universidade federal de mato grosso faculdade de...

UNIVERSIDADE FEDERAL DE MATO GROSSO

FACULDADE DE ARQUITETURA, ENGENHARIA E TECNOLOGIA PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA DE

EDIFICAÇÕES E AMBIENTAL

SHANNY DOS SANTOS MOTA

DINÂMICA DO DIOXIDO DE CARBONO ASSOCIADO A FORMAÇÃO DE

ILHAS DE CALOR EM CUIABÁ-MT

CUIABÁ – MT

2017

SHANNY DOS SANTOS MOTA


ILHAS DE CALOR EM CUIABÁ-MT

Área de concentração: Saneamento Ambiental

Orientador: Prof.ª Drª Gersina Nobre da Rocha

Carmo Júnior.

CUIABÁ – MT

Março, 2017

Dissertação apresentada ao programa de Pós-

Graduação em Engenharia de Edificações e Ambiental

da Universidade Federal de Mato Grosso, como parte

dos requisitos para obtenção do título de Mestre.

Dados Internacionais de Catalogação na Fonte.

Ficha catalográfica elaborada automaticamente de acordo com os dados fornecidos pelo(a)

autor(a).

Permitida a reprodução parcial ou total, desde que citada a fonte.

M917d MOTA, Shanny dos Santos.Dinâmica do dióxido de carbono associado a formação de ilhas

de calor em Cuiabá-MT / Shanny dos Santos MOTA. -- 2017143 f. : il. color. ; 30 cm.

Orientador: Gersina Nobre da Rocha Carmo Júnior.Dissertação (mestrado) – Universidade Federal de Mato

Grosso, Faculdade de Arquitetura, Engenharia e Tecnologia,Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Edificações eAmbiental, Cuiabá, 2017.

Inclui bibliografia.

1. Microclima urbano. 2. Geoestatística. 3. Efeito estufa. 4.Poluição atmosférica. I. Título.

UNIVERSIDADE FEDERAL DE MATO GROSSO FACULDADE DE ARQUITETURA, ENGENHARIA E TECNOLOGIA

Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Edificações e Ambiental Campus I da UFMT, Cuiabá, Mato Grosso

CERTIFICADO DE APROVAÇÃO


ILHAS DE CALOR EM CUIABÁ - MT

Shanny dos Santos Mota

Dissertação aprovada em 21 de março de 2017.

_________________________________ Prof. Dr. Bismark Castilho Carvalho

COORDENADOR DO PPGEEA

Banca Examinadora:

___________________________________ Prof.ª Drª. Gersina Nobre da Rocha Carmo

Júnior (Presidente e Orientador)

Departamento de Engenharia Sanitária e Ambiental

Faculdade de Arquitetura, Engenharia e Tecnologia

Universidade Federal de Mato Grosso

___________________________________ Prof.ª Drª. Cleusa Aparecida Gonçalves

Pereira Zamparoni Departamento de Geografia

Instituto de Ciências Humanas e Sociais


___________________________________ Prof. Dr. José Manoel Henriques de Jesus

Departamento de Engenharia Civil



___________________________________ Prof.ª Drª. Luciana Sanches

Departamento de Engenharia Sanitária e Ambiental



__________________________________ Prof. Dr. João Carlos M. Sanches

Departamento de Engenharia Civil

Faculdade de Ciências Exatas e Tecnológicas

Universidade do Estado de Mato Grosso

Dedico este trabalho

a pessoa que sempre me inspira,

meu grande amigo Jesus;

a minha querida mãe, Diocilda Mota,

por toda dedicação, incentivo e investimento;

ao meu esposo, Wellington,

pelo amor e dedicação;

e aos meus irmãos Cristina, Magda e Júnior,

pela união em nossa caminhada.

AGRADECIMENTOS

Agradeço a minha professora orientadora, Gersina Nobre da Rocha Carmo

Júnior, pela amizade, confiança, respeito e profissionalismo na realização deste

trabalho, me incentivando a desenvolver meu próprio ponto de vista e nos

constantes desafios soube me encorajar a explorar minhas potencialidades.

A minha família que lutou muito para que esse sonho se tornasse realidade,

a dedicação aos estudos e a busca por conhecimentos estiveram presentes em

todos os momentos da minha vida. Minha querida mãe que sofria tanto quando eu

sofria, chorava tanto quanto eu chorava, em seus abraços sempre encontrava

apoio, atenção e compreensão, quando sem direcionamento me auxiliava a

encontrar um caminho. Ao meu amado irmão Edmundo Rodrigues Mota Júnior pelo

apoio durante a realização deste trabalho.

Ao meu esposo, meu porto seguro, por toda a sua compreensão e paciência.

Aquele que escutou todas as lamúrias no decorrer desse trabalho e não reclamou,

aquele que me faz sentir segura em cada passo tomado e que é essencial em

minha vida.

A professora Cleusa Aparecida Gonçalves Pereira Zamparoni, pela

dedicação, auxilio, apoio, incentivo e por todo carinho.

A professora Luciana Sanches, pela confiança e por todo o apoio

instrumental e técnico fundamental para a realização deste trabalho oferecido

durante toda essa jornada, assim como as valiosas sugestões no momento da

qualificação e disponibilidade em me auxiliar.

Aos professores José Manoel Henriques de Jesus e João Carlos M.

Sanches, pelas importantes sugestões contribuindo para a construção deste

trabalho e pela disponibilidade em participar da banca examinadora.

Aos professores Ivan Callejas, Luciane Durante e ao Programa de Pós

Graduação em Física Ambiental, em nome da professora Flávia Maria de Moura

Santos, pela atenção e auxilio com informações e apoio instrumental no

desenvolvimento deste trabalho.

Ao professor Mariano Martínez Espinosa do Departamento de Estatística,

pela importante ajuda na parte estatística deste trabalho, sempre disponível em me

auxiliar.

À Valéria Shirley Orth de Jesus, por sua amizade tão dedicada e pelo

companheirismo, levarei em meu coração tantos momentos compartilhados nesta

fase de nossas vidas.

À Vanessa Souza de Araújo que tanto contribuiu para a realização deste

trabalho, sempre disponível a me ajudar durante as coletas de dados.

A todos os colegas que me ajudaram realizar a contagem de veículos na

última coleta de campo, trabalho tão árduo, não tenho nem como retribuir tamanha

ajuda e disposição.

A Secretaria de Mobilidade Urbana de Cuiabá, em nome de Nábila Veluska

de Souza Moura, pela atenção e auxilio com informações importantes para o

desenvolvimento deste trabalho.

A Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES,

pela bolsa que permitiu minha dedicação exclusiva ao mestrado.

“Apenas consigo imaginar o quanto a

grandiosidade do ambiente está a

diminuir devido à poluição, sobretudo à

poluição atmosférica”. (Stephen

Mynhardt)

RESUMO

MOTA, S. S. Dinâmica do dióxido de carbono associado a formação de ilhas de calor em Cuiabá-MT. 2017. 143 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Edificações e Ambiental) – Universidade Federal de Mato Grosso (UFMT). Cuiabá, 2017.

Os Gases de Efeito Estufa, em especial o dióxido de carbono, vem aumentando

seus estoques naturais na atmosfera local e global devido às ações antrópicas,

tornando-se alvo de intensas pesquisas. No entanto poucos estudos têm sido

desenvolvidos buscando conhecer a dinâmica do dióxido de carbono em áreas

urbanas e suas interferências no microclima. Neste contexto, o objetivo deste

trabalho é diagnosticar a distribuição de dióxido de carbono associado à formação

de ilhas de calor na Universidade Federal de Mato Grosso campus Cuiabá e

entorno. Foram coletados dados de concentração de CO2, temperatura do ar,

umidade relativa, pressão atmosférica, cota e coordenadas geográficas, em três

estações do ano bem marcantes na região: março (período chuvoso), abril (período

de transição) e outubro (período seco), em dias de domingo e segunda-feira, em

dois horários, às 9h e 21h, por meio da técnica de transecto móvel, com sensores

sincronizados e instalados em uma base metálica fixada em um veículo com

carroceria. Para o tratamento estatístico dos dados experimentais foi utilizada a

estatística descritiva, análise de variância, correlação linear e geoestatística. O

estudo permitiu verificar a elevação na temperatura do ar com o aumento na

concentração de CO2 destacando a maior correlação entre na segunda-feira de

manhã da estação seca (r=0,87), dia 10 de outubro de 2016. Estes aumentos foram

claramente evidenciados na distribuição espacial das variáveis, por meio dos

modelos de semivariogramas e mapas de espacialização. Onde nas regiões que

circundam o campus da UFMT ocorreram as maiores concentrações de CO2 e as

maiores temperaturas do ar, tratando-se de regiões com grande fluxo de veículos

e onde concentram-se a maior parte das áreas impermeabilizadas com edificações

mais aglomeradas. Confirmando a existência de uma relação direta entre a

concentração de CO2 sobre o ambiente térmico, e estas variáveis sendo

influenciadas pelo padrão de uso e ocupação da cobertura do solo.

Palavras-chave: Microclima urbano. Geoestatística. Efeito estufa. Poluição

atmosférica.

ABSTRACT

MOTA, S. S. Dynamics of carbon dioxide associated with the formation of heat islands in Cuiabá - MT. 2017. 143 f. Dissertation (Master in Building Engineering and Environmental) - Federal University of Mato Grosso (UFMT). Cuiabá, 2017.

Greenhouse gases, especially carbon dioxide, have been increasing their natural

stocks in the local and global atmosphere due to their anthropogenic actions,

making them the target of intense research. However, few studies have been

developed seeking to know the dynamics of carbon dioxide in urban areas and their

interference in the microclimate. In this context, this work has as main objective to

diagnose the distribution of carbon dioxide associated to the formation of heat

islands at the Federal University of Mato Grosso campus Cuiabá and neighborhood.

Data were collected on CO2 concentration, air temperature, relative humidity,

atmospheric pressure, altitude and geographic coordinates, in three seasons of the

year: March (rainy season), April (transition season) and October (dry season), on

sunday and monday, in two hours, at 9:00 a.m. and 9:00 p.m., using the mobile

transect technique, with sensors synchronized and installed in a metal base fixed in

a vehicle with bodywork. For the statistical treatment of the experimental data,

descriptive statistics, variance analysis, linear correlation and geostatistics were

used. The study allowed to verify the elevation in the temperature of the air with the

increase in the concentration of CO2. Noting that the highest correlation between the

variables occurred on monday morning from the dry season (r = 0.87). These

increases were clearly evidenced in the spatial distribution of the variables, through

semivariograms models and spatialization maps. Where in the regions that surround

the UFMT campus there were the highest CO2 concentrations and the highest air

temperatures in regions with a large flow of vehicles and where most of the

waterproofed areas are concentrated with more agglomerated buildings. Confirming

the existence of a direct relationship between the CO2 concentration on the thermal

environment, and these variables being influenced by the pattern of use and

occupation of the soil surface.

Keywords: Urban microclimate. Geostatistics. Greenhouse effect. Atmospheric

pollution.

