa concentração média de 0,0 µgm-3. Podemos observar que o regime diferenciado de vento na região influenciou consideravelmente a dispersão de poluentes no local implicando na distorção do valor calculado pelo modelo em relação ao medido. Concluiu-se então pela remoção deste par de valores.

• 22 de novembro - O valor medido na estação (0,94 µgm-3) foi 15 vezes menor

que o valor calculado pelo modelo ISCST3 (14,10 µgm-3). Analisando as direções de vento medidas nas estações de Madre de Deus e da refinaria verificou-se que na refinaria o vento soprava com direção predominante de 710 (Leste - Nordeste), com uma velocidade média de 2,5 ms-1. Na estação de Madre de Deus a direção predominante do vento era de 1410 (Sudeste), com velocidade média de 1,8 ms-1. Isto significa que a estação em Madre de Deus estava recebendo contribuição de ar limpo da BTS o que contribuiria para a redução das concentrações de poluente no local. Para avaliar esta discrepância estimou-se a concentração usando os dados meteorológicos



114

medidos na estação de Madre de Deus, que resultou numa concentração média de 1,4 µgm-3. Podemos observar que o regime diferenciado de vento na região influenciou consideravelmente a dispersão de poluentes no local implicando na distorção do valor calculado pelo modelo em relação ao medido. Concluiu-se então pela remoção deste par de valores.

• 24 de novembro - O valor medido na estação (0,46 µgm-3) foi 55,4 vezes

menor que o valor calculado pelo modelo ISCST3 (25,25 µgm-3). Analisando as direções de vento medidas nas estações de Madre de Deus e da refinaria verificou-se que na refinaria o vento soprava com direção predominante de 670 (Leste - Nordeste), com uma velocidade média de 3,5 ms-1. Na estação de Madre de Deus a direção predominante do vento era de 1010 (Leste), com velocidade média de 1,1 ms-1. Isto significa que a estação em Madre de Deus estava recebendo contribuição de ar limpo da BTS o que contribuiria para a redução das concentrações de poluente no local. Para avaliar esta discrepância estimou-se a concentração usando os dados meteorológicos medidos na estação de Madre de Deus, que resultou numa concentração média de 0,4 µgm-3. Podemos observar que o regime diferenciado de vento na região influenciou consideravelmente a dispersão de poluentes no local implicando na distorção do valor calculado pelo modelo em relação ao medido. Concluiu-se então pela remoção deste par de valores.

• 30 de novembro - O valor medido na estação (41,72 µgm-3) foi 36,9 vezes

maior que o valor calculado pelo modelo ISCST3 (1,13 µgm-3). Analisando as direções de vento medidas nas estações de Madre de Deus e da refinaria verificou-se que na refinaria o vento soprava com direção predominante de 900 (Leste), com uma velocidade média de 3,7 ms-1. Na estação de Madre de Deus a direção predominante do vento era de 940 (Leste), com velocidade média de 1,2 ms-1. Para avaliar esta discrepância estimou-se a concentração usando os dados meteorológicos medidos na estação de Madre de Deus, que resultou numa concentração média de 0,48 µgm-3. Diante disso como a concentração medida foi muito maior em relação à estimada, com duas situações de vento diferentes, deduziu-se que algum fator localizado na estação deve ter ocorrido, como por exemplo, emissões de veículos ou erro de natureza instrumental de medição. Também podem ter influenciado partidas e paradas de plantas que podem ter ocasionando algum pico de concentração. Com esta análise concluiu-se pela remoção deste par de valores.





115

0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11


Co

nc.

de

SO

2 m

edid

a, µ

gm

-3


SO2, calculada e medida, em Madre de Deus - Novembro de 2003


0

3

6

9

12

1 3 5 7 9


Co

nc.

de

SO

2 (

µgm

-3)

ISCT3 MEDIDA

Figura 6.56 – Comparação entre as concentrações de SO2, calculada e Medida, em Madre de Deus – sem os outliers - Novembro de 2003.

6.4.12 Análise comparativa de dezembro

A estação de monitoramento da qualidade do ar, localizada em Madre de Deus apresentou problemas operacionais em dezembro o que impossibilitou a análise estatística referente a este mês.



116

6.5 Análise Comparativa Anual dos Dados de Correlação - 2003

Na análise do conjunto de dados do ano de 2003 foram utilizados 163 pares de dados referentes ao período de janeiro a novembro. O tamanho da amostra igual a 163, as médias e os desvios padrão iguais a 4,68 e 4,35 para o ISCST3; e de 3,65 e 5,08. Embora a concentração média calculada tenha sido maior que a observada ela apresentou um espalhamento menor dos dados em torno da média. Verificou que o ISCST3 superestimou 62% das concentrações de SO2 e subestimou 38%, em relação aos valores medidos na estação de Madre de Deus.



0

5

10

15

20

25

30

35

40

45

0 5 10 15 20 25 30 35 40 45


Co

nc.

de

SO

2 m

edid

a, µ

g/m

3

Figura 6.57 – Primeira correlação entre as concentrações de SO2, calculada e medida, em Madre de Deus - Ano de 2003

A partir da remoção dos pares de dados de SO2, identificados acima, elaborou-se uma nova correlação linear entre os valores medidos e os calculados, apresentados no gráfico da Figura 6.58, onde se observa um R2 igual a 0,4237, e um R igual a 0,6509.



117

0

5

10

15

20

25

0 5 10 15 20 25


Co

nc.

de

SO

2 m

edid

a, µ

gm

-3

Figura 6.58 – Segunda correlação entre as concentrações de SO2, calculada e medida, em Madre de Deus - Ano de 2003


0

5

10

15

20

25

1 11 21 31 41 51 61 71 81


Co

nc.

de

SO

2 (

µgm

-3)

ISCT3 MEDIDA

Figura 6.59 – Comparação entre as concentrações de SO2, calculada e medida, em Madre de Deus – sem os outliers - Ano de 2003.



118

6.6 Quadros Resumo das Análises Estatísticas

Para uma melhor avaliação dos dados foi calculado o erro anual, antes e depois da eliminação dos pares discrepantes, cujos resultados estão representados no gráfico da figura 6.60 e 6.61. O valor máximo do erro antes dos ajustes foi de 40,59. Depois dos ajustes este valor caiu para 10,76.

-50

-40

-30

-20

-10

0

10

20

30

40

50

0 50 100 150

DIA

ER

RO

Figura 6.60 – Gráfico do erro (antes dos ajustes) da

concentração de SO2, em Madre de Deus – Ano de 2003

-15.00

-10.00

-5.00

0.00

5.00

10.00

15.00

0 20 40 60 80

DIA

ER

RO

Figura 6.61 – Gráfico do erro (depois dos ajustes) da

concentração de SO2, em Madre de Deus – Ano de 2003



119

Na Tabela 6.6 são mostrados dados do tamanho das amostras, médias

aritméticas, desvios padrão, medianas, máximo, mínimo e coeficientes de correlação das concentrações, calculadas e medidas, mês a mês e do ano inteiro de 2003, antes da avaliação dos dados anômalos.

Na Tabela 6.7 observa-se os dados do tamanho da amostra, médias aritméticas

das concentrações, calculadas e medidas, desvio padrão das concentrações, calculadas e medidas, coeficientes de correlação e fator de distribuição, mês a mês e do ano inteiro de 2003, depois da exclusão dos dados discrepantes.



120

Tabela 6.6 – Resumo Estatístico antes dos Ajustes

NCALC MEDIDO CALC MEDIDO CALC MEDIDO CAL MEDIDO CALC MEDIDO R R2

janeiro 31 7,11 7,94 4,11 6,08 7,01 7,06 13,93 23,92 0,50 0,25 0,0484 0,0023fevereiro 18 5,50 2,13 3,49 2,33 4,61 1,32 14,03 8,86 1,17 0,18 0,1200 0,0144março 26 6,43 2,14 4,93 1,84 5,22 1,27 17,69 5,99 0,09 0,10 0,6779 0,4596abril 14 3,00 2,55 3,47 2,99 1,91 1,09 12,74 10,78 0,09 0,11 0,3005 0,0903maio 13 3,07 2,18 3,43 1,94 1,66 1,50 10,44 5,82 0,09 0,17 0,0766 0,0059junho 15 1,79 0,96 1,07 0,55 2,07 0,74 3,77 2,04 0,09 0,31 0,3216 0,1034julho 5 1,31 1,15 0,53 0,64 1,07 1,18 2,21 2,11 0,92 0,38 0,4627 0,2141agosto 11 2,63 2,45 3,26 2,59 1,14 1,75 9,99 9,52 0,17 0,46 0,0987 0,0097setembro 7 1,88 1,90 2,33 2,68 1,00 1,05 6,55 7,83 0,01 0,10 0,2118 0,0449outubro 9 2,32 4,14 2,06 4,20 1,88 1,74 5,88 11,87 0,24 0,19 0,1540 0,0237novembro 14 6,97 6,58 6,45 10,58 5,51 3,43 25,25 41,72 1,13 0,46 0,2941 0,0865dezembroANO 2003 163 4,68 3,65 4,38 5,08 3,22 1,73 25,25 41,72 0,01 0,10 0,1067 0,0114

SEM DADOS

R2 = Explicação da variação dos pares de dadosR = Fator de correlação dos dadosN = Tamanho da amostra

RESUMO DOS DADOS ESTATÍSTICOS ANTES DOS AJUSTESMÉDIA ARITMÉTICA DESVPAD COEF. CORRELMEDIANA MÁXIMO MÍNIMO

Tabela 6.7 – Resumo Estatístico depois dos Ajustes

NCALC MEDIDO CALC MEDIDO CALC MEDIDO CAL MEDIDO CALC MEDIDO R R2

janeiro 20 7,47 8,58 3,69 4,57 7,30 8,06 13,26 21,15 2,15 1,76 0,3186 0,1015fevereiro 6 4,62 3,33 2,71 1,79 3,97 3,55 8,43 5,46 1,17 0,51 0,7214 0,5204março 12 5,77 3,01 4,41 1,90 4,81 3,15 13,96 5,99 0,57 0,27 0,8998 0,8095abril 5 2,19 3,31 0,98 2,09 2,36 2,60 3,40 5,55 1,17 0,84 0,5448 0,2968maio 5 2,29 3,04 1,94 2,30 2,25 3,64 5,46 5,82 0,58 0,31 0,6495 0,4219junho 7 1,45 1,17 0,81 0,60 1,04 1,05 2,84 2,04 0,69 0,48 0,5941 0,3530julho 4 1,08 1,34 0,17 0,55 1,05 1,22 1,32 2,11 0,92 0,81 0,8652 0,7486agosto 7 2,15 1,64 2,57 1,18 1,14 1,74 7,66 3,81 0,42 0,46 0,8626 0,7441setembro 2 0,88 1,18 0,18 0,18 0,88 1,18 1.00 1,31 0,75 1,05 1,0000 1,0000outubro 4 1,59 1,80 1,44 1,55 1,19 1,56 3,52 3,90 0,47 0,19 0,9297 0,8643novembro 10 5,28 4,80 3,10 3,14 5,51 4,51 10,96 10,10 1,65 1,09 0,5948 0,3538dezembroANO 2003 82 4,40 4,17 3,71 3,85 3,00 3,38 13,96 21,15 0,42 0,19 0,6509 0,4237

RESUMO DOS DADOS ESTATÍSTICOS DEPOIS DOS AJUSTESMÉDIA ARITMÉTICA DESVPAD MEDIANA MÁXIMO MÍNIMO COEF. CORREL

SEM DADOS



121

6.7 Validação do Modelo

O refinamento da validação final do modelo foi realizado com o método estatístico consagrado na literatura internacional e conhecido como Kit de Validação de Modelo matemático de dispersão atmosférica. Os resultados mês a mês mostram que as concentrações do dióxido de enxofre calculadas pelo modelo concordaram com o observado em mais de 80% dos 11 meses estudados, quando foram expurgados os pares de dados discrepantes.

Apesar da incerteza associada aos dados de entrada na modelagem, concluiu-se que o modelo prevê de forma adequada as concentrações de poluentes na área de influência da refinaria.

Para a análise de validação do modelo não foram considerados os pares de dados rejeitados. Na análise dos dados das concentrações, calculadas e observadas, médias de 24h de SO2, observou-se uma variação do coeficiente de correlação entre 0,1314 a 0,8130, a depender do mês em análise.

Os resultados da análise estatística utilizada para validação do modelo estão resumidos na Tabela 6.8, de acordo com os critérios propostos por Hanna (2004). Observa-se que todos os parâmetros se encontram dentro das faixas estatisticamente esperadas entre os valores previstos e os calculados, exceto para o mês de setembro que não tem representatividade já que foram usados apenas dois pares de dados e que apresentou um coeficiente de correlação linear R = (-0.5005). Os demais meses apresentaram resultados significativos, apesar das interferências micrometeorológicas (cujos efeitos fogem do controle da medição e simulação), em cada mês e os possíveis fatores aleatórios sobre os dados nos locais de medições. Com relação a média anual, (quando se remove a interferência sazonal), obtém-se um coeficiente de correlação R igual a 0,6092.

Para uma melhor avaliação dos dados encontrados foi feita a comparação dos resultados obtidos no presente trabalho com os obtidos por Hanna (2004) em laboratório. Os dados são apresentados na Tabela 6.9.

Os resultados obtidos demonstram que o modelo está validado com os dados experimentais de 2003, sendo capaz de prever a concentração de SO2 em Madre de Deus com um erro aceitável.



122

Tabela 6.8 – Resultados de Validação do Modelo.

VG FB MG NMSE FAC2 R

Janeiro 1,0013 0,0522 1,0361 0,0027 0,9492 0,1314Fevereiro 1,3641 -0,5161 0,5728 0,2853 1,6955 0,1808Março 1,2898 -0,6183 0,6038 0,4227 1,8949 0,8130Abril 1,0258 0,2562 1,1729 0,0667 0,7729 0,4477Maio 1,0229 0,0529 1,1622 0,0028 0,9485 0,5706Junho 1,1362 -0,3699 0,6995 0,1417 1,4539 0,7439Julho 1,0260 0,2106 1,1739 0,0448 0,8095 0,6489Agosto 1,0019 -0,2670 0,9571 0,0726 1,3081 0,7394Setembro 1,0983 0,2997 1,3583 0,0919 0,7393 -0,5005Outubro 1,0010 0,1246 1,0322 0,0156 0,8827 0.6973Novembro 1,0213 -0,0260 0,8647 0,0007 1,0264 0,5707Dezembro

ANUAL 1,0118 -0,1006 0,8975 0,0101 1,1059 0,6092

0.5 - 2.0 0,5

Parâmetro Estatístico

SEM DADOS

0.5≤≤≤≤Cp/Co≤≤≤≤ 2.0 0≤≤≤≤ R≤≤≤≤1.0

Intervalo de Validação ≤≤≤≤ 1.6 ± 2/3

Tabela 6.9 – Comparação dos dados obtidos com os de Hanna.