LISTA DE FIGURAS

Figura 1 - Dinâmica da atmosfera, balanço energético da radiação solar na terra.............................................................................................................................. 26

Figura 2 - Emissões brasileiras de gases de efeito estufa no período de 1990-2013 (Mt 𝐶𝑂2 𝑒𝑞) por setores de emissão. ..................................................................... 28

Figura 3 - Estimativa de emissões de gases de efeito estufa em Mato Grosso. ... 29

Figura 4 - Ciclo do dióxido de carbono. ................................................................ 30

Figura 5 - Emissões globais de gases de efeito estufa, por grupo de gases. ....... 31

Figura 6 - Vibrações da molécula de dióxido de carbono, (a) axial e (b) angular.. 32

Figura 7 - Média global das concentrações de gases com efeito estufa. .............. 33

Figura 8 - Médias Mensais de 𝐶𝑂2 medidas no observatório Mauna Loa - Havaí. 33

Figura 9 – Média anual do aumento da temperatura do ar observada entre 1986-2005, e projetada até 2100. ................................................................................. 34

Figura 10 - Projeções das mudanças de temperatura do ar anual de 2081-2100 sobre modelos-múltiplos RCP 2.6 e 8.5, relativo a 1986-2005. ............................ 35

Figura 11 - Mapa da situação atual das Políticas Públicas de Mudanças Climáticas no Brasil. .............................................................................................................. 38

Figura 12 - Emissões de 𝐶𝑂2 por categoria de veículos. ...................................... 42

Figura 13 - Albedo dos diferentes materiais urbanos. .......................................... 44

Figura 14 - Regimes de fluxo de vento associados a diferentes geometrias urbanas.............................................................................................................................. 45

Figura 15 - A influência da construção no fluxo de ar e na dispersão da poluição.............................................................................................................................. 46

Figura 16 - Situações de ventilação em área urbana: (a) e (c) favorável, (b) desfavorável......................................................................................................... 46

Figura 17 – Esquema hipotético da configuração vertical (a) e espacial (b) da ilha de calor. ............................................................................................................... 48

Figura 18 - Representação esquemática da metodologia para elaboração da dissertação........................................................................................................... 50

Figura 19 – Mapa de localização da área de estudo. ........................................... 52

Figura 20 – Histograma dos Anos Hidrológicos 2014/2015 e 2015/2016 para Cuiabá/MT. .......................................................................................................... 53

Figura 21 – Histograma das médias mensais de temperatura do ar para Cuiabá/MT, no período dos Anos Hidrológicos 2014/2015 e 2015/2016. ................................ 54

Figura 22 – Mapa do campus da UFMT e entorno em imagem Landsat com delimitação do transecto móvel e detalhamento com vista frontal. ....................... 56

Figura 23 – Instalação dos equipamentos no veículo automotor. ......................... 58

Figura 24 – Representação Gráfica de modelos de Semivariogramas. ................ 65

Figura 25 - Representação gráfica de Semivariograma e suas propriedades. ..... 66

Figura 26 – Mapa de uso e ocupação da cobertura do solo na área de estudo. .. 69

Figura 27 – Relevo na área de estudo. ................................................................ 70

Figura 28 – Gráfico de dispersão, temperatura do ar e concentração de 𝐶𝑂2, entre as estações do ano (chuva, transição e seca)...................................................... 71

Figura 29 – Diagrama Blox Pot dos dados de concentração de 𝐶𝑂2 para as estações do ano (Chuva – C; Seca – S; Transição – T). ..................................................... 72

Figura 30 – Carta de superfície do CPTEC/INPE no dia 20/03/2016 às 8h. ......... 75

Figura 31 – Frequência relativa média do vento no dia 20/03/2016, no período das 8h às 9h. .............................................................................................................. 76

Figura 32 - Semivariogramas ajustados para a aplicação da Krigagem a

concentração de 𝐶𝑂2( I ) e temperatura ( II ), para coletas realizadas em 20/03/2016 no período matutino. ............................................................................................ 77

Figura 33 - Mapas de contorno de concentração de 𝐶𝑂2( I ) e temperatura ( II ), para coletas realizadas em 20/03/2016 no período matutino. ...................................... 78

Figura 34 – Carta de superfície do CPTEC/INPE no dia 20/03/2016 às 20h. ....... 79

Figura 35 – Frequência relativa média do vento no dia 20/03/2016, no período das 20h às 21h. .......................................................................................................... 80


concentração de 𝐶𝑂2( I ) e temperatura ( II ), para coletas realizadas em 20/03/2016 no período Noturno. ............................................................................................. 81

Figura 37 - Mapas de contorno de concentração de 𝐶𝑂2( I ) e temperatura ( II ), para coletas realizadas em 20/03/2016 no período noturno. ........................................ 82


Figura 39 – Frequência relativa média do vento no dia 21/03/2016, no período das 8h às 9h. .............................................................................................................. 84





Figura 43 - Frequência relativa média do vento no dia 21/03/2016, no período das 20h às 21h. .......................................................................................................... 88


concentração de 𝐶𝑂2( I ) e temperatura ( II ), para coletas realizadas em 21/03/2016 no período noturno. .............................................................................................. 89



Figura 47 - Frequência relativa média do vento no dia 24/04/2016, no período das 8h às 9h. .............................................................................................................. 92





Figura 51 - Frequência relativa média do vento no dia 24/03/2016, no período das 20h às 21h. .......................................................................................................... 96


concentração de 𝐶𝑂2( I ) e temperatura ( II ), para coletas realizadas em 24/04/2016 no período noturno. .............................................................................................. 97



Figura 55 - Frequência relativa média do vento no dia 25/04/2016, no período das 8h às 9h. ............................................................................................................ 100


concentração de 𝐶𝑂2( I ) e temperatura ( II ), para coletas realizadas em 25/04/2016 no período matutino. .......................................................................................... 101

Figura 57 - Mapas de contorno de concentração de 𝐶𝑂2( I ) e temperatura ( II ), para coletas realizadas em 25/04/2016 no período matutino. .................................... 102

Figura 58 – Carta de superfície do CPTEC/INPE no dia 25/04/2016 às 20h. ..... 103

Figura 59- Frequência relativa média do vento no dia 25/04/2016, no período das 20h às 21h. ........................................................................................................ 104


concentração de 𝐶𝑂2( I ) e temperatura ( II ), para coletas realizadas em 25/04/2016 no período noturno. ............................................................................................ 105

Figura 61 - Mapas de contorno de concentração de 𝐶𝑂2( I ) e temperatura ( II ), para coletas realizadas em 25/04/2016 no período noturno. ...................................... 106

Figura 62 – Fluxo de veículos na área de estudo durante as coletas na estação seca. .................................................................................................................. 108


Figura 64 – Frequência relativa média do vento no dia 09/10/2016, no período das 8h às 9h. ............................................................................................................ 110





Figura 68 – Frequência relativa média do vento no dia 09/10/2016, no período das 20h às 21h. ........................................................................................................ 114





Figura 72 - Frequência relativa média do vento no dia 10/10/2016, no período das 8h às 9h. ............................................................................................................ 118





Figura 76 - Frequência relativa média do vento no dia 10/10/2016, no período das 20h às 21h. ........................................................................................................ 122




LISTA DE QUADROS

Quadro 1 - Situação dos estados brasileiros referente às políticas públicas de mudanças climáticas. ........................................................................................... 39

Quadro 2- Alterações climáticas locais produzidas pelas cidades. ....................... 43

Quadro 3 - Características urbanas e suburbanas importantes para a formação de ilhas de calor e seus efeitos no balanço de energia sobre a superfície terrestre. . 49

Quadro 4 – Resumo das campanhas realizadas para coleta de dados. ............... 57

Quadro 5 - Características dos equipamentos de medições utilizados nas campanhas. ......................................................................................................... 59

Quadro 6 - Classificação da direção do vento. ..................................................... 60

Quadro 7 - Classificação da velocidade dos ventos - Escala Beaufort. ................ 61

LISTA DE TABELAS

Tabela 1 – Análise de variância (ANOVA) e teste Tukey nos dados de temperatura

do ar e concentração de 𝐶𝑂2, entre as estações do ano (chuva, transição e seca).............................................................................................................................. 72


do ar e concentração de 𝐶𝑂2, entre os dias da semana (domingo e segunda-feira).............................................................................................................................. 73


do ar e concentração de 𝐶𝑂2, entre os turnos (manhã e noite). ........................... 74

Tabela 4 – Estatística descritiva para os dados de 𝐶𝑂2 e temperatura coletados em 20 de março de 2016 no período das 8h às 9h. ................................................... 76

Tabela 5 – Estatística descritiva para os dados de 𝐶𝑂2 e temperatura coletados em 20 de março de 2016 no período das 20h às 21 h. .............................................. 80

Tabela 6 – Estatística descritiva para os dados de 𝐶𝑂2 e temperatura coletados em 21 de março de 2016 no período das 8h às 9 h. .................................................. 85

Tabela 7 – Estatística descritiva para os dados de 𝐶𝑂2 e temperatura coletados em 21 de março de 2016 no período das 20h às 21h. ............................................... 89

Tabela 8 – Estatística descritiva para os dados de 𝐶𝑂2 e temperatura coletados em 24 de abril de 2016 no período das 8h às 9h. ...................................................... 93

Tabela 9 – Estatística descritiva para os dados de 𝐶𝑂2 e temperatura coletados em 24 de abril de 2016 no período das 20h às 21h. .................................................. 96

Tabela 10 – Estatística descritiva para os dados de 𝐶𝑂2 e temperatura coletados em 25 de abril de 2016 no período das 8h às 9h. .............................................. 100

Tabela 11 – Estatística descritiva para os dados de 𝐶𝑂2 e temperatura coletados em 25 de abril de 2016 no período das 20h às 21h. .......................................... 105

Tabela 12 – Estatística descritiva para os dados de 𝐶𝑂2 e temperatura coletados em 09 de outubro de 2016 no período das 8h às 9h. ......................................... 110

Tabela 13 – Estatística descritiva para os dados de 𝐶𝑂2 e temperatura coletados em 09 de outubro de 2016 no período das 20h às 21h. ..................................... 114

Tabela 14 – Estatística descritiva para os dados de 𝐶𝑂2 e temperatura coletados em 10 de outubro de 2016 no período das 8h às 9h. ......................................... 118

Tabela 15 – Estatística descritiva para os dados de 𝐶𝑂2 e temperatura coletados em 10 de outubro de 2016 no período das 20h às 21h. ..................................... 122

LISTA DE ABREVIATURAS E SIGLAS

ABRAVA Associação Brasileira de Refrigeração, Ar condicionado,

Ventilação, e Aquecimento.

ANSI American National Standards Institute - Instituto Nacional

Americano de Padrões.

ASHRAE American Society of Heating, Refrigerating, and Air-Conditioning

Engineers - Sociedade Americana de Aquecimento,

Refrigeração e Ar Condicionado Engenheiros.

ANVISA Agência Nacional de Vigilância Sanitária.

CDIAC Centro de Análise da Informação do Dióxido de Carbono.

CH4 Metano.

𝐂𝐎𝟐 Dióxido de carbono.

𝐂𝐎𝟐eq Dióxido de carbono equivalente.

CONAMA Conselho Nacional do Meio Ambiente.

COP Conferências das Partes.

CQNUMC Convenção Quadro das Nações Unidas sobre Mudança do

Clima.

CPTEC Centro de Previsão de Tempo e Estudos Climáticos.

DWG Drawing Database – banco de dados de desenho.

EC Eddy Covariance - Covariância de Vórtices Turbulentos.

FAET Faculdade de Arquitetura, Engenharia e Tecnologia.

Fgases Gases fluorados.

GEE Gases de Efeito Estufa.

GMT Greenwich Meridian Time.

GPS Sistema de Posicionamento Global.

HFC Hidrofluorocarbonetos.

hPa Hectopascal.

INMET Instituto de Nacional de Meteorologia.

INPE Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais.

IPCC Painel Intergovernamental sobre Mudança do Clima.

IR Infravermelho.

MDL Mecanismo de Desenvolvimento Limpo.

N2O Óxido nitroso.

NDIR Non-Dispersive Infrared – Infravermelho Não Dispersivo.

NOM Norma Oficial Mexicana.

NR Norma Regulamentadora.

NT Norma Técnica.

O3 Ozônio.

OMM Organização Mundial de Meteorologia.

ONU Organização das Nações Unidas.

OSHA Occupational Safety and Health Administration – Segurança no

Trabalho & Administração de Saúde.

PAR Photosynthetic Active Radiation - Radiações

Fotossintéticamente Ativas.

PFC Perfluorocarbonetos.

PNMC Política Nacional sobre Mudança do Clima.

PPM Parte Por Milhão.

PROCONVE Programa de Controle de Poluição do ar por Veículos

Automotores.

PROMOT Programa de Controle da Poluição do Ar por Motociclos e

Veículos Similares.

𝐑² Coeficiente de determinação.

RCP’S Representative Concentration Pathways - Caminhos

Representativos de Concentração.

RN Recomendação Normativa.

SEEG Sistema de Estimativas de Emissões de Gases de Efeito Estufa.

SF 6 Hexafluoreto de Enxofre.

SEPLAN Secretaria de Estado de Planejamento de MT.

SIRGAS Sistema de Referência Geocêntrico para as Américas.

𝐒𝐐𝐑𝐞𝐬 Soma dos Quadrados dos Resíduos.

𝐒𝐐𝐓𝐨 Soma dos Quadrados Total.

Ta Temperatura do ar.

UFMT Universidade Federal de Mato Grosso.

UR Umidade Relativa.

UTM Universal Transversa de Mercator.

UV Ultravioleta.

ZCOU Zona de Convergência de Umidade.