Média Intervalo de var iação Comparação Parâmetros Presente

Trabalho Hanna, 2004.*

Presente Trabalho

Hanna, 2004.*

Intervalo de validação

Cp/Co (média) 1,11 0,86 0,77 a 1,89 0,47 a 1,0 0,5≤ Cp/Co ≤ 2 Cp(max)/Co(max) 1,166 1,22 0,61 a 2,33 0,56 a 2,56 ± 0,67 (2/3) FB -0,1 0,18 -0,026 a 0,29 -0,32 a 0,60 0,5 a 2,0 NMSE 0,0101 0,29 0,0007a 0,42 0,07 a 2,03 0,5 MG 0,8975 1,32 0,57 a 1,35 0,35 a 2,63 0,5 a 2,0 VG 1,012 1,28 1,00 a 1,36 1,07 a 1,0 ≤ 1,6

Capítulo VII – Conclusões Paulo Sérgio F. de Menezes


123

CAPÍTULO VII:CONCLUSÕES 7.1 Conclusões

A utilização de dados atualizados das taxas de emissões de SO2, dados meteorológicos do local de estudo; dados de medição, em tempo real, de concentrações de dióxido de enxofre na estação de monitoramento da qualidade do ar, localizada em Madre de Deus, foram importantes para uma melhor avaliação da limitação do modelo associada a incerteza dos dados de entrada.

A análise dos dados meteorológicos da estação da refinaria e da estação de

Madre de Deus demonstrou que a região de estudo tem um microclima com regimes de ventos e índices pluviométricos bastante diferenciados apesar da proximidade das duas estações. A análise do regime de ventos demonstrou uma sazonalidade muito grande tanto ao longo do dia como ao longo das estações.

A comparação dos dados, feita mensalmente, mostrou uma influência da

sazonalidade dos fatores climáticos como direção e velocidade do vento, precipitação pluviométrica, de fatores operacionais localizados na fonte de emissão, de contaminações locais na estação de monitoramento da qualidade do ar e problemas de calibração dos equipamentos de medição, na correlação entre os dados medidos e os calculados.

Verificou-se a limitação do modelo ISCST3 que não considera a variação de

carga (modulação e sazonalidade na emissão de poluentes), mantendo constante o valor de emissão do poluente. Na prática o resultado medido é variável captando variações das cargas das fontes.

A análise estatística mensal das concentrações de SO2 calculadas e das

medidas mostrou que os dados calculados seguem a uma distribuição Normal, confirmando a coerência com a direção do vento na dispersão atmosférica que segue também uma distribuição normal.

Neste trabalho não foram consideradas as concentrações de fundovi, em função do município de Madre está localizado na Baía de Todos os Santos e da sua posição geográfica em relação às fontes de emissão da refinaria.

A análise estatística para aferir a validação do modelo discutidas no capítulo VI, foram definidas por Chang and Hanna (2004) baseadas em extensivas experiências de campo usando longas séries de dados, que são a referência de comparação com os diversos modelos matemáticos de dispersão. Nestes trabalhos foi concluído que na aceitabilidade de um modelo seria esperado ter no mínimo 50% dos dados previstos dentro de um fator de dois sobre o total de observações; e que a média das bias (tendenciosidade – erro sistemático) dentro de ± 30%.

vi São os níveis de concentração do ar "limpo" que chega a uma fonte ou conjunto de fontes.



124

Mesmo se levando em conta as incertezas de fatores aleatórios associados que

ocorrem no mundo real e a limitação das variáveis utilizadas nos modelos, os resultados obtidos no presente trabalho permitem afirmar que o uso do ISCST3, na região metropolitana de Salvador, é uma boa ferramenta para:

• Avaliar as condições de dispersão atmosférica visando evitar condições

críticas de poluição do ar, minimizando o impacto e os danos ao meio ambiente, através da otimização operacional da refinaria;

• Projetos de planejamento da prevenção da poluição do ar; • Minimização de custos do dimensionamento das ações de implementação de

tecnologias limpas para melhoria do meio ambiente e da qualidade de vida dos receptores humanos.

Para o SO2 existem dois padrões primários que devem ser cumpridos

simultaneamente, e correspondem a dois períodos diferentes. O primeiro‚ para a concentração máxima de 24 horas, sendo o valor máximo aceitável de 365 µgm-3. Ressalta-se que a maior concentração do ano pode atingir qualquer valor. O segundo destina-se á média aritmética anual cujo valor é de 80 µgm-3.

Em relação às concentrações de SO2 não foi encontrado nenhum valor acima dos limites estabelecidos pela legislação brasileira. Isso se deve ao fato das boas condições de dispersão atmosféricas encontradas na área de estudo.

A concentração máxima, média de 24h, de SO2, no receptor discreto foi de 27,0

µgm-3, conforme pode ser visto na figura 7.1.

Figura 7.1 – Mapa de isoconcentrações de SO2 média 24 horas



125

A concentração máxima, média anual de SO2, no receptor discreto foi de 3,0 µgm-3 conforme pode ser visto na figura 7.2.

Figura 7.2 – Mapa de isoconcentrações de SO2 média anual

7.2 Sugestões para trabalhos futuros

A utilização dos dados das quatro estações de monitoramento da qualidade do ar para poder estabelecer uma correlação matricial entre os parâmetros meteorológicos e a dispersão dos poluentes.

Fazer uma análise da sensibilidade paramétrica dos dados meteorológicos para verificar as variáveis mais importantes na dispersão de poluentes.

Considerar um experimento de campo de medições simultâneas incorporando os dados de emissões reais durante a operação da refinaria; os dados de qualidade do ar das quaro estações automáticas e das observações meteorológicas de campo e os dados meteorológicos medidos pela rede automática na área definida para o experimento.

Validar os dados medidos nas estações de monitoramento com a manutenção e calibração adequada dos medidores de SO2