SUMÁRIO

1. INTRODUÇÃO............................................................................................. 21

1.1. OBJETIVO GERAL .................................................................................................. 23

1.2. OBJETIVOS ESPECÍFICOS ..................................................................................... 23

1.3. ORGANIZAÇÃO E ESTRUTURA DO TEXTO...................................................... 24

2. REVISÃO BIBLIOGRÁFICA ........................................................................ 25

2.1. GASES DE EFEITO ESTUFA: ESTADO DE ARTE .............................................. 25

2.2. DIÓXIDO DE CARBONO: INTERAÇÕES COM O CLIMA ................................. 29

2.2.1. Alterações climáticas e o papel do dióxido de carbono ........................................ 32

2.2.2. Processos de Mitigação e Resiliência .................................................................... 36

2.3. O CLIMA URBANO ................................................................................................. 41

2.3.1. Elementos climáticos, forma urbana e dispersão de poluentes ............................. 43

2.3.2. Ilha de calor ........................................................................................................... 47

3. MATERIAIS E MÉTODOS ........................................................................... 50

3.1. ÁREA DE ESTUDO .................................................................................................. 50

3.2. CARACTERIZAÇÃO DO USO E OCUPAÇÃO DA COBERTURA DO SOLO ... 54

3.3. DEFINIÇÃO DO PERCURSO DO TRANSECTO MÓVEL ................................... 55

3.4. PERÍODO DE MEDIÇÃO DAS VARIÁVEIS MICROMETEOROLÓGICAS E DE

QUALIDADE DO AR ........................................................................................................ 57

3.5. COLETA DE DADOS ............................................................................................... 58

3.5.1. Instrumentação utilizada ........................................................................................ 58

3.5.2. Velocidade e direção do vento .............................................................................. 60

3.5.3. Condições meteorológicas durante as coletas de dados ........................................ 61

3.6. TRATAMENTO DOS DADOS E SIMULAÇÃO POR MEIO DE SOFTWARE ... 62

3.6.1. Descrição estatística aplicada aos dados experimentais ........................................ 62

3.6.2. Análise de variância e correlação linear ................................................................ 62

3.6.3. Tratamento geoestatístico ...................................................................................... 63

4. RESULTADOS E DISCUSSÕES ................................................................. 68

4.1. MAPA DE USO E OCUPAÇÃO DA COBERTURA DO SOLO ....................... 68

4.2. ANÁLISE GERAL DAS CORRELAÇÕES E DAS VARIÂNCIAS ....................... 71

4.3. ANÁLISE MICROCLIMÁTICA NO PERÍODO CHUVOSO ................................. 74

4.3.1. Análise descritiva e geoestatística em 20 de março de 2016 ................................ 74

4.3.1.1. Período Matutino ................................................................................................... 75

4.3.1.2. Período Noturno .................................................................................................... 79

4.3.2. Análise descritiva e geoestatística em 21 de março de 2016 ................................ 83


4.3.2.2. Período Noturno .................................................................................................... 87

4.4. ANÁLISE MICROCLIMÁTICA NO PERÍODO DE TRANSIÇÃO ....................... 91

4.4.1. Análise descritiva e geoestatística em 24 de abril de 2016 ................................... 91


4.4.1.2. Período Noturno .................................................................................................... 95

4.4.2. Análise descritiva e geoestatística em 25 de abril de 2016 ................................... 98


4.4.2.2. Período Noturno .................................................................................................. 102

4.5. ANÁLISE MICROCLIMÁTICA NO PERÍODO DE ESTIAGEM ........................ 107

4.5.1. Análise descritiva e geoestatística em 09 de outubro de 2016 ............................ 108

4.5.1.1. Período Matutino ................................................................................................. 108

4.5.1.2. Período Noturno .................................................................................................. 113

4.5.2. Análise descritiva e geoestatística em 10 de outubro de 2016 ............................ 116

4.5.2.1. Período Matutino ................................................................................................. 117

4.5.2.2. Período Noturno .................................................................................................. 120

5. CONCLUSÕES .......................................................................................... 125

5.1. RECOMENDAÇÕES .............................................................................................. 126

REFERÊNCIAS ................................................................................................ 128

APÊNDICE ....................................................................................................... 142

21

1. INTRODUÇÃO

Os Gases de Efeito Estufa (GEE), em especial o dióxido de carbono, vem

aumentando seus estoques naturais na atmosfera local e global devido às ações

antrópicas. Tornando-se alvo de intensas análises e estudos, bem como os seus

efeitos sobre o planeta.

Estudos realizados pelo Painel Intergovernamental sobre Mudança do Clima

– IPCC (2015) indicaram que a concentração do dióxido de carbono (CO2) na

atmosfera tem aumentado notavelmente desde o início da revolução industrial e

juntamente com o aumento na concentração desse composto e de outros gases de

efeito estufa foram detectadas mudanças em todo o sistema climático, sendo

provável que tenha sido a causa dominante do aquecimento observado desde

meados do século 20.

O aumento na concentração do CO2 pode alterar o sistema climático e os

sistemas naturais; e os humanos têm se mostrado sensíveis a essas mudanças.

Projeções indicam a probabilidade de ocorrência de ondas de calor com maior

frequência e mais duradouras, eventos extremos de precipitação pluviométrica,

acidificação e aumento do nível dos oceanos, alterações no sistema hídrico e perda

na produtividade agrícola.

Além de que, o aumento de CO2 na atmosfera local resulta

consequentemente em elevação da concentração desse elemento em ambientes

internos, visto estarem intrinsecamente ligados, agravando ainda mais os efeitos

sobre a saúde.

Estudos nacionais e internacionais mencionam que concentrações de CO2

em ambientes internos implicam em risco potencial para a saúde dos ocupantes,

os estudos realizados por Ferreira e Cardoso (2014) concluíram que concentrações

elevadas de CO2, acima do que preconiza a norma técnica portuguesa NT-SCE-02,

resultaram em patologias respiratórias aos ocupantes da edificação, como rinite

alérgica, estertores/sibilos, asma, falta de concentração, dores de cabeça e irritação

das mucosas.

Cidades são as principais fontes de gases de efeito estufa. O consumo de

combustíveis fósseis e transformações drásticas no uso da superfície do solo

associada com a urbanização causaram graves alterações nos ciclos

biogeoquímicos, especialmente no ciclo do carbono, com consequências no clima

22

regional e global. O aumento do CO2 é reconhecido como o principal gás causador

do efeito estufa introduzido pela ação do homem na atmosfera.

No entanto poucos estudos têm sido desenvolvidos buscando conhecer a

dinâmica do dióxido de carbono em áreas urbanas e suas interferências no

microclima. Foi encontrado o trabalho de Velasco et. al (2014), desenvolvido em

zona tropical1 onde foi descrito o fluxo de CO2 em um bairro residencial/comercial

na cidade do México através de medições diretas do gás pelo método de

Covariância de Vórtices Turbulentos (em inglês Eddy Covariance - EC), este fluxo

foi comparado com as emissões extraídas do inventário de emissões oficiais da

área. As estimativas de contribuições do solo e da respiração humana foram

somados às emissões e o CO2 sequestrado pela vegetação foi calculado numa base

anual através de equações alométricas. Nos dias de semana o fluxo médio diário

de CO2 foi 74,11 Mg. km−2. dia−1, onde o tráfego de veículos foi o principal

contribuinte de CO2 para a atmosfera representando 72% das emissões. Também

foi observado um padrão claro com pico matutino e noturno durante a hora do rush.

Day (2002) monitorou a influência da urbanização sobre as concentrações

de CO2, perto do centro urbano e na borda da área metropolitana de Phoenix,

Arizona, assim como avaliou a interferência das variáveis meteorológicas e os

padrões de densidade de tráfego sobre a variabilidade diária das concentrações de

CO2. As concentrações foram mais altas em locais próximos ao centro urbano do

que no limite metropolitano em todo horário do dia, com as maiores diferenças à

noite. As concentrações média de CO2 próximas ao centro urbano foi

aproximadamente 19 ppm mais alta no decorrer do dia (396 ppm perto do centro

urbano versus 377 ppm na borda da região metropolitana). E em geral, as

concentrações de CO2 deram baixas em altas radiações fotossintéticamente ativas2

(em inglês Photosynthetic Active Radiation - PAR) e altas velocidades do vento.

George et al. (2007) através de um transecto registrou as concentrações de

CO2 atmosférico, temperatura do ar e outras variáveis ambientais em uma área

1 Quanto ao clima, sua principal característica é o predomínio de temperaturas elevadas, bem como

a ausência de uma estação propriamente fria. Como as temperaturas são em geral elevadas, o principal elemento diferenciador dos subtipos climáticos é a pluviosidade (e às vezes a altitude). Assim encontra-se, por exemplo, clima quente e úmido, quente e seco e tropical de altitude (CLICK ESCOLAR, 2016).

2 A Radiação Fotossintéticamente Ativa (PAR) compreende a faixa espectral da radiação solar de comprimento de onda de 0,4 µm a 0,7 µm, quantidade de radiação solar potencialmente disponível para os processos fotossintéticos (NUNES et al., 2012).

23

urbana e comparou com o subúrbio e locais rurais na cidade de Baltimore, Mayland

– EUA. A concentração de CO2 atmosférico no local urbano foi maior em média 66

ppm em relação ao local rural durante os 5 anos do estudo. A temperatura do ar foi

significativamente maior no local urbano (14,8° C) em comparação com os locais

suburbanos (13,6° C) e rurais (12,7° C).

Também foram desenvolvidos outros trabalhos experimentais em áreas

urbanas abordando a concentração de dióxido de carbono tais como Grimmond

(2002), em Chicago, Illinois; Gratani e Varone (2005), em Roma, Itália; Moriwaki,

Kanda, Nitta (2006), em Tóquio, Japão; Coutts, Beringer, Tapper (2007), em

Melbourne, Austrália; e Crawford e Christen (2014), em Vancouver, Canadá.

Neste contexto, as cidades se tornam cruciais para esforços de mitigação

dos gases de efeito estufa. E no Brasil não foram encontradas pesquisas

relacionadas à distribuição espacial do dióxido de carbono em áreas urbanas,

portanto este trabalho pretende contribuir para o avanço dos estudos do clima

urbano. Possibilitando o entendimento da atuação do CO2 e da temperatura ao uso

e ocupação da superfície do solo na Universidade Federal de Mato Grosso (UFMT)

campus Cuiabá e entorno, colaborando para o diagnóstico de um microclima

urbano específico.

1.1. OBJETIVO GERAL

O objetivo geral deste trabalho foi:

Diagnosticar a distribuição do dióxido de carbono associado à formação de

ilhas de calor na Universidade Federal de Mato Grosso campus Cuiabá e entorno.

1.2. OBJETIVOS ESPECÍFICOS

Como objetivos específicos têm-se:

Analisar o uso e ocupação da cobertura do solo na universidade e entorno;

Quantificar as concentrações de dióxido de carbono e temperatura do ar, em

períodos de chuva, transição e estiagem;

Ajustar modelo matemático que melhor representa a dependência espacial

dos dados, por semivariogramas;

24

Analisar a dinâmica espacial do dióxido de carbono e temperatura do ar

utilizando a geoestatística;

Analisar a dependência das variáveis (dióxido de carbono e temperatura do

ar) em função do uso e ocupação da cobertura do solo.

1.3. ORGANIZAÇÃO E ESTRUTURA DO TEXTO

A dissertação está estruturada em 5 capítulos, sendo o primeiro a introdução.

No capítulo 2 foram abordados assuntos sobre “Gases de Efeito Estufa” em

que se apresenta um panorama geral sobre o tema e estimativas de emissão de

GEE por setor, no Brasil e no estado de Mato Grosso. “Dióxido de Carbono”

mostrando o ciclo do carbono no planeta, a interação deste componente sobre o

clima, as principais evidências presentes nos estudos do IPCC que indicam a

progressão do CO2 na atmosfera e projeções que denunciam a elevação da

temperatura global e as principais ações de mitigação no nível nacional e

internacional. “O clima urbano” traz as principais influências da cidade no clima

urbano, apresentando os elementos climáticos que mais interferem na formação

dos microclimas e formas para melhorar a dispersão de poluentes.

No capítulo 3 desenvolve-se a metodologia do presente trabalho,

caracteriza-se a área de estudo, os equipamentos utilizados no experimento e a

metodologia de coleta, e o software de simulação geoestatística empregado na

pesquisa.

O capítulo 4 refere-se aos resultados obtidos em todo o processo

metodológico e o entendimento sobre a importância dos mesmos, no âmbito do

trabalho. O último capítulo realça as conclusões e resultados mais importantes

deste trabalho, e recomendações para o desenvolvimento de trabalhos futuros.

Segue-se as referências bibliográficas e posteriormente, o apêndice.

25

2. REVISÃO BIBLIOGRÁFICA

2.1. GASES DE EFEITO ESTUFA: ESTADO DE ARTE

O efeito estufa é um mecanismo natural de aquecimento térmico que

possibilita a manutenção da temperatura média do planeta em condições ideais de

vida humana na Terra. Sem a atuação deste fenômeno o planeta poderia ficar muito

frio impossibilitando o desenvolvimento de grande parte de espécies animais e

vegetais. De acordo com o Ministério do Meio Ambiente – Brasil (2016) a presença

desses gases na atmosfera proporciona uma temperatura média global, próxima à

superfície de 14ºC, e caso não existissem naturalmente, a temperatura média do

planeta seria muito baixa, na ordem de 18ºC negativos.