Capítulo VIII – Referências Bibliográficas Paulo Sérgio F. de Menezes


126

CAPÍTULOVIII: REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS ARPEL - Associação Regional de Empresas de Petróleo e Gás Natural da América Latina e Caribe. ANO 2000 Benkley, C. W. and L. L. Schulman, 1978: An Operational Scheme For Estimating Hourly Mixing Depths, For Presentation at the 71st Annual Meeting of the Air Pollution Control Association. June 25-30, 1978. Houston, Texas, USA. Beychok, M.R., "Fundamentals of Stack Gas Dispersion", published by author, Irvine, California, USA, Third Edition, 1994a. 193p. Beychok, M. R. “How accurate are dispersion estimates?”, Hydrocarbon Processing, October 1994b. Boubel, Richard W. et all, 1994, Fundamentals of air pollution, Academic Press, San Diego, CA, pp 296-299. Brian Burdor and Vijay Gudivaka – The Role of meteorology in Air Dispersion Modeling of Offshore Emission Sources. Trinity Consultants, Inc. “In The Role of Meteorology in Managing the Environment in the 90s. Proceedings of an International Specialty Conference Scottsdale, Arizona January 1993”. Brusasca, G., Tinarelli, G. and Anfossi, D. Particle model simulation of diffusion in low wind speed stable condictions. Atmospheric Environment , 26A, 707-723, 1992. Carvalho, J.C: Um estudo numérico da dispersão de poluentes na camada limite convectiva. Dissertação de mestrado, IAG-USP, 1996. Castells, M.: La Question Urbaine, Editions Grammonte, S.A., Lausanne, 1979. Chang, J. C., Hanna, S.R., 2004. Air quality model performance evaluation. Meteorol. Atmos. Phys., to appear in Clemente, Daniela de Amorim - Estudo do impacto ambiental das fontes industriais de poluição do ar no município de Paulínia – S.P.- Empregando o modelo ISCST3 –– Dissertação de mestrado – Faculdade de Engenharia Química – Universidade Estadual de Campinas – Setembro/2000. CONDER – Companhia de Desenvolvimento da Região Metropolitana de Salvador – Sistema Cartográfico da Região Metropolitana de Salvador, 2000. Constituição Federal 1998 – Capítulo IV – Meio Ambiente – Artigo 225. Indica o direito ao meio ambiente ecologicamente equilibrado. Estabelece a competência da União, Estados e Municípios de “proteger o meio ambiente e combater a poluição em qualquer de suas formas”.



127

Decreto Nº 7.967 de 05 de junho de 2001, publicado no D.O.E, em 06/06/2001, Aprova o Regulamento da Lei nº 7.799, de 07 de fevereiro e 2001, que institui a Política Estadual de Administração de Recursos Ambientais e dá outras providências. DEFRA - Department for Environment, Food and Rural Affairs, U.K. - Encyclopedia of the Atmospheric Environment, acessado em 15/11/2005, às 14:48h. (www.doc.mmu.ac.uk/aric/eae/Air/Quality). Downing, D. and Clark, J. Estatística Aplicada. Tradução de Alfredo Alves Faria – 2 ed. – São Paulo: Saraiva 2003 Environnement, 2001 - Manual Técnico do Analisador de SO2 AF21M. EPA – U.S. Environmental Protection Agency - Guidelines on Air Quality Models (Revised) and Supplement A. EPA-450/2-78-027R. Research Triangle Park, NC, 1987. EPA – U.S. Environmental Protection Agency - Office of Communications, Education and Public Affairs Editorial Services Division, april de 1994. EPA - U.S. Environmental Protection Agency, Addendum – User’s Guide for the Industrial Source Complex (ISC3). Dispersion Models (Revised), Volume1. EPA-454/B-95-003, Research Triangle Park, NC, 1995a. EPA – U.S. Environmental Protection Agency - User’s guide for the Industrial Source (ISC3) Dispersion Model. Vol. I, User instructions. EPA-454/B-95-003a, U.S. Environmental Protection Agency, 320 pp. [NTIS PB95-222741], 1995b. EPA – U.S. Environmental Protection Agency - Compilation of air pollutant emission factors, AP-42. 5. ed. V. 2. Stationary Point and Area Sources, Chapter 5: Petroleum Industry. [s.l.]: USEPA, 1995c. EPA – U.S. Environmental Protection Agency - Screening Procedures for Estimating The Air Quality Impact of Stationary Sources, 1995d. EPA - U.S. Environmental Protection Agency - User’s Guide for the Industrial Source Complex (ISC3) Dispersion Models Volume II – Description of Model Algorithms. U.S. Environmental Protection Agency (USEPA), Office of Air Quality Planning and Standards Emissions, Monitoring, and Analysis Division Research Triangle Park, NC 27711 September 1995e, EPA – U.S. Environmental Protection Agency - Improvements to the EPA Industrial Source Complex Dispersion Model Issn: 1520-0450 Journal: Journal of Applied Meteorology Volume: 36 Issue: 8 Pages: 1088-1095, Authors: Atkinson, Dennis G., Bailey, Desmond T., Irwin, John S., Touma, Jawad S., 1996.



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Machado, Cristiane Osório - Modelagem e medições – comparação de dados de SO2 para uma refinaria, Dissertação de Mestrado, 1995 – USP, pp 28 Monin, A. S., and A. M. Obukhov (1954): “Basic Regularity in Turbulent Mixing in the Surface Layer of the Atmosphere, ´Tr. Geofiz. Inst. Akad. Nauk., SSSR, Sb. Statei, vol 24, pp. 163-167. “In Schnelle K. B. at all., Atmospheric Dispersion Modeling Compliance Guide. McGraw-Hill Companies, Inc. N.Y.,(2000), pp 5-7”. Moraes, Marcelo Romero de - Implementação de uma Ferramenta para a Previsão de Ventos e Dispersão de Poluentes na Micro-Escala Atmosférica, 2004. Negri, Jean Cesare Modelo Preditivo da Emissão e Dispersão do NOx Gerado em Usinas Termoelétricas como Instrumento de Análise de Inserção e Capacidade de Suporte Regional da Qualidade do Ar. São Paulo, 2002. p.234 Tese (Doutorado) – Escola Politécnica da Universidade de São Paulo. Departamento de Engenharia Mecânica. O.G. Sutton, "Micrometeorology": A Study of Physical Processes in the Lowest Layers of the Earth's Atmosphere." McGraw-Hill New York, 1953. Olesen, H. R., The model validation kit exercise at Mol: Overview of Results. Int. J.Environments and Pollution, Vol. 5 Nos. 4 – 6, 1995. Olesen, H.R. Model Validation Kit for the Workshop on Operational Short-Range Atmospheric Dispersion Models for Environmental Impact Assement in Europe. National Environmental Research Institute, Denmark, 1994. P.O., Box 358, DK-4000 Roskilde, Denmark. Oliveira, S., 1983, Análise do fluxo do vento visando o transporte de poluentes na região da grande São Paulo. Congresso Brasileiro de Engenharia Sanitária – ABES – Camboriú SC. Painter, D. E. Air Pollution Technology. Restopn Publishing Company, Virginia, USA. 1974. Pasquill, F., 1961: The estimation of the dispersion of windborne material. Meteorol. Mag., 90, (1063): 33-49. Piironen, Antti K. - Atmospheric Boundary Layer Studies - University of Wisconsin--Madison Space Science and Engineering Center 1225 West Dayton Street Madison, WI 53706, USA August 1, 1994 Resolução CONAMA no 003 de 28 de junho de 1990 - Dispõe sobre padrões de qualidade do ar, previstos no PRONAR" – CONAMA, 1990a. Resolução CONAMA no 008, de 06 de dezembro de 1990 - "Dispõe sobre padrões de qualidade do ar, previstos no PRONAR" – CONAMA 1990b.