A Agência Europeia do Ambiente, União Europeia (2013), assegura que o ar

é composto por cerca de 78% de nitrogênio, 21% de oxigénio e 1% de argônio. E

pequenas quantidades por gases como o dióxido de carbono (CO2), metano (CH4),

óxido nitroso (N2O), ozônio (O3) e vapor d’água. De acordo com a agência, as

concentrações desses gases são geralmente medidas em partes por milhão (ppm),

e que em 2011 as concentrações do dióxido de carbono foram estimadas em cerca

de 391 ppm, ou 0,0391%. Ainda segundo a referida fonte, esta afirma que muitos

processos climáticos não são controlados pelos constituintes mais abundantes na

atmosfera, mas pelos gases residuais, e que alterações nessas quantidades podem

provocar mudanças no clima.

Os gases de efeito estufa são assim denominados devido a propriedade de

absorverem a radiação infravermelha. De acordo com Muniz (2012) a Terra absorve

infravermelho na região de 800 a 300 nm, desse total 50% é absorvido pela

superfície, 20% fica retido nos gases, onde o ultravioleta (UV) pelo ozônio

estratosférico e oxigênio, e infravermelho (IR) pelo dióxido de carbono e água, e os

30% são refletidos para o espaço. Porém nem todo infravermelho emitido pela

superfície da Terra e pela atmosfera vai diretamente para o espaço, já que alguns

gases absorvem temporariamente a luz nesse comprimento de onda. A Figura 1

demonstra o esquema simplificado do efeito estufa.

26

Figura 1 - Dinâmica da atmosfera, balanço energético da radiação solar na terra.

Fonte: eco.ib.usp.br/lepac/conservacao/ensino/imagens/esquema_efeitoestufa.jpg.

O problema não é o fenômeno natural, mas o agravamento dele. O homem

tem potencializado os efeitos do fenômeno através de atividades que resultam no

progressivo incremento de gases formadores do efeito estufa, retendo mais calor

na atmosfera e consequentemente acentuando o aquecimento na terra.

Não são todos os gases que compõe a atmosfera que possuem a

característica de absorver energia, segundo Ministério do Meio Ambiente, Brasil

(2008), o nitrogênio e o oxigênio não exercem quase nenhum efeito estufa.

Os principais gases de efeito estufa emitidos pelas atividades humanas são:

- Dióxido de carbono (𝐶𝑂2) o uso de combustíveis fósseis é a principal fonte

de 𝐶𝑂2. A maneira pela qual as pessoas usam a terra também é uma importante

fonte de 𝐶𝑂2, especialmente quando envolve o desmatamento, pelo processo de

decomposição da madeira e seus resíduos.

O dióxido de carbono é responsável por cerca de 52,5% do efeito estufa

(BRASIL, 2008).

- Metano (𝐶𝐻4) atividades agrícolas, gestão de resíduos, uso de energia e

queima de biomassa, tudo contribui para emissões de CH4.

O metano é responsável por cerca de 17,3% do efeito estufa (BRASIL,

2008).

27

- Óxido nitroso (N2O) as atividades agrícolas, tais como o uso de

fertilizantes, são a principal fonte de emissões de N2O. Queima de biomassa

também gera N2O.

Assim como os outros gases os N2O também são gerados por processos

naturais que ocorrem em solos e nos oceanos. É responsável por

aproximadamente 5,4% do efeito estufa (BRASIL, 2008).

- Gases fluorados (Fgases) os processos industriais, refrigeração, bem

como a utilização de uma variedade de produtos de consumo contribuem para as

emissões de gases fluorados, que incluem hidrofluorocarbonetos (HFC),

perfluorocarbonetos (PFC) e hexafluoreto de enxofre (SF 6 ).

A Figura 2 mostra a estimativa anual de emissão de GEE por setor no Brasil

compreendido entre os anos de 1990 a 2013 realizada por SEEG (2015), onde

observa-se que as emissões de 𝐶𝑂2eq (dióxido de carbono equivalente)3 pelo uso

da terra foi o setor mais representativo e a partir de 2005 as emissões por este setor

começaram a declinar e emissões pelos setores da agropecuária e energia

aumentaram consideravelmente. Essas variações de emissões pelo setor de uso

da terra são explicadas pelo intenso desmatamento ocorrido na Amazônia. Entende

se por energia, emissões devido à queima de combustíveis e emissões fugitivas4

da indústria de petróleo, gàs e carvão mineral. E agropecuária, emissões devido à

fermentação entérica do gado, manejo de dejetos animais, solos agrícolas, cultivo

de arroz e queima de resíduos agrícolas.

3 Dióxido de carbono equivalente (𝐶𝑂2 eq) trata-se da representação dos demais gases de efeito

estufa (GEE) em forma de 𝐶𝑂2. É o resultado da multiplicação das toneladas emitidas do GEE pelo seu potencial de aquecimento global. Por exemplo, o potencial de aquecimento global do gás

metano é 21 vezes maior do que o potencial do 𝐶𝑂2, logo o 𝐶𝑂2eq do metano é igual a 21 (PINTO, 2010).

4 Emissões fugitivas são lançamentos difusos na atmosfera de qualquer forma de matéria sólida, líquida ou gasosa, efetuada por uma fonte que não possui dispositivo projetado para dirigir ou controlar seu fluxo (Resolução n° 382/2006). Estas emissões não são intencionais (vazamentos).

28

Figura 2 - Emissões brasileiras de gases de efeito estufa no período de 1990-2013 (Mt 𝐶𝑂2eq) por setores de emissão.

Fonte: SEEG, 2015.

De acordo com o Sistema de Estimativas de Emissões de Gases de Efeito

Estufa (SEEG), entidade que realiza estimativa de emissões de GEE a partir de

metodologias e dados disponibilizados pelo IPCC, Inventários Brasileiros de

Emissões e Remoções Antrópicas de Gases do Efeito Estufa e em dados obtidos

junto a relatórios governamentais, institutos, centros de pesquisa, entidades

setoriais e organizações não governamentais. Em 2014 o Brasil contribuiu com 1,58

Gt 𝐶𝑂2eq, o que representou 3% das emissões globais anuais. De acordo com a

SEEG a emissão per capita no Brasil em 2014 foi 7,7 t𝐶𝑂2eq/habitante. Esta

entidade ainda informa que o IPCC em seu quinto relatório estimou que as

emissões globais acumuladas devem ser limitadas a 1.000 Gt 𝐶𝑂2eq entre 2012 e

2100 para que a temperatura global eleve apenas em 2°C, ou seja a emissão per

capita global deve ser cerca de 1 a 3 toneladas por habitante por ano neste século.

O estado de Mato Grosso em 2014 ocupou o terceiro lugar no ranking

nacional de emissão de GEE, emitiu 145 Mt 𝐶𝑂2eq onde 63% equivalente ao 𝐶𝑂2,

23% ao CH4 e 13% ao N2O. O setor que mais contribuiu com as emissões foi o setor

de uso da terra seguido pela agropecuária e energia, conforme a Figura 3.

29

Figura 3 - Estimativa de emissões de gases de efeito estufa em Mato Grosso.

Fonte: SEEG, 2014

Por conta do aumento das concentrações atmosféricas de Gases de Efeito

Estufa (GEE) e das consequentes alterações climáticas globais, esta questão

ambiental começou a ser estudada com maior ênfase e os países passaram a tomar

medidas mais adequadas para reduzir essas emissões, mais adiante serão

apresentadas estas ações.

2.2. DIÓXIDO DE CARBONO: INTERAÇÕES COM O CLIMA

O dióxido de carbono é um composto químico constituído por dois átomos

de oxigênio e um de carbono. É essencial para a manutenção da vida, visto que

participa do processo de fotossíntese, fundamental para a manutenção dos seres

vivos pois transforma a energia solar em química que é distribuída por toda a cadeia

alimentar.

Este composto é encontrado naturalmente na atmosfera, sua concentração

é controlada pelos ciclos naturais e biogeoquímicos. Onde os ciclos biológicos

compreendem as trocas de 𝐶𝑂2 entre os seres vivos e a atmosfera, através da

fotossíntese com a absorção pelas plantas, e da respiração com emissão para a

30

atmosfera. E os ciclos biogeoquímicos compreende a transferência do 𝐶𝑂2 entre a

atmosfera e a litosfera - oceanos, rios e solo (PEARCE, 2002).

Porém alterações nos estoques naturais do 𝐶𝑂2 através de ações

antropogênicas principalmente da queima de combustíveis fósseis e do uso da

terra, desmatamentos e queimadas, tem produzido um aumento em sua

concentração na atmosfera acarretando mudanças no clima local e global. A Figura

4 demonstra o ciclo do dióxido de carbono.

Figura 4 - Ciclo do dióxido de carbono.

Fonte: Pearce, 2002.

O dióxido de carbono é muito representativo na energética globo-atmosfera,

absorvendo a energia solar de determinado comprimento de onda. Para Carvalho

Jr e Lacava (2003) o 𝐶𝑂2 é responsável por cerca da metade da radiação

infravermelha retida na atmosfera. O IPCC (2015), com base em dados de

emissões globais de 2010, publicou em seu relatório as emissões antropogênicas

globais de GEE com classificação por grupo de gases, observa que o 𝐶𝑂2 de origem

da queima de combustíveis fósseis e processos industriais representam as maiores

emissões de GEE, conforme demostrado na Figura 5.

31

Figura 5 - Emissões globais de gases de efeito estufa, por grupo de gases.

Fonte: IPCC, 2015.

Grande parte do efeito estufa natural se deve à presença da água na

atmosfera, de acordo com Tolentino e Rocha Filho (1998) 85% pelo vapor d'água

e 12% por partículas de água. O dióxido de carbono tem sido apontado como o

grande vilão do efeito estufa pelo fato de sua presença decorrer também das

atividades humanas. E por ser formado por moléculas de geometria linear e de

carácter apolar lhe conferindo características de aquecimento.

Segundo Tolentino e Rocha Filho (1998) a irradiação solar infravermelha

interage com moléculas alterando sua configuração, especialmente por meio de

vibrações dos átomos mudando o momento dipolar da molécula ativando-a no

infravermelho. De acordo com o autor a molécula é ativa no infravermelho ao vibrar

no modo de deformações assimétrica axial e angular, logo esta absorverá o 𝐶𝑂2 na

faixa em torno de 4,25 µm e 15 µm, respectivamente. Conforme demonstrado na

Figura 6.

32

Figura 6 - Vibrações da molécula de dióxido de carbono, (a) axial e (b) angular.

a)

(b)

Fonte: Tolentino e Rocha Filho (1998).

2.2.1. Alterações climáticas e o papel do dióxido de carbono

De acordo com o 5º relatório do IPCC, publicado em 2015, a concentração

do dióxido de carbono na atmosfera tem aumentado notavelmente desde o início

da revolução industrial. Anteriormente a concentração era cerca de 280 ppm5 e

passou para uma média de 385 ppm em 2010. As concentrações de gases em

escala global antes de 1750, início da revolução industrial, são assumidas como

praticamente não influenciadas por atividades humanas como a agricultura, o

desmatamento e a queima de combustíveis fósseis. Observa-se que cerca de

metade das emissões antropogênicas de CO2 entre 1850 e 2010 ocorreram nos

últimos 40 anos, conforme demostrado na Figura 7.

5 ppm (partes por milhão) é a razão do número de moléculas de 𝐶𝑂2 em relação ao número total de

moléculas de ar seco. Por exemplo, 300 ppm significam 300 moléculas de 𝐶𝑂2 por milhão de moléculas de ar seco.

33

Figura 7 - Média global das concentrações de gases com efeito estufa.

Fonte: IPCC, 2015.

De acordo com o Centro de Análise da Informação do Dióxido de Carbono

(CDIAC) 6 a concentração média de 𝐶𝑂2 em junho de 2015 foi 403,94 ppm,

conforme Figura 8, em que apresenta a concentração mensal de 𝐶𝑂2 na

atmosférica, medidas no Observatório Mauna Loa no Havaí. A linha azul é a média

mensal de 𝐶𝑂2 determinada a partir de médias diárias e a linha preta representa a

tendência média mensal de 𝐶𝑂2 corrigido para o ciclo sazonal.

Figura 8 - Médias Mensais de 𝐶𝑂2 medidas no observatório Mauna Loa - Havaí.

Fonte: Tans e Keeling, 2015.

6 CEDIAC - Carbon Dioxide Information Analysis Center é uma organização dentro do Departamento

de Energia dos Estados Unidos que tem a responsabilidade de fornecer dados ao governo e a comunidade sobre as mudanças climáticas.

34

O aumento na concentração do CO2 se deve em grande parte pelo

crescimento econômico e populacional. De acordo com o IPCC (2015) juntamente

com o aumento na concentração desse composto e de outros gases de efeito estufa

foram detectadas mudanças em todo o sistema climático, sendo provável que tenha

sido a causa dominante do aquecimento observado desde meados do século 20.

Ainda de acordo com o 5º relatório de avaliação do IPCC, cerca de 40% das

emissões de 𝐶𝑂2 entre 1970 a 2011, se manteve na atmosfera, o restante foi

removido e armazenado em plantas, solos e no oceano. Onde o oceano absorveu

cerca de 30% do 𝐶𝑂2 antropogênico emitido, causando o efeito de acidificação.