130

Resolução CONAMA n.º 008, de 31 de agosto de 1993. Publicada no DOU, 31/12/93, pp.21.536. "Dispõe sobre padrões de qualidade do ar, previstos no PRONAR" - Data da legislação: 06/12/1990 - Publicação DOU: 28/12/1990 Resolução CONAMA no 001, de 23 de janeiro de 1986. Estabelece a definição de impacto ambiental e procedimentos para elaboração do EIA/RIMA. Resolução CONAMA no 005/87. Estabelece o programa nacional de controle da poluição do ar. Resolução Conama no 237, de 19 de dezembro de 1997. Estabelece procedimentos administrativos sobre licenciamento ambiental. Resolução 41/2002, de 09 de dezembro de 2002 – Secretária Estadual de Meio Ambiente do Paraná (SEMA). RLAM - Relatório Técnico Interno No. 01 - Inventário das Emissões Atmosféricas da RLAM – Projeto da Rede de Monitoramento da RLAM. Mataripe, dezembro de 1999a. RLAM - Relatório Técnico Interno No 03 - Levantamento e Análise do Microclima na Área de Influência da RLAM – Projeto da Rede de Monitoramento da RLAM. Mataripe, dezembro de 1999b. RLAM - Relatório Técnico Interno No 04 - Levantamento e Análise da Topografia da Região de Influência da RLAM - Projeto da Rede de Monitoramento da RLAM. Mataripe, dezembro de 1999c. RLAM - Relatório Técnico Interno No 05 – Dimensionamento da Rede de Monitoramento do Ar da RLAM – Projeto da Rede de Monitoramento da RLAM. Mataripe, dezembro de 1999d. RLAM - Relatório Técnico Interno - Inventário das emissões atmosféricas da RLAM. Mataripe, 2004a. RLAM - Auto Avaliação para o Licenciamento Ambiental – ALA Renovação da Licença de Operação da RLAM. Mataripe, 2004b. RLAM – Relatório Anual de 2003 da Rede de Monitoramento da Qualidade do Ar – Mataripe, 2004c. Rocha, Júlio César et al – Introdução à química ambiental, 2004. Schechtman, R.; Szklo, A. e Sala, J. CO2 Emissions Inventory based on the Bottom Up Approach. Technical report prepared for Project BRA/95/G31 – Enabling Brazil to Fulfill its Commitments to the UN Framework Convention on Climate Change. Rio de Janeiro, COPPE/ UFRJ, 1999, 300 pp.



131

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Apêndice Paulo Sérgio F. de Menezes


132

APÊNDICE – DADOS Este Apêndice apresenta as tabelas e gráficos dos dados das concentrações de SO2, calculadas e medidas, utilizados na avaliação do modelo ISCST3. A.1 – Dados do Mês de Janeiro de 2003 Dados de concentração de SO2 calculadas pelo modelo ISCST3 e medidas e Madre de Deus e dados meteorológicos na refinaria, no mês de janeiro de 2003.

Tabela A.1 – Dados para análise de correlação janeiro 2003 DATA

DIREÇÃO Frequência Velocidade Calmaria Chuva DIREÇÃOFrequênciaVelocidade CalmariaISCST3 MEDIDO DEG média DEG média

FROM % m/s % mm FROM % m/s %1-Jan 7.44 16.79 33 49 3.90 0.00 0.00 62 35 1.66 0.002-Jan 6.06 14.12 17 46 4.33 0.00 0.00 64 56 1.65 4.173-Jan 13.93 2.87 43 53 4.29 0.00 0.00 81 56 1.65 0.004-Jan 11.97 10.10 45 66 3.80 0.00 0.00 76 52 1.67 0.005-Jan 3.66 8.51 43 59 4.50 0.00 0.00 62 54 1.63 0.006-Jan 3.35 12.89 30 54 3.94 0.00 0.00 50 49 1.74 0.007-Jan 5.07 5.61 41 56 4.67 0.00 0.00 79 51 1.84 0.008-Jan 0.50 16.87 67 48 4.37 4.17 0.00 105 51 1.63 0.009-Jan 8.07 0.94 83 95 4.16 0.00 0.00 127 84 1.43 4.17

10-Jan 12.90 4.88 54 42 3.73 0.00 0.00 83 31 1.64 0.0011-Jan 1.44 12.60 30 38 3.69 0.00 0.00 66 38 1.67 4.1712-Jan 13.23 8.50 33 41 4.46 0.00 0.00 72 37 1.82 0.0013-Jan 10.69 9.85 52 53 4.33 0.00 0.00 73 44 1.71 0.0014-Jan 7.01 23.92 37 71 4.74 0.00 0.00 79 71 1.99 0.0015-Jan 11.28 7.06 42 62 4.42 0.00 0.00 84 56 1.71 0.0016-Jan 10.39 21.15 53 57 3.97 0.00 0.00 99 52 1.67 0.0017-Jan 13.78 1.54 63 67 3.69 0.00 0.00 89 46 1.41 4.1718-Jan 7.62 11.65 61 50 3.69 0.00 0.00 106 47 1.64 0.0019-Jan 3.36 5.86 13 40 4.20 0.00 0.00 49 44 1.65 0.0020-Jan 6.33 7.62 36 50 4.03 0.00 0.00 68 37 1.62 0.0021-Jan 11.63 8.56 49 68 4.35 0.00 0.00 90 62 1.69 0.0022-Jan 7.15 8.60 82 63 4.16 0.00 0.00 116 50 1.71 0.0023-Jan 2.15 4.74 78 51 3.26 0.00 2.00 107 28 1.26 4.1724-Jan 6.97 1.03 96 83 4.97 0.00 0.00 133 87 1.82 0.0025-Jan 2.24 0.25 107 75 4.65 0.00 0.00 157 85 1.86 0.0026-Jan 11.31 1.34 83 67 3.56 0.00 1.40 130 66 1.67 0.0027-Jan 6.12 5.65 50 75 4.24 0.00 0.00 82 57 1.56 4.1728-Jan 2.29 6.64 18 55 4.03 0.00 0.00 65 49 1.54 0.0029-Jan 7.74 3.95 50 61 3.97 0.00 0.00 90 55 1.54 0.0030-Jan 2.25 1.76 77 70 4.46 0.00 0.50 124 63 1.75 4.1731-Jan 2.33 0.41 82 94 4.93 0.00 0.70 120 91 1.80 0.00

Máximo 13.93 23.92Mínimo 0.50 0.25Média 7.11 7.94 56 55 4,18 0,0 0,15 94 48 1.67 0.94Mediana 7.01 7.06DesvPad 4.11 6.08N0 dados 31

Estação Madre de DeusCONCENTRAÇÕES Estação RLAM(ug/m3)

Verifica-se que em 52% dos casos o modelo superestimou os valores medidos e que em 48% o modelo subestimou os valores medidos.



133

-4 0 4 8 12 16 20 24 28

SO2 MEDIDO (ug/m3)

0

1

2

3

4

5

6

7

8

Nú

mer

o d

e d

ado

s o

bse

rvad

os

Figura A1 – Histograma dos dados de SO2 medidos em janeiro.

-2 0 2 4 6 8 10 12 14 16

ISCST3 - SO2 (ug/m3)

0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

Nú

mer

o d

e o

bse

rvaç

ões

Figura A2 – Histograma dos dados de SO2 calculados em janeiro



134

A.2 – Dados do Mês de Fevereiro de 2003

Tabela A.2 – Dados para análise de correlação fevereiro 2003 DATA

DIREÇÃO Frequência Velocidade Calmaria Chuva DIREÇÃO FrequênciaVelocidade CalmariaISCST3 MEDIDO DEG média FROM média

FROM % m/s % mm DEG % m/s %1-Feb 2.26 0.18 94 96 5.06 0.00 0.20 134 82 1.75 0.006-Feb 4.66 0.38 96 81 4.52 0.00 0.00 130 57 1.66 8.337-Feb 5.21 1.34 85 90 4.99 0.00 0.00 119 77 1.47 12.5011-Feb 3.26 0.68 81 60 4.12 0.00 0.00 122 47 1.67 0.0012-Feb 4.52 3.53 74 78 3.69 0.00 0.40 108 62 1.33 0.0014-Feb 11.12 1.29 82 80 4.07 0.00 0.00 112 63 1.62 0.0015-Feb 4.56 0.46 93 86 4.20 0.00 0.00 131 87 1.76 0.0016-Feb 14.03 0.33 94 83 4.31 0.00 0.00 128 74 1.73 4.1717-Feb 7.61 2.40 70 49 4.01 0.00 0.00 119 45 1.64 4.1718-Feb 8.43 5.46 59 48 4.33 0.00 0.00 90 40 1.66 0.0019-Feb 3.04 4.78 81 48 4.01 0.00 0.00 111 43 1.77 0.0020-Feb 9.25 0.38 85 92 4.72 0.00 0.00 128 93 1.78 0.0022-Feb 1.17 0.51 93 51 4.07 0.00 0.20 147 52 1.69 8.3324-Feb 5.54 1.64 54 74 3.00 0.00 0.50 88 52 1.13 8.3325-Feb 1.48 0.48 95 63 4.37 0.00 0.60 118 34 1.29 37.5026-Feb 3.42 2.15 63 56 4.07 0.00 0.00 105 45 1.66 0.0027-Feb 2.35 8.86 74 47 3.69 0.00 0.00 125 42 1.62 0.0028-Feb 7.15 3.56 68 80 4.24 0.00 0.00 112 77 1.58 0.00

Máximo 14.03 8.86Mínimo 1.17 0.18Média 5.50 2.13 86 73 4.43 0.3 0.11 126 67 1.65 4.76Mediana 4.61 1.32DesvPad 3.49 2.33No Dados 18

(ug/m3)Estação Madre de DeusCONCENTRAÇÕES Estação RLAM


-1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

SO2 Medido (ug/m3)

0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

Nú

mer

o d

e d

ado

s o

bse

rvad

os

Figura A.3 – Histograma dos dados de SO2 medidos em fevereiro



135

-2 0 2 4 6 8 10 12 14 16

ISCST3 SO2 - (ug/m3)

0

1

2

3

4

5

6

Nú

mer

o d

e d

ado

s o

bse

rvad

os

Figura A.4 – Histograma dos dados de SO2 calculados em fevereiro

A.3 - Dados do Mês de Março de 2003

Tabela A.3 – Dados para análise de correlação março 2003 DATA

DIREÇÃO Frequência Velocidade Calmaria Chuva DIREÇÃO FrequênciaVelocidade CalmariaDEG média FROM média

ISCT3 MEDIDO FROM % m/s % mm DEG % m/s %1-Mar 5.52 0.49 74 74 4.42 0.00 0.00 112 59 1.77 0.004-Mar 5.50 1.18 83 90 4.20 0.00 2.20 122 73 1.71 0.005-Mar 0.57 0.74 92 92 5.10 0.00 0.00 133 72 1.90 4.176-Mar 5.02 3.87 64 84 4.20 0.00 0.00 99 88 1.52 0.007-Mar 12.16 5.27 48 76 4.12 0.00 0.00 88 61 1.12 12.508-Mar 4.39 3.22 58 48 3.99 0.00 0.00 111 45 1.71 0.0010-Mar 6.68 3.56 79 78 3.64 0.00 0.70 131 77 1.52 0.0011-Mar 10.00 5.99 37 89 2.14 4.17 4.10 29 53 0.67 33.3312-Mar 0.59 0.27 93 30 3.69 0.00 0.00 159 33 1.45 8.3313-Mar 13.96 5.16 71 61 2.87 0.00 0.00 105 45 1.13 16.6714-Mar 2.80 0.86 65 81 4.20 0.00 0.00 102 59 1.31 8.3315-Mar 4.52 0.31 87 95 4.59 0.00 0.10 120 94 1.58 4.1716-Mar 12.52 4.19 81 54 3.26 0.00 4.40 126 55 1.17 8.3317-Mar 1.37 1.46 30 37 3.43 0.00 0.00 68 25 1.32 0.0018-Mar 14.17 3.37 50 59 2.92 0.00 1.20 70 46 1.20 0.0019-Mar 5.36 0.81 75 63 3.94 0.00 0.00 119 37 1.56 0.0020-Mar 8.59 1.30 60 71 3.04 4.17 0.30 111 39 1.13 12.5021-Mar 13.16 0.49 45 45 2.66 0.00 0.90 109 34 1.26 0.0022-Mar 17.69 4.48 48 68 3.30 0.00 0.00 84 64 1.41 4.1723-Mar 7.05 2.60 45 65 3.22 0.00 0.00 77 54 1.21 4.1724-Mar 4.59 3.08 68 60 3.34 0.00 0.40 112 49 1.36 0.0025-Mar 0.97 0.10 94 90 4.37 0.00 0.00 129 71 1.64 0.0026-Mar 5.08 0.74 118 44 4.37 0.00 0.00 152 46 1.80 0.0027-Mar 3.85 1.25 107 25 4.12 0.00 0.00 189 56 1.69 12.5028-Mar 0.09 0.65 115 83 4.46 0.00 4.60 168 76 1.71 4.1730-Mar 1.05 0.21 118 49 4.52 0.00 0.70 154 54 1.77 0.00





136


-0.5 0.5 1.5 2.5 3.5 4.5 5.5 6.5

SO2 medido (ug/m3)

0

1

2

3

4

5

6

7N

úm

ero

de

ob

serv

açõ

es

Figura A.5 – Histograma dos dados de SO2 medidos em março

-2 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20

ISCST3 - SO2 - (ug/m3)

0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

Nú

mer

o d

e o

bse

rvaç

ões

Figura A.6 – Histograma dos dados de SO2 calculados em março.



137

A.4 - Dados do Mês de Abril de 2003

Tabela A.4 – Dados para análise de correlação abril 2003 DATA

DIREÇÃO Frequência Velocidade Calmaria Chuva DIREÇÃO FrequênciaVelocidade CalmariaDEG média DEG média

ISCT3 MEDIDO FROM % m/s % mm FROM % m/s %1-Apr 2.59 0.11 79 61 3.73 12.50 0.00 135 65 1.53 4.173-Apr 12.74 0.47 58 61 3.39 0.00 0.00 150 94 2.06 0.004-Apr 0.09 0.84 107 78 4.42 0.00 0.00 144 94 1.89 4.175-Apr 0.64 10.78 104 69 4.63 0.00 0.00 87 20 1.41 0.006-Apr 2.80 5.55 85 62 3.13 0.00 0.00 25 28 1.38 0.007-Apr 3.40 2.60 94 49 3.77 0.00 0.00 42 31 1.49 0.008-Apr 1.17 2.13 113 50 3.73 0.00 0.00 149 15 1.49 4.179-Apr 0.09 1.08 84 65 3.77 0.00 0.00 89 75 1.24 12.50

10-Apr 0.58 3.97 94 43 3.43 0.00 0.00 78 17 1.38 8.3315-Apr 6.33 1.10 78 63 3.30 0.00 9.30 218 96 1.91 0.0016-Apr 1.22 0.84 48 40 3.39 0.00 17.50 219 97 1.76 0.0017-Apr 2.36 5.42 31 38 3.26 4.17 1.00 234 71 1.22 4.1718-Apr 6.55 0.40 53 48 3.47 0.00 10.30 203 83 1.19 0.0025-Apr 1.45 0.43 129 49 4.42 0.00 0.80 185 66 1.56 0.00



Verificou-se que em 50% dos casos o modelo superestimou os valores medidos e que em 50% o modelo subestimou os valores medidos.