Estudos indicam que o aquecimento do sistema climático é fruto de fatores

naturais e contribuições das atividades humanas. E que o clima futuro depende de

emissões antrópicas passadas e futuras e a variabilidade natural do clima.

Na Figura 9 é possível observar a mudança da média anual da temperatura

referente ao período observado, 1986-2005, e ao período projetado, até 2100. As

linhas pretas mostram o aquecimento observado nos períodos de 1986-2005 e foi

0,61°C (o intervalo de confiança é de 5-95%: 0,55 a 0,67°c). As linhas sombreadas

azul e vermelha são baseadas em simulações de modelos de tendência, Caminhos

Representativos de Concentração (em inglês Representative Concentration

Pathways - RCPs), RCP2.6 e RCP8.5. No primeiro cenário, a temperatura do ar

variaria entre 0,8 e 2,3 graus Celsius, no segundo cenário o aumento seria entre

3,4 e 5,8 graus Celsius.

Figura 9 – Média anual do aumento da temperatura do ar observada entre 1986-2005, e projetada até 2100.

Fonte: IPCC, 2015.

35

O IPCC (2015) em seu relatório realizou várias projeções sobre o sistema

climático e em todos os cenários a temperatura do ar é projetada para subir ao

longo do século 21. De acordo com o relatório há grande probabilidade de

ocorrência de ondas de calor com maior frequência e sendo mais duradouras, e

que eventos extremos de precipitação pluviométrica se tornem mais intensos e

frequentes em muitas regiões. As projeções também apontam para o aquecimento,

acidificação e aumento do nível dos oceanos.

A Figura 10 ilustra a mudança da temperatura do ar anual de 2081 – 2100

sobre modelos de projeções RCP 2.6 e 8.5, projetando o aquecimento global para

o cenário onde se adota medidas de mitigação (baixas emissões) e para o cenário

de altas emissões, respectivamente.

Figura 10 - Projeções das mudanças de temperatura do ar anual de 2081-2100 sobre modelos-múltiplos RCP 2.6 e 8.5, relativo a 1986-2005.

Fonte: IPCC, 2015.

Os sistemas naturais e humanos têm se mostrado sensíveis às mudanças

climáticas. Essas evidências são observadas em muitas regiões onde mudando a

o regime de precipitação pluviométrica ou derretimento de neve e gelo estão

alterando sistemas hídricos, e estes são afetados em termos de quantidade e

qualidade. Muitas espécies de água doce, marinhas e terrestres tem passado por

alterações geográficas, mudanças em padrões de migração e abundância. Perda

de produtividade agrícola, acidificação de oceanos. Aumento na frequência de

36

eventos climáticos extremos como furacões, tornados e ciclones. São sinais

observados em paralelo as mudanças do clima na Terra.

De acordo com a Iniciativa Verde (2014) as alterações climáticas também

acarretam impacto na saúde das pessoas, pois a distribuição de várias doenças

está relacionada à temperatura, onde vetores de doenças como mosquitos da

dengue se desenvolvem em locais mais quentes. Segundo o autor outro problema

relacionado à mudança do clima é a savanização de florestas tropicais e perda de

biodiversidade. Com a savanização, a floresta deixa de oferecer apoio a muitas

espécies que a habitam e também liberam grandes quantidades de carbono para a

atmosfera durante esse processo.

2.2.2. Processos de Mitigação e Resiliência

Visto a atmosfera ser única e dinâmica onde fontes de emissões podem

situar-se distantes do local onde ocorrerá o dano, a mudança do clima torna-se um

desafio a ser enfrentado pelos setores governamentais internacionais e nacionais

e pela sociedade.

Para enfrentar o problema em 1992 foi criada a Convenção Quadro das

Nações Unidas sobre Mudança do Clima (CQNUMC) e entrou em vigor em 1994,

com o objetivo de alcançar a estabilização das concentrações de gases de efeito

estufa na atmosfera em nível que impeça uma interferência antrópica perigosa no

sistema climático. Para atingir seus objetivos, a CQNUMC dispõe das Conferências

das Partes (COP) que define uma série de conceitos, princípios e obrigações, se

reunindo anualmente para avaliar, discutir e definir acordos sobre os objetivos da

Convenção.

O Protocolo de Kyoto foi o primeiro acordo internacional visando impor

limites de emissões de GEE aos países desenvolvidos ou industrializados, ele foi

assinado em 1997 e ratificado em 2005. Existe um mecanismo de flexibilização que

beneficia os países em desenvolvimento: o Mecanismo de Desenvolvimento Limpo

(MDL). Pelo MDL, os países desenvolvidos (sendo os principais: Alemanha,

Estados Unidos, Austrália, Canadá, Rússia, Espanha, França, Itália, Japão, Reino

Unido, Portugal e União Europeia) podem financiar projetos de redução de GEE

dentro dos países em desenvolvimento sem metas de redução de GEE e importar

essas reduções certificadas para as suas contabilidades nacionais.

37

O Painel Intergovernamental sobre Mudanças Climáticas (Intergovernmental

Panel on Climate Change, IPCC) é um órgão com apoio da Organização das

Nações Unidas (ONU) para aconselhamento científico. Foi constituído em 1988

pela Organização Meteorológica Mundial e pelo Programa Ambiental das Nações

Unidas. O IPCC produz os relatórios técnico-científicos que subsidiam a CQNUMC.

No Brasil o compromisso voluntário de redução de emissões, voluntário pelo

fato do Brasil não fazer parte dos países desenvolvidos e industrializados

elencados no Protocolo de Kyoto, foi consolidado em 2009 através da Lei nº 12.187,

que instituiu a Política Nacional sobre Mudança do Clima (PNMC) e também definiu

os instrumentos para sua implementação. A lei também aborda os Planos Setoriais

de Mitigação e Adaptação à Mudança do Clima. Este foi regulamentado pelo

Decreto nº 7.390/2010.

A PNMC se comprometeu com a adoção de ações de mitigação a fim de

reduzir emissões nacionais de gases de efeito estufa (GEE) entre 36,1% e 38,9%

em relação às emissões projetadas até 2020. Segundo o Decreto no 7.390/2010, a

projeção de emissões de gases de efeito estufa para 2020 foi estimada em 3,236

Gt 𝐶𝑂2eq. Dessa forma, a redução correspondente aos percentuais estabelecidos,

encontra-se entre 1,168 Gt 𝐶𝑂2eq e 1,259 Gt 𝐶𝑂2eq, respectivamente, para 2020.

A fim de acompanhar o cumprimento do compromisso de redução das emissões foi

estabelecida pelo Decreto 7.390/2010 a publicação, desde 2012, das estimativas

anuais de emissões de gases de efeito estufa no Brasil. A responsabilidade da

elaboração dessas estimativas, bem como do aprimoramento da metodologia de

cálculo da projeção de emissões, é do Ministério da Ciência, Tecnologia e

Inovação.

Em escala regional vários Estados possuem políticas e programas estaduais

de mudanças climáticas, inclusive alguns com metas específicas. Um levantamento

realizado pelo Núcleo de Economia Socioambiental/USP em parceria com o Fórum

de Ação Empresarial sobre Mudanças Climáticas (Fórum Clima)7 identificou mais

7 Fórum Clima - Ação empresarial sobre as mudanças climáticas. Tem por objetivo monitorar e

informar sobre o andamento das políticas públicas de mudanças climáticas no Brasil. Uma das suas

iniciativas é o monitoramento e a difusão de informações sobre políticas estaduais de mudanças

climáticas. (www.forumempresarialpeloclima.ethos.org.br)

38

17 estados com instrumentos específicos estaduais de regulação associada à

política de mudanças climáticas, conforme apresentado na Figura 11.

Figura 11 - Mapa da situação atual das Políticas Públicas de Mudanças Climáticas no Brasil.

Fonte: Fórum Clima, 2016.

Desses, apenas os Estados de São Paulo, Rio de Janeiro, Paraíba e Mato

Grosso do Sul, possuem metas definidas de redução de gases de efeito estufa, em

especial o dióxido de carbono.

No Quadro 1 é possível visualizar os levantamentos realizado por Fórum

Clima (2016), referente às políticas públicas de mudanças climáticas dos estados

Brasileiros.

39

Quadro 1 - Situação dos estados brasileiros referente às políticas públicas de mudanças climáticas.

UF Lei ou projeto de lei Fórum N

ort

e

AC8 Lei nº 2308 de 22/10/2010

AP PL de 15/09/2009

AM Lei nº 3.135 de 05/06/2007 Decreto nº 28.390 de 17/02/2009

PA PL de 09/2009 Decreto nº 1.900 de 22/09/2009

RO Decreto n° 16.232 de 04/10/2011

TO Lei nº 1.917 de 17/04/2008 Decreto nº 3.007 de 18/04/2007

Nord

este

BA Lei nº 12.050 de 07/01/2011 Decreto nº 9.519 de 18/08/2005

CE Decreto nº 29.272 de 25/04/2008

MA Decreto nº 22.735 de 29/11/2006

PB Lei nº 9.336 de 31/01/2011

PE Lei nº 14.090 de 17/06/2010 Decreto nº 33.015 de 16/02/2009

PI Lei nº 6.140 de 06/11/2011 Decreto nº 12.613 de 04/06/2007

Cen

tro

Oe

ste

GO Lei nº 16.497 de 10/02/2009

MT PL de 27/10/2010 Lei nº 9.111 de 15/04/2009

DF Lei nº 4.797 de 06/03/2012

MS Lei nº 4.555 de 15/07/2014

Su

de

ste

SP Lei nº 13.798 de 09/11/2009 Decreto nº 49.369 de 11/02/2005

ES Lei nº 9.531 de 16/09/2010 Decreto nº 1.833-R de 19/04/2007

MG PL de 2011 Decreto nº 44.042 de 09/06/2005

RJ Lei nº 5.690 de 14/04/2010 Decreto nº 40.780 de 23/05/2007

Su

l SC Lei nº 14.829 de 11/08/2009 Decreto nº 2.208 de 17/03/2009

PR Lei nº 17.133 de 25/04/2012 Lei nº 16.019 de 19/12/2008

RS Lei nº 13.594 de 30/12/2010 Decreto nº 45.098 de 15/06/2007

Fonte: Fórum Clima, 2016.

Em 2007 foi criada A Rede Brasileira de Pesquisas sobre Mudanças

Climáticas Globais, Rede CLIMA, a fim de dar apoio à realização dos inventários

nacionais de emissões e produzir dados e informações necessárias ao apoio da

diplomacia brasileira nas negociações sobre o regime internacional de mudanças

do clima. A Rede CLIMA está estruturada em 16 Sub-Redes temáticas sendo elas:

Agricultura; Biodiversidade e Ecossistemas; Cidades; Desastres Naturais;

Desenvolvimento Regional; Divulgação Científica e Mudanças Climáticas;

Economia; Energias Renováveis; Modelagem Climática; Oceanos; Políticas

Públicas; Recursos Hídricos; Saúde; Serviços Ambientais dos Ecossistemas; Usos

da Terra; Zonas Costeiras.

Com o objetivo de reduzir e controlar emissões atmosféricas por fontes

móveis (veículos automotores) o Conselho Nacional do Meio Ambiente - CONAMA

8 O Acre não tem lei específica, mas dispõe da Lei nº 2.308/2010, que criou o Sistema Estadual de

Incentivos a Serviços Ambientais (Sisa), o Programa de Incentivos por Serviços Ambientais (ISA

Carbono) e demais programas de serviços ambientais e produtos ecossistêmicos do Estado.

40

em 1986 criou os Programas de Controle da Poluição do Ar por Veículos

Automotores: PROCONVE (automóveis, caminhões, ônibus e máquinas

rodoviárias e agrícolas) e PROMOT (motocicletas e similares) fixando prazos,

limites máximos de emissão e estabelecendo exigências tecnológicas para veículos

automotores, nacionais e importados. Estes dois programas contemplam os

poluentes: monóxido de carbono, hidrocarbonetos, hidrocarbonetos não metano,

óxidos de nitrogênio, material particulado e aldeídos. Em 2002 o dióxido de carbono

foi incluído, porém os valores são apenas medidos, sem legislação limitando as

emissões.

Pelo fato do dióxido de carbono ser um elemento que se encontra

naturalmente na atmosfera, e os homens e os animais serem fontes naturais deste

elemento, ele muitas das vezes não tem sido considerado como um poluente, por

isso a legislação brasileira CONAMA nº 03/1990 não contempla este gàs no

monitoramento da qualidade do ar no país. Porém é fato que as ações

antropogênicas têm elevado sua concentração a ponto de interferir nas condições

climáticas, no meio ambiente e até mesmo na saúde das pessoas.

Oke (1987) afirma que nem todas as emissões são prejudiciais, visto que a

maioria das emissões naturais é essencial para a vida, contudo quando sua

concentração passa a ser demasiadamente elevada, principalmente devido à ação

do homem, devem ser classificados como poluentes, como é o caso do dióxido de

carbono.

Para Radichi (2012) a poluição do ar se dá quando há emissões de

substâncias na atmosfera em concentrações que modifique sua constituição natural

de forma a interferir negativamente na saúde do homem, alterar a biodiversidade e

influenciar a água e o solo.

Mesmo não contemplado na legislação nacional de qualidade do ar –

CONAMA nº 03/1990, existem legislações e normas técnicas que contemplam

limites de concentração de dióxido de carbono, como a resolução da ANVISA nº 9/

2003 que estabelece valor máximo de 1000 ppm em ambientes climatizados. A

Norma regulamentadora NR 15 do ministério do trabalho considera limite de

tolerância a exposição a 3900 ppm 48h/semanal, em ambiente de trabalho.

A Associação Brasileira de Refrigeração, Ar condicionado, Ventilação, e

Aquecimento – ABRAVA, através da RN 02/2003 indica concentração máxima de

3500 ppm para ocupação permanente, porém recomenda evitar concentração

41

acima de 1500 ppm em ambientes ocupados por pessoas sedentárias inativas, pois

pode provocar sonolência e redução na produtividade. A RN recomenda que a

diferença entre as concentrações internas e externas devem ser menores que 700

ppm. Em concentrações na faixa de 30.000 ppm para exposição de 10 minutos,

pode causar asfixia por deslocar o oxigênio.

A sociedade Americana, “American Society of Heating, Refrigerating, and

Air-Conditioning Engineers”, através da norma ANSI / ASHRAE 621999 de

Qualidade do Ar Interior dispõe que a concentração de 𝐶𝑂2 não exceda a 1000

ppm.

De acordo com a OSHA, “Occupational Safety and Health Administration”

departamento de segurança e saúde ocupacional dos Estados Unidos, a

concentração de 𝐶𝑂2 em ambientes internos não pode exceder a 5000 ppm, 8h de

trabalho ao longo de cinco dias úteis.

A norma mexicana NOM – 010 –STPS – 1999, estabelece concentração

máxima em ambientes de trabalho de 5000 ppm.

A nota técnica portuguesa NT-SCE-02 de 2009, para Certificação Energética

da Qualidade do Ar Interior nos Edifícios, estabelece concentração máxima de

referência para 𝐶𝑂2 de 984 ppm, de acordo com esta norma concentrações

elevadas de 𝐶𝑂2 em ambientes internos resultam em queixa de dores de cabeça,

cansaço e falta de ar pelos ocupantes.

2.3. O CLIMA URBANO

As estruturas urbanas modificam parâmetros como a temperatura e umidade

do ar, trocas de radiação e energia e as correntes de ar, caracterizando o clima

urbano. Este pode impactar direta e indiretamente os seres humanos, uma vez que

ilhas de calor e poluentes na atmosfera urbana influênciam diretamente a saúde

das pessoas, e também a água, solo, flora e fauna da cidade (BERLIM, 2016).

Segundo a União Europeia (2013) muitos poluentes atmosféricos atuam nas

mudanças climáticas e estas afetarão a qualidade do ar no futuro.

A urbanização e as atividades econômicas têm causado alterações

climáticas nas cidades e estas se tornam vítimas de suas ações. Onde de acordo

com Oliveira (2013) a concentração de calor nas cidades é resultado da

impermeabilização do solo, consumo de energia, contingente populacional,

42

atividades econômicas, transportes e produção de resíduos. De acordo com o autor

o aumento de emissão de gases retém o calor provocando a elevação da

temperatura do ar em nível local, com a formação de microclima “ilha de calor”, e

em nível global, através do aquecimento global.

Os transportes motorizados a partir da queima de combustíveis fósseis são

os principais responsáveis pelas emissões de poluentes nos centros urbanos,

principalmente devido ao incentivo do uso de transporte privado. De acordo com

Ministério do meio ambiente, Brasil (2014), em 2012 foram emitidos no território

brasileiro aproximadamente 213 milhões de tonelada de 𝐶𝑂2 a partir de veículos

automotores, Figura 12.

Figura 12 - Emissões de 𝐶𝑂2 por categoria de veículos.

Fonte: Brasil, 2014.

Barbirato, Souza e Torres (2007) destacam que o clima urbano é formado

pela ação do homem sobre o meio ambiente natural, provocando peculiaridades

próprias na temperatura e umidade do ar, velocidade e direção dos ventos e regime

de precipitação pluviométrica. De acordo com eles as cidades geram carga térmica

e a composição dos materiais de sua superfície, geralmente bons condutores

térmicos e com grande capacidade calorífica, interferem no clima local.

O Quadro 2 apresenta as principais alterações climáticas produzidas pelas

cidades em um ambiente.

43

Quadro 2- Alterações climáticas locais produzidas pelas cidades.

Elementos Observação Comparação com o ambiente rural

Radiação

Total sup. Horizontal 10-20% menos

Ultravioleta (inverno) 30%menos

Ultravioleta (verão) 5% menos

Duração insolação 5-15% menos

Poluentes

Núcleos de condensação 10 vezes mais

Partículas em suspensão 10 vezes mais

Misturas gasosas 5-25 vezes mais

Nebulosidade

Nuvens 5-10% mais

Névoa (inverno) 100% mais

Névoa (verão) 30% mais

Precipitação pluviométrica Total 5-15% mais

Tempestades 10 a 15% mais

Temperatura do ar

Média anual 0,5 a 3ºC

Min.de inverno (média) 1 a 2ºC mais

Máx. de verão (média) 1 a 3ºC mais

Umidade Relativa do ar

Média anual 6% menos

Inverno 2% menos

Verão 8% menos

Velocidade ventos

Média anual 20 a 30% menos

Rajadas máximas 10 a 20% menos

Calmarias 5 a 20% mais

Fonte: Barbirato, Souza e Torres, 2007.

2.3.1. Elementos climáticos, forma urbana e dispersão de poluentes

Para Barbirato, Souza e Torres (2007) o clima em uma localidade geográfica

é consequência da interação dinâmica entre fatores de dimensão global (altitude e

continentalidade) dimensão local (topografia, vegetação, superfície do solo natural)

e elementos climáticos (temperatura e umidade do ar, vento, precipitação

pluviométrica). E o microclima compreende a interação do clima natural de certa

localidade com sua urbanização.

Os elementos climáticos que mais interferem na formação dos microclimas

são a temperatura e umidade do ar, radiação solar, movimento de ar, nebulosidade

e chuvas, além de agirem de forma associada também se influenciam mutuamente

(BARBIRATO; SOUZA; TORRES, 2007).

A temperatura do ar nas cidades está diretamente ligada aos raios solares

incidentes e a quantidade de calor acumulada nas superfícies dos materiais, Taha,

Sailor e Akbari (1992) relatam que a capacidade de reflexão e absorção dos

diversos materiais, em relação à luz e ao calor, depende diretamente de suas

44

propriedades físicas (albedo)9 como densidade, textura e cor. A Figura 13 mostra

os diferentes albedos em um ambiente urbano percebe-se que eles são altamente

dependentes dos materiais empregados na construção. Por isso nos centros

urbanos a temperatura do ar é mais elevada e a umidade relativa mais baixa, sendo

inversamente proporcionais. Segundo Varejão-Silva (2006) alterações no

aquecimento afetam a temperatura e a umidade do ar, os ventos predominantes, a

precipitação pluviométrica, entre outros fenômenos.

Figura 13 - Albedo dos diferentes materiais urbanos.

Fonte: US Environmental Protection Agency.

O movimento do ar descrito por Varejão-Silva (2006) é o resultado das

diferenças de pressão atmosférica, influenciado pela temperatura do ar, e se

movimenta horizontal e verticalmente. De acordo com o autor nas proximidades de

interface superfície-atmosfera o vento é altamente influenciado pelas

características geométricas e pelo estado de aquecimento da própria superfície.

A pressão atmosférica tem variação inversa à temperatura do ar, e a massa

de ar tende a deslocar-se de zonas de alta para baixa pressão (VAREJÃO-SILVA,

2006). Esta situação em áreas urbanas há a conversão de ventos para os locais

9 Albedo é o poder de reflexão de uma superfície, sendo a razão entre a radiação refletida pela superfície e a radiação incidente sobre ela. Ele varia de 1, reflexão total de corpo refletor perfeito, a 0, absorção total de um corpo negro (WINGE, 2016).

http://sigep.cprm.gov.br/glossario/verbete/corpo_negro.htm

45

mais aquecidos e essa convergência do fluxo de ventos ocasiona maior

concentração de poluentes na área mais aquecida (central).

O planejamento de uma cidade que leva em consideração a disposição e

geometria de suas edificações é muito importante devido à interação que ocorre

com o clima, visto que a forma como os edifícios são organizados, espaçamento, e

sua altura podem funcionar como um bloqueio para a passagem dos ventos,

conforme demonstrado na Figura 14.

Figura 14 - Regimes de fluxo de vento associados a diferentes geometrias urbanas.

Fonte: Oke, 1987.

Oke (1987) afirma que o vento e a turbulência são vitais para a dispersão de

poluentes atmosféricos, e o aumento da rugosidade da superfície diminuem o fluxo

de vento. O autor continua relatando que situações onde as ruas são estreitas a

troca de ar é mais restrito que em ruas mais largas, e a dispersão de poluentes é

menor, conforme demonstrado na Figura 15. Essa situação é agravada com a

formação de canyons urbanos10.

10 Um canyon urbano é uma forma de disposição espacial das edificações quando estas estão

enfileiradas ao longo de ambos os lados de uma rua. Trata-se de um conjunto de superfícies que determinam um volume de ar em seu interior, sendo limitado pelas paredes das edificações e pelo solo e aberto nas extremidades laterais e superior.

46

Figura 15 - A influência da construção no fluxo de ar e na dispersão da poluição.

Fonte: Oke, 1987.

Estratégias no planejamento de uma cidade através da organização dos

edifícios no espaço urbano são muito importantes para a qualidade dos ambientes

urbanos. Romero (2000) relata que em áreas densamente construídas, a

implantação de edifícios altos entre edifícios baixos favorece a ventilação e quando

todos os edifícios possuem a mesma altura, forma-se uma barreira para a

circulação do ar. Segundo o autor outra forma para favorecer a ventilação na cidade

é através de espaços entre as edificações. Conforme demostrado na Figura 16.

Figura 16 - Situações de ventilação em área urbana: (a) e (c) favorável, (b) desfavorável.

Fonte: Romero, 2000.

De acordo com Cavalcanti (2010) a precipitação pluviométrica em uma área

urbana também é um elemento muito importante para a remoção de poluentes da

atmosfera.

As chuvas atuam com muita eficiência na remoção dos poluentes do ar, em maior ou menor grau, dependendo da sua intensidade. São normalmente associadas às penetrações de frentes frias que, além de ocasionar precipitações pluviométricas, promovem a intensificação dos ventos. Em locais onde o escoamento do ar é obstruído por grandes edificações, serras, montanhas, a precipitação pluviométrica passa a ser o único mecanismo capaz de remover os poluentes do ar, uma vez que sob tais circunstâncias estes não sofrem a ação dos ventos. Entretanto, deve-se ressaltar que, com a lavagem da atmosfera, há a transposição dos poluentes para o solo e águas superficiais (CAVALCANTI, 2010, p.49).

47

Para Oke (1987) a única forma fundamental de controle da poluição do ar é

a redução das emissões em sua origem. Visto a atmosfera ser um meio excelente

para a diluição das emissões isso significa que após a liberação é praticamente

impossível voltar à captura ou conter os poluentes, tornando essencial o controle

preventivo e não corretivo.

De acordo com Costa (2008) a mobilidade urbana tem sido o aspecto que

mais tem afetado a qualidade de vida nas cidades especialmente no que se refere

ao aumento dos custos e tempos de viagem, poluição atmosférica, ruído, acidentes

de trânsito e fragmentação do espaço urbano. O autor desenvolveu uma ferramenta

para avaliação e monitoração da mobilidade urbana, capaz de revelar as condições

atuais e medir os impactos de medidas e estratégias visando a mobilidade

sustentável. Fornecendo subsídios para a formulação de políticas públicas de

mobilidade mais eficientes.

2.3.2. Ilha de calor

Ilha de calor é um fenômeno resultante do balanço de energia do espaço

urbano e consequente elevação da temperatura média do ar local em relação às

regiões circunvizinhas (BARBIRATO; SOUZA; TORRES, 2007).

Lucena (2013) afirma que a ilha de calor urbana se refere ao aumento na

temperatura do ar, mas pode igualmente se referir ao calor relativo da superfície ou

materiais subsuperficiais.

O autor continua afirmando que este fenômeno é assim denominado por

apresentar um padrão espacial de contorno das isotermas lembrando o formato de

uma ilha, conforme demonstrado na Figura 17, onde no centro da figura se tem a

maior isoterma e vai diminuindo ao ir se afastando.