-1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

SO2 medido (ug/m3)

0

1

2

3

4

5

6

7

Nú

mer

o d

e o

bse

rvaç

ões

Figura A.7 – Histograma dos dados de SO2 medidos em abril.



138

-2 0 2 4 6 8 10 12 14 16


0

1

2

3

4

5

6

7

8

Nú

mer

o d

e o

bse

rvaç

ões

Figura A.8 – Histograma dos dados de SO2 calculados em abril.

A.5 – Dados do Mês de Maio de 2003

Tabela A.5 – Dados para análise de correlação maio 2003 DATA


ISCT3 MEDIDA FROM % m/s % mm FROM % m/s %2-May 9.29 2.92 3 5 2.79 8.33 0.00 42 17 1.06 8.335-May 4.64 0.36 145 14 3.22 0.00 0.30 156 61 1.41 8.336-May 1.66 0.17 117 37 2.96 0.00 0.00 189 38 1.52 0.007-May 2.25 3.64 6 16 2.62 0.00 0.80 14 11 1.21 4.178-May 2.28 5.82 60 37 3.13 0.00 0.00 14 20 1.21 8.339-May 5.46 4.35 90 79 4.07 0.00 0 116 13 1.26 0.0010-May 0.58 0.31 128 37 3.56 0.00 6.9 193 77 2.19 0.0014-May 0.60 1.97 188 40 1.89 4.17 1.7 218 46 1.19 8.3318-May 0.09 1.50 227 43 3.26 0.00 5.8 231 54 1.51 0.0019-May 0.10 0.53 113 63 2.19 4.17 2.6 184 49 1.54 0.0025-May 1.60 4.87 134 33 3.99 0.00 0 29 42 1.34 0.0027-May 0.87 1.06 234 41 2.74 0.00 1 163 64 1.30 4.1731-May 10.44 0.81 113 86 1.63 0.00 7.1 150 74 1.56 0.00






139

-0.5 0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 3.5 4.0 4.5 5.0 5.5 6.0 6.5

SO2 medido (ug/m3)

0

1

2

3

4

Nú

mer

o d

e o

bse

rvaç

ões

Figura A.9 – Histograma dos dados de SO2 medidos em maio.

-1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12


0

1

2

3

4

5

6

Nú

mer

o d

e o

bse

rvaç

ões

Figura A.10 – Histograma dos dados de SO2 calculados em maio.



140

A.6 – Dados do Mês de Junho de 2003

Tabela A.6 – Dados para análise de correlação junho 2003 DATA


ISCT3 MEDIDA FROM % m/s % mm FROM % m/s %2-Jun 2.32 0.52 102 82 2.40 0.00 0.70 153 73 0.94 33.333-Jun 2.07 1.05 96 78 3.82 0.00 0.00 164 46 1.38 12.504-Jun 2.84 0.72 64 40 1.59 8.33 2.40 193 41 0.95 16.675-Jun 2.16 0.35 71 74 2.57 12.50 1.10 108 52 0.99 12.506-Jun 1.82 1.30 66 34 2.74 20.83 0.00 206 25 1.49 0.007-Jun 2.58 0.74 107 91 3.90 4.17 0.00 168 75 1.54 4.178-Jun 2.47 0.63 94 79 3.69 0.00 1.50 141 71 1.51 8.3310-Jun 0.09 1.34 90 74 4.16 4.17 0.20 141 55 1.49 4.1719-Jun 0.77 0.91 31 12 2.87 0.00 3.40 192 48 1.25 8.3320-Jun 0.46 1.58 3 36 1.80 16.67 0.10 224 30 0.95 8.3321-Jun 0.69 0.57 137 32 1.93 25.00 0.00 225 18 1.31 8.3324-Jun 0.90 1.84 92 19 3.04 4.17 1.30 206 45 1.32 4.1725-Jun 2.84 2.04 10 20 1.80 4.17 1.20 222 31 0.96 20.8329-Jun 3.77 0.31 12 5 2.79 0.00 0.4 181 48 1.28 8.3330-Jun 1.04 0.48 36 23 2.87 0.00 0.5 182 41 2.12 12.50




0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 1.2 1.4 1.6 1.8 2.0 2.2 2.4

SO2 medido (ug/m3 )

0

1

2

3

4

Nú

mer

o d

e o

bse

rvaç

ões

Figura A.11 – Histograma dos dados de SO2 medidos em junho.



141

-0.5 0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 3.5 4.0 4.5

ISCST3 - SO2 (ug/m3 )

0

1

2

3

4

5

Nú

mer

o d

e o

bse

rvaç

ões

Figura A.12 – Histograma dos dados de SO2 calculados em junho.

A.7 - Dados do Mês de Julho de 2003

Tabela A.7 – Dados para análise de correlação julho 2003 DATA


ISCT3 MEDIDA FROM % m/s % mm FROM % m/s %3-Jul 2.21 0.38 36 35 3.00 4.17 0.00 192 48 1.75 4.174-Jul 1.07 1.26 75 69 3.69 0.00 0.00 155 30 1.32 20.835-Jul 1.32 2.11 87 37 3.77 0.00 0.00 258 14 1.00 16.6723-Jul 1.02 0.81 126 91 3.47 0.00 0.10 120 69 1.26 8.3330-Jul 0.92 1.18 57 26 1.67 8.33 2.80 212 37 1.09 12.5






142

0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 1.2 1.4 1.6 1.8 2.0 2.2 2.4

SO2 medido (ug/m3 )

0

1

2

Nú

mer

o d

e o

bse

rvaç

ões

Figura A.13 – Histograma dos dados de SO2 medidos em julho.

0.6 0.8 1.0 1.2 1.4 1.6 1.8 2.0 2.2 2.4

ISCST3 - SO2 (ug/m3 )

0

1

2

3

Nú

mer

o d

e o

bse

rvaç

ões

Figura A.14 – Histograma dos dados de SO2 calculados em julho.



143

A.8 - Dados do Mês de Agosto de 2003

Tabela A.8 – Dados para análise de correlação agosto 2003 DATA


ISCT3 MEDIDA FROM % m/s % mm FROM % m/s %1-Aug 0.42 0.62 128 44 3.07 0.00 0.00 161 38 1.39 8.335-Aug 2.96 1.75 98 63 3.52 4.17 0.30 116 47 1.25 16.678-Aug 3.22 0.57 55 31 2.49 33.33 0.20 249 15 0.98 37.5015-Aug 0.17 2.23 108 59 2.06 8.33 0.00 101 12 1.06 25.0016-Aug 9.99 3.12 65 77 2.62 8.33 0.00 41 31 1.02 12.5017-Aug 7.66 3.81 58 49 2.57 4.17 0.00 52 20 1.21 4.1718-Aug 0.58 9.52 128 93 3.04 12.50 0.00 124 86 1.47 0.0025-Aug 0.60 0.77 121 89 1.33 16.67 2.70 121 31 0.95 12.5026-Aug 1.21 2.33 94 68 2.19 29.17 0.00 23 20 1.17 12.5028-Aug 1.03 0.46 114 91 2.19 16.67 0.30 95 60 0.91 20.8329-Aug 1.14 1.74 135 71 2.36 29.17 0.00 113 32 1.13 20.83




-1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11

SO2 medido (ug/m3)

0

1

2

3

4

5

Nú

mer

o d

e o

bse

rvaç

ões

Figura A.15 – Histograma dos dados de SO2 medidos em agosto.



144

-1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11


0

1

2

3

4

5

Nú

mer

o d

e o

bse

rvaç

ões

Figura A.16 – Histograma dos dados de SO2 calculados em agosto.

A.9 - Dados do Mês de Setembro de 2003

Tabela A.9 – Dados para análise de correlação setembro 2003 DATA


ISCT3 MEDIDA FROM % m/s % mm FROM % m/s %2-Sep 6.55 0.10 131 93 4.80 0.00 0.00 137 95 1.77 4.178-Sep 1.00 1.05 123 82 3.90 0.00 0.00 120 51 1.19 16.6713-Sep 0.01 0.64 133 90 3.73 4.17 0.00 133 81 1.56 4.1714-Sep 0.75 1.31 122 44 2.07 29.17 0.00 148 29 1.36 0.0016-Sep 0.03 1.94 123 90 2.57 25.00 0.50 119 76 1.08 12.5018-Sep 3.17 0.45 126 82 2.96 4.17 0.00 124 65 1.13 20.8325-Sep 1.65 7.83 105 60 2.36 29.17 0.00 22 100 0.00 100.00






145

-1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9

SO2 medido (ug/m3)

0

1

2

3

4

Nú

mer

o d

e o

bse

rvaç

ões

Figura A.17 – Histograma dos dados de SO2 medidos em setembro.

-1 0 1 2 3 4 5 6 7 8


0

1

2

3

4

Nú

mer

o d

e o

bse

rvaç

ões

Figura A.18 – Histograma dos dados de SO2 calculados em setembro.



146

A.10 - Dados do Mês de Outubro de 2003

Tabela A.10 – Dados para análise de correlação outubro 2003 DATA

DIREÇÃO Frequência Velocidade Calmaria Chuva DIREÇÃO Frequ Velocidade CalmariaDEG média DEG média

ISCT3 MEDIDA FROM % m/s % mm FROM % m/s %6-Oct 4.56 0.49 117 71 3.09 8.33 0.90 107 57 1.17 8.338-Oct 0.64 9.29 98 89 3.47 8.33 0.00 89 83 1.25 12.5012-Oct 0.24 6.69 105 59 3.30 8.33 0.00 96 40 1.27 8.3313-Oct 5.88 1.74 135 68 4.93 0.00 0.00 142 59 1.92 8.3320-Oct 0.50 1.44 158 25 2.70 0.00 0.00 177 40 1.36 16.6721-Oct 3.52 3.90 100 67 2.36 16.67 0.00 79 23 1.26 12.5022-Oct 3.22 11.87 78 82 3.34 4.17 0.00 81 68 0.92 37.5028-Oct 1.88 1.69 115 80 3.99 4.17 0.40 113 62 1.23 16.6730-Oct 0.47 0.19 109 55 2.83 20.83 0.00 114 37 1.19 8.33




-1 1 3 5 7 9 11 13

SO2 medido (ug/m3)

0

1

2

3

4

Nú

mer

o d

e o

bse

rvaç

ões

Figura A.19 – Histograma dos dados de SO2 medidos em outubro.



147

-0.5 0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 3.5 4.0 4.5 5.0 5.5 6.0 6.5


0

1

2

3

Nú

mer

o d

e o

bse

rvaç

ões

Figura A.20 – Histograma dos dados de SO2 calculados em outubro.

A.11 - DADOS DO MÊS DE NOVEMBRO DE 2003

Tabela A.11 – Dados para análise de correlação novembro 2003 DATA


ISCT3 MEDIDA FROM % m/s % mm FROM % m/s %1-Nov 1.65 2.35 119 74 2.70 29.17 0.00 84 22 1.30 8.332-Nov 8.33 9.75 93 60 3.00 16.67 0.00 60 30 1.19 12.508-Nov 6.28 2.76 123 55 2.27 8.33 0.20 127 63 0.91 29.1710-Nov 4.40 1.03 103 67 2.87 8.33 0.00 112 98 0.51 62.5011-Nov 1.65 1.09 117 84 4.20 4.17 0.30 109 61 1.23 8.3314-Nov 4.73 4.10 69 63 3.39 0.00 0.00 102 95 0.47 66.6718-Nov 3.31 1.73 114 94 3.47 0.00 0.00 104 84 1.17 12.5022-Nov 14.10 0.94 71 72 2.49 4.17 0.00 141 90 1.82 0.0024-Nov 25.25 0.46 67 62 3.52 0.00 0.00 101 80 1.11 20.8325-Nov 10.96 5.00 78 51 4.07 0.00 0.00 81 70 1.12 16.6727-Nov 6.92 6.22 102 72 3.64 0.00 0.00 108 55 1.27 4.1728-Nov 6.62 10.10 80 55 2.87 8.33 0.00 77 80 1.14 4.1729-Nov 2.30 4.93 98 60 3.73 0.00 0.00 93 56 1.25 8.3330-Nov 1.13 41.72 90 71 3.71 16.67 0.00 94 55 1.21 12.50






148

-5 0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50

SO2 medido (ug/m3)

0

2

4

6

8

10

12

Nú

mer

o d

e o

bse

rvaç

ões

Figura A.21 – Histograma dos dados de SO2 medidos em novembro.

-2 2 6 10 14 18 22 26


0

1

2

3

4

Nú

mer

o d

e o

bse

rvaç

ões

Figura A.22 – Histograma dos dados de SO2 calculados em novembro.



149

A. 12 - Dados do Ano de 2003 Foram utilizados 163 pares de dados (calculados x medidos), onde se verificou que o ISCST3 superestimou 62% das concentrações de SO2 e subestimou 38%, em relação aos valores medidos na estação de Madre de Deus.

Tabela A.12 – Dados para análise de correlação do ano de 2003 DATA

DIREÇÃO FrequênciaVelocidade Calmaria Chuva DIREÇÃO FrequênciaVelocidade CalmariaDEG média DEG média

ISCT3 MEDIDA FROM % m/s % mm FROM % m/s %Máximo 25.25 41.72Mínimo 0.01 0.10Média 4.68 3.65 108 52 3.79 4.03 0.71 136 47 1.40 14.53Mediana 3.22 1.73DesvPad 4.38 5.08No Dados 163

CONCENTRAÇÕES Estação RLAM Estação Madre de Deus(ug/m3)

-5 0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50

SO2 medido (ug/m3)

0

20

40

60

80

100

120

140

Nú

mer

o d

e o

bse

rvaç

ões

Figura A.23 – Histograma dos dados de SO2 medidos em 2003.



150

-5 0 5 10 15 20 25 30


0

20

40

60

80

100

120

Nú

mer

o d

e o

bse

rvaç

ões

Figura A.24 – Histograma dos dados de SO2 calculados em 2003.

UFBA UNIVERSIDADE FEDERAL DA BAHIA

ESCOLA POLITÉCNICA

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