48

Figura 17 – Esquema hipotético da configuração vertical (a) e espacial (b) da ilha de calor.

Fonte: Lucena, 2013.

Ainda de com o acordo o autor três aspectos caracterizam uma ilha de calor

urbana sendo: forma, intensidade e localização do seu núcleo mais quente. E esses

variam entre cidades, devido a fatores como o período do dia, época do ano,

morfologia da área e as propriedades térmicas dos materiais.

Segundo Oke (1987) ilha de calor é um produto do clima urbano, resultado

de modificações do espaço natural pela urbanização. Para o autor o tamanho da

cidade, a velocidade do vento e a geometria dos vales e prédios auxiliam em sua

formação.

Em seus estudos Oke identificou que as ilhas de calor por sofrerem uma

variabilidade temporal são mais evidentes com intensidades máximas nos períodos

noturnos entre 6 e 7 h após o pôr-do-sol, devido a liberação de calor acumulado

pelos materiais durante a radiação solar.

Miyamoto (2011) elencou as principais características dos ambientes

urbanos que contribuem para a formação do fenômeno ilha de calor, conforme

demostrado no Quadro 3.

49

Quadro 3 - Características urbanas e suburbanas importantes para a formação de ilhas de calor e seus efeitos no balanço de energia sobre a superfície terrestre.

Características que contribuem para a formação de ilhas de calor

Efeitos sobre o balanço de energia

1 Falta de vegetação Reduz evaporação

2 Utilização difusa de superfícies impermeáveis Reduz a evaporação

3 Maior difusividade térmica dos materiais Aumento do armazenamento de

calor

4 Baixa refletância solar dos materiais Aumenta saldo de radiação

5 Geometrias urbanas que aprisionam o calor Aumenta saldo de radiação

6 Geometrias urbanas que diminuem a velocidade

dos ventos Reduz convecção

7 Aumento dos níveis de poluição Aumento do saldo de radiação

8 Aumento da utilização de energia Aumento do calor antropogênico

Fonte: Miyamoto, 2011.

Soluções para amenizar o efeito das ilhas de calor em centros urbanos é

muito importante no progresso da qualidade ambiental. Santander e Baldasso

(2014) apresentam algumas ações a fim proporcionar essas melhorias nas cidades,

sendo elas:

- Implantação de uma política pública de preservação e recuperação das

áreas verdes. Tal medida além de amenizar o aquecimento também auxilia no

controle da poluição atmosférica;

- Planejamento urbano adequado das cidades de modo a evitar

aglomerações;

- Controle rígido da emissão de gases poluentes por parte de veículos e

indústrias;

- Utilização de materiais de construção com menor capacidade de retenção

de calor, como a implementação de coberturas sustentáveis.

50

3. MATERIAIS E MÉTODOS

Neste capítulo serão descritos o local de estudo, os equipamentos, a

metodologia e o software de simulação geoestatística empregados.

A estrutura metodológica proposta consiste em cinco etapas: a) Preparação

para realização das coletas de campo; b) Levantamento de dados; c) Tratamento

de dados; d) Simulação da concentração do poluente e das temperaturas do ar na

área de estudo, e e) Análise dos resultados. A Figura 18 ilustra a metodologia

utilizada na pesquisa e a seguir o detalhamento das etapas.

Figura 18 - Representação esquemática da metodologia para elaboração da dissertação.

3.1. ÁREA DE ESTUDO

Este trabalho se desenvolveu no campus da Universidade Federal de Mato

Grosso em Cuiabá, localizado nas coordenadas geográficas de referência 15° 36'

35,47" S e 56° 3' 58,91"O.

Preparação

Mapeamento da área

-Imagem de satélite

-Delimitação da área de estudo

Transecto Móvel

- Definição do trajeto

-Inspeção in loco

Instrumentação

-Montagem da estação

meteorológica

- Sincronização dos equipamentos de

medição

Obtenção de dados

Micrometeorológico (Transecto Móvel)

- Temperatura do ar

-Umidade Relativa do ar

- Altitude

-Pressão atm

Micrometeorológico

(Estação meteorológica fixa)

- Direção e velocidade do vento

Qualidade do ar

(Transecto Móvel)

- Concentração de CO2

Georreferenciamento de medidas climatológicas e

de qualidade do ar

(GPS)

Tratamento e simulação dos dados

Análise estatística

Análise espacial

(geoestatística)

Interpretação e Análise dos Resultados

Apreciação de mapas

Uso e Ocupação da cobertura do Solo

x

Concentração CO2

x

Temperaturas

51

O campus da UFMT encontra-se na região do Coxipó, na parte leste de

Cuiabá, delimitada por avenidas de intenso fluxo veicular, sendo elas: Avenida

Fernando Corrêa da Costa, Avenida Jornalista Arquimedes Pereira Lima, Avenida

Brasília, Av. Edgar Vieira e Rua 20. Apresenta um ambiente heterogêneo, com

diferentes padrões de uso e ocupação da cobertura do solo, edificações onde são

lecionadas aulas e desenvolvidas pesquisas, quadras de futebol, ginásio

poliesportivo, centro de treinamento da Copa 2014 (COT), piscina, restaurante,

campo experimental, locais de áreas verdes (bosques) e zoológico com lagoa.

Possui 581.080,36 m² de área permeável e 183.589,92 m² de área impermeável,

representando 75,99% e 24,01% respectivamente (MOTA et al., 2015). O entorno

da UFMT é uma região muito antropizada, densamente construída por edificações

com características comerciais e residenciais, e também conta com a presença de

um Shopping Center e uma galeria comercial.

A Figura 19 referencia à localização da área de estudo dentro do município

de Cuiabá.

De acordo com SEPLAN (2011) a área de estudo está localizada na unidade

climática Tropical Continental com clima semiúmido, apresentando 6 meses secos

e temperatura média anual do ar de 26ºC.

O clima é marcadamente sazonal, com duas estações características, uma

seca e outra chuvosa, com tempo muito seco entre maio a setembro e maiores

precipitações no período de dezembro a fevereiro (BRASIL, 1982).

Segundo SEPLAN (2011) a depressão cuiabana está entre altitudes que

variam de 80 a 300 m. A região apresenta altos índices pluviométricos com total

anual em torno de 1350 mm, com as ocorrências máximas no mês de janeiro

(SONDA, 2016).

52

Figura 19 – Mapa de localização da área de estudo.

52

53

A fim de perceber o comportamento das chuvas na região de Cuiabá foi

construído um histograma com precipitações mensais para conhecer o ano

hidrológico11 de 2014/2015 e 2015/2016, através de dados obtidos na Estação

Climatológica Mestre Bombled, localizado no campus da UFMT nas coordenadas

geográficas de referência 15º36'25,23" S e 56º03'38,94" O, Figura 20.

Figura 20 – Histograma dos Anos Hidrológicos 2014/2015 e 2015/2016 para Cuiabá/MT.

Conhecer o ano hidrológico é importante, pois através dele percebe-se o

funcionamento das águas na região, e estas interferem em outros elementos

climáticos como a temperatura e umidade relativa do ar. Reconhecer a distribuição

espacial das precipitações em cada período auxilia nos estudos climatológicos da

região, por isso também foi construído histograma com as médias mensais da

temperatura do ar para o mesmo período do ano hidrológico, Figura 21.

O ano hidrológico 2014/2015 em Cuiabá começou no mês de setembro e

finalizou em agosto, a precipitação pluviométrica anual foi 1531,6 mm, com o maior

acúmulo mensal em fevereiro 377,6 mm e temperatura média mensal do ar 27,4ºC

e em agosto, final do período de estiagem, a temperatura média mensal do ar foi

28,5°C. Durante este período a maior temperatura média ocorreu em outubro

30,2°C e a menor em julho 25°C.

11 O “ano hidrológico” consiste no início dos períodos de chuvas até o fim do período de estiagem. Época em que as reservas hídricas atingem o seu mínimo e em que o período mais chuvoso do ano começa é que se inicia o ano Hidrológico (ARRUDA DOS VINHOS, 2016).

54

Já o ano hidrológico 2015/2016 apresentou um comportamento atípico, onde

iniciou em setembro e finalizou em julho, terminou um mês antes dos anos

hidrológicos de 2013/2014 e 2014/2015. A precipitação pluviométrica anual foi

927,2 mm, com o maior acúmulo mensal em janeiro 267 mm e temperatura média

mensal do ar 27,6°C. Nos meses de setembro a dezembro a precipitação

pluviométrica foi baixa, por isso o acúmulo anual foi pequeno e a duração do ano

hidrológico foi de 11 meses, o fim do período de estiagem aconteceu em julho e as

chuvas iniciaram no mês de agosto. Durante este período a máxima temperatura

ocorreu em setembro 30°C e a mínima em julho 23,3°C.

O ano hidrológico 2016/2017 iniciou mais cedo no mês de agosto, nos anos

de 2014 e 2015 não houve chuvas neste mês. Também foi registrada em agosto a

menor temperatura média mensal do ar até o momento deste período hidrológico

com 23,1°C. As precipitações pluviométricas acumuladas de agosto ao fim de

novembro foram mais elevadas que nos anos de 2014 e 2015 com acúmulo de

599,23mm.

Figura 21 – Histograma das médias mensais de temperatura do ar para Cuiabá/MT, no período dos Anos Hidrológicos 2014/2015 e 2015/2016.

3.2. CARACTERIZAÇÃO DO USO E OCUPAÇÃO DA COBERTURA DO SOLO

Para realizar o diagnóstico do microclima urbano na área de estudo torna-se

importante a caracterização da ocupação da cobertura do solo, através da

classificação das diferentes tipologias que compõem o ambiente analisado.

55

Para isso foi elaborado um mapa de uso e ocupação da cobertura do solo

na área de estudo onde através de imagens de satélite Landsat, datada no ano de

2015, e delimitação da área de estudo, banco de dados de desenho, procedeu se

a classificação qualitativa das superfícies em função da ocupação atribuindo uma

cor para cada categoria, sendo elas: área pavimentada, edificações, gramas,

árvores, solo exposto e água.

O mapa foi elaborado em um programa de geoprocessamento, onde foi

medida a área de cada polígono dos diferentes usos e ocupações, para a

delimitação foram usados arquivos vetoriais no formato shapefile, e mensurados

adotando-se como unidade de medida m² e porcentagem (%) para a demonstração

dos resultados.

Também foi possível mapear em 3D o relevo do terreno, através de dados

obtidos nas coletas de campo, latitude, longitude e cota, e com auxílio do programa

gráfico surfer que trabalha com a geoestatística.

3.3. DEFINIÇÃO DO PERCURSO DO TRANSECTO MÓVEL

O trecho do transecto móvel foi selecionado buscando representar de forma

mais uniforme possível à área de estudo, passando por todas as vias dentro da

instituição e pelas avenidas que a contornam, totalizando aproximadamente 12 Km.

A Figura 22 apresenta o percurso do transecto móvel e a vista frontal de 12 pontos

que foram selecionados buscando representar a heterogeneidade do uso e

ocupação da cobertura do solo dentro da área de estudo.

Posteriormente as ruas foram percorridas com auxílio do aparelho GPS, no

dia 22 de fevereiro de 2016, no horário mais desfavorável de realização da

campanha, sendo a segunda-feira no período matutino, devido o intenso fluxo de

veículos. Com o objetivo de conhecer a dinâmica veicular no curso selecionado e a

viabilidade da campanha, visto que as amostragens das variáveis meteorológicas

devem acontecer em um intervalo máximo de uma hora e o veículo não deve

ultrapassar 40 km/h procurando manter velocidade constante durante todo o

percurso, técnica utilizada por autores como Sanches (2005), Amorim (2010),

Vasconcelos e Zamparoni (2011), Alves e Biudes (2011), Ugeda Júnior e Amorim

(2012), Franco (2013), Texeira (2015), e um dos pioneiros Carreras et al (1990).

56

Figura 22 – Mapa do campus da UFMT e entorno em imagem Landsat com delimitação do transecto móvel e detalhamento com vista frontal.

Fonte: Google Earth, 2015.

57

3.4. PERÍODO DE MEDIÇÃO DAS VARIÁVEIS MICROMETEOROLÓGICAS E

DE QUALIDADE DO AR

O período de medição foi definido com base nas características climáticas

da região, onde foram determinadas três campanhas, sendo a primeira referente

ao período de chuva, a segunda referente ao período de transição de chuva para

estiagem e a terceira referente ao período de estiagem, o Quadro 4 resume as

campanhas de trabalho de campo.

Quadro 4 – Resumo das campanhas realizadas para coleta de dados.

Número Estação Data Turno Hora de Início Hora de fim

1° Campanha Chuvosa

20/03/2016 Matutino 08h00min 08:45:52

Noturno 20h00min 20:46:14

21/03/2016 Matutino 08h00min 08:47:57


2° Campanha Transição

24/04/2016 Matutino 08h00min 08:37:06


25/04/2016 Matutino 08h00min 08:47:08


3° Campanha Seca

09/10/2016 Matutino 08h00min 08:42:33


10/10/2016 Matutino 08h00min 08:49:03


As medições foram realizadas em dias de domingo e segunda-feira, a fim de

representar dois comportamentos distintos no fluxo de veículos nas vias. A

Organização Mundial de Meteorologia (OMM) recomenda que as principais

observações meteorológicas devam acontecer às 00h, 06h, 12h e 18h GMT

(Greenwich Meridian Time), correspondentes às 20h, 02h, 08h e 14h, horário de

Cuiabá/MT, respectivamente. Neste trabalho as medições aconteceram no

intervalo das 8h às 9h e das 20h às 21h, por serem períodos que representam

intenso fluxo de veículos na instituição, devido início e término de aulas em muitos

cursos, e imediatamente após o horário de pico nas avenidas em torno do campus.

Além de que as ilhas de calor são mais evidentes nos períodos noturnos, devido a

liberação de calor acumulado pelos materiais durante a radiação solar.

58

3.5. COLETA DE DADOS

3.5.1. Instrumentação utilizada

A metodologia utilizada consistiu no registro da temperatura do ar, pressão

atmosférica, umidade relativa, concentração de CO2, cota e coordenadas

geográficas em cada ponto de registro das variáveis no trecho percorrido pelo

transecto móvel. Por meio de sensores calibrados e instalados a 2 metros do chão

ao nível do pedestre, em uma base metálica fixada em um veículo com carroceria,

conforme ilustra a Figura 23.

O sensor de dióxido de carbono (CO2) ficou abaixo do limite superior da

cabine. Foram tomados cuidados em protegê-lo do fluxo de vento durante as

campanhas, de forma que os dados coletados expressassem o ambiente de

concentração de CO2 do lugar naquele momento.

Figura 23 – Instalação dos equipamentos no veículo automotor.

Os sensores e o GPS foram sincronizados para registrar e armazenar

informações a cada 5 segundos, a fim de se obter dados georreferenciados, com

configurações no sistema de projeção UTM e datum Sirgas 2000 e, posteriormente,

mapear essas variáveis através de software de simulação.

A fim de verificar a influência da velocidade do veículo sobre os registros da

concentração de CO2 pelo sensor, foi realizado um transecto móvel teste onde

foram coletados dados pelo analisador de CO2 em movimento e os dados foram

59

comparados com um analisador de CO2 fixo, mesmo modelo e ambos com

certificado de calibração. Os registros dos dois analisadores em pontos próximos

apresentaram pequenas diferenças, dentro do erro do aparelho < 50 ppm.

Antes das coletas de dados, aproximadamente 30 min, os instrumentos

foram ligados no ponto inicial para se aclimatarem com as condições externas. De

acordo com este procedimento, o roteiro das 08h, por exemplo, teve início às 07h30

min.

O Quadro 5 traz a especificação resumida dos instrumentos de medição

utilizados nas campanhas.

Quadro 5 - Características dos equipamentos de medições utilizados nas campanhas.

Ilustração Características do equipamento

Es

taç

ão

me

teo

roló

gic

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OB

O U

30

(Fo

nte

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NS

ET

, 2

01

6)

Data logger

- Datalogger para uso em ambientes externos;

- Memoria suficiente para 400.000 pontos;

- Intervalos de aquisição de 1s até 18horas;

- Dados armazenados em sua memória sem telemetria.

Sensor de Temperatura e umidade do ar

-Faixa de operação: -40ºC a +75ºC (Ta), 0 a 100% (UR);

- Precisão: ± 0,2 ºC (Ta); ± 2,5%(UR);

- Resolução: 0,02 ºC (Ta); 0,1% (UR).

Pressão barométrica

- Faixa de medição: 660 mbar a 1070 mbar;

- Resolução: 0,1 mbar;

- Precisão: ±3 mbar.

Fonte: Instrutherm, 2016

Analisador de CO2 – Modelo C-02 (Instrutherm)

- Função: Conc. CO2, umidade relativa, temperatura de

bulbo úmido e ponto de orvalho;

- Escalas: 0 a 6000ppm (CO2), 10 a 95%(UR), - 20° a 60°C

(Temp);

- Precisão: ± 3% ou ± 50ppm (CO2), ± 5% (UR), ± 1°C

(Temp);

- Escala de exibição: 1 vez por segundo;

- Tempo de aquecimento: 10 segundos;

- Capacidade de memória automática: 20.000 dados (Data

logger);

- Faixa de operação: 5 a 50°C (Temp), 10 a 90% (UR);

- Sensor de CO2 infravermelho NDIR de comprimento de

onda dupla.

60

Quadro 5 - Características dos equipamentos de medições utilizados nas campanhas.

Ilustração Características do equipamento

Fonte: Garmin, 2016

GPS GARMIN – MONTANA 650

-. Bússola de 3 eixos e altímetro barométrico

- Precisão do GPS (posição):+ 3,65m;

- Altímetria: Precisão de 3 metros;

- Taxa de Atualização: 1/segundo, contínua.

3.5.2. Velocidade e direção do vento

A medição da direção e velocidade do vento foi realizada pela estação

meteorológica fixa, instalada na torre da Band FM Cuiabá/Grupo Cidade Verde de

Comunicação, localizada na Av. Jorn. Arquimedes Pereira Lima (moinho) nas

coordenadas geográficas de referência 15°36'26,89"S e 56°3'29,98"O. Visto que

estes dados sofrem variações com o movimento do veículo durante a realização do

transecto móvel impossibilitando coleta de dados por este método. O Anemômetro

foi instalado a 25 m de altura em relação ao solo e programado para coletar e

armazenar os dados no data logger a cada 5 min.

Para a análise da frequência da direção do vento os dados foram plotados

em gráfico radar onde as direções foram representadas em siglas de acordo com o

ângulo, conforme o Quadro 6.

Quadro 6 - Classificação da direção do vento.

ÂNGULO DIREÇÃO SIGLA

0 NORTE N

22,5 NORTE-NORDESTE NNE

45 NORDESTE NE

67,5 LESTE-NORDESTE ENE

90 LESTE E

112,5 LESTE-SUDESTE ESE

135 SUDESTE SE

157,5 SUL-SUDESTE SSE

180 SUL S

202,5 SUL-SUDOESTE SSW

225 SUDOESTE SW

247,5 OESTE-SUDOESTE WSW

270 OESTE W

292,5 OESTE-NOROESTE WNW

61

Quadro 6 - Classificação da direção do vento.

ÂNGULO DIREÇÃO SIGLA

315 NOROESTE NW

337,5 NORTE-NOROESTE NNW

A classificação da velocidade dos ventos se deu através da escala Beaurfort,

conforme apresentado no Quadro 7. Método utilizado pela Marinha do Brasil, pela

Organização Meteorológica Mundial e por pesquisadores e instituições.

Quadro 7 - Classificação da velocidade dos ventos - Escala Beaufort.

Grau Designação m/s

0 Calmo <0,3

1 Aragem 0,3 a 1,5

2 Brisa leve 1,6 a 3,3

3 Brisa fraca 3,4 a 5,4

4 Brisa moderada 5,5 a 7,9

5 Brisa forte 8 a 10,7

6 Vento fresco 10,8 a 13,8

7 Vento forte 13,9 a 17,1

8 Ventania 17,2 a 20,7

9 Ventania forte 20,8 a 24,4

10 Tempestade 24,5 a 28,4

11 Tempestade violenta 28,5 a 32,6

12 Furacão >32,7

Fonte: CEPAGRI, 2016.

3.5.3. Condições meteorológicas durante as coletas de dados

De acordo com Porangaba (2015) ao estudar o clima específico de uma

cidade é fundamental conhecer os sistemas atmosféricos que atuaram naquele

local durante a amostragem de dados, visto que o clima urbano está inserido em

um sistema superior de circulação atmosférica.

Portanto, associado ao levantamento de campo foi efetuado análise dos

sistemas atmosféricos regionais que atuaram nos dias de coletas, por meio das

cartas sinóticas de superfície disponibilizadas no site o Instituto Nacional de

Pesquisas Espaciais - Centro de Previsão de Tempo e Estudos Climáticos (INPE-

CPTEC), a fim de conhecer os principais sistemas atmosféricos responsáveis pelo

62

padrão da circulação local, visto sua importância na amplificação ou minimização

dos bolsões de calor e dispersão de poluente, sobre o tecido urbano.

3.6. TRATAMENTO DOS DADOS E SIMULAÇÃO POR MEIO DE SOFTWARE

Após as coletas de campo os dados foram organizados e compilados em

planilhas no Excel em função do horário de medição, conforme o APÊNDICE 1.

Para o tratamento estatístico dos dados experimentais de temperatura do ar

e concentração de CO2 foi utilizada a estatística descritiva, análise de variância,

correlação e geoestatística. Empregou-se o programa Minitab, para descrever,

sumarizar, e correlacionar os dados, a dependência espacial foi analisada por meio

de ajustes de semivariogramas no programa Gamma design GS+ e a construção

dos mapas de espacialização pelo software Surfer.

3.6.1. Descrição estatística aplicada aos dados experimentais

A fim de apresentar o comportamento das variáveis (CO2 e temperatura)

observado durante as coletas de campo e comparar com outros conjuntos de dados

coletados ao longo deste trabalho, facilitando a interpretação das informações e

também possibilitando identificar comportamentos discrepantes. Foi realizada a

sumarização e descrição por meio de parâmetros de tendência central (média e

mediana) e parâmetros de variabilidade (desvio padrão, valores máximos e

mínimos, e amplitude).

3.6.2. Análise de variância e correlação linear

Foi utilizada a Análise de Variância (ANOVA) para identificar diferença nas

médias de concentração de CO2e temperatura, entre as estações do ano (chuva,

transição e seca), os dias de semana (domingo e segunda-feira) e os turnos (manhã

e noite). Para identificar quais médias eram diferentes nas categorias de cada

variável o teste de Tukey foi utilizado para comparações pareadas das mesmas,

considerando nível de significância (α) 5%.

A fim de verificar a correlação entre os dados da temperatura do ar e a

concentração de CO2, foi utilizado o coeficiente de correlação de Pearson. Com o

63

mesmo é possível verificar se existe relação entre as variáveis, por meio do

coeficiente de correlação o qual varia entre -1 e 1, quando este valor é negativo

indica uma relação decrescente e quando for positivo crescente, isto é, uma

redução ou um aumento de uma variável em relação a outra.

Valores de r próximos de 0 indicam uma relação linear muito fraca e a intensidade da relação linear cresce à medida que r se afasta de 0 em direção a -1 ou 1. Valores negativos indicam que as variáveis (ou séries de dados) correlacionadas movem-se em direções contrárias, ou seja, quando uma tende a aumentar a outra tende a diminuir, enquanto valores positivos são indícios de que as variáveis tendem a mover-se na mesma direção MOORE (2005 apud COMIN, 2012, p. 49).

Para uma conclusão mais adequada sobre o coeficiente de correlação de

Pearson, um teste de hipótese sobre esta medida foi utilizado, considerando as

seguintes hipóteses:

• Hipótese Nula (H0): r = 0 (não existe correlação entre as variáveis)

• Hipótese Alternativa (H1): r ≠ 0 (existe correlação significativa)

Em geral neste teste é considerado um nível de significância menor que

0,05 (p<0,05), para concluir se a correlação é estatisticamente significativa.

3.6.3. Tratamento geoestatístico

A partir dos dados georreferenciados coletados ao longo do percurso do

transecto móvel pôde-se por interpolação, estimar valores para outros pontos da

área de estudo onde não houve registros de dados. No programa surfer a planilha

foi transformada em grade com pontos equidistantes e a interpolação dos dados se

deu a partir da Krigagem, como método de regressão.

Este método foi empregado por ser considerado o melhor estimador linear

minimizando a variância da estimativa, por ser indicado para coletas com mais de

30 pontos de amostragem, além de apresentar grande fidelidade aos dados

originais e ótima precisão, conforme utilizado por muitos pesquisadores como

Landim (2000), Landim e Sturaro (2002), Azevedo e Veneziani Jr. (2005),

Marcuzzo, Cardoso, Melo (2010), Bulhões e Drumond (2012) e Texeira (2015).

64

Neste trabalho também foram testados outros métodos de interpolação e a

Krigagem foi o que apresentou melhores resultados nas confecções dos mapas.

A Krigagem é realizada com base em modelos e parâmetros de

semivariogramas. Os semivariogramas foram construídos dentro do programa

Gamma design GS+, a fim de obter um modelo que melhor se ajustasse a

distribuição espacial dos dados, utilizando como critério de seleção modelos com

menores valores de Soma de Quadrados de Resíduos (RSS)12 e

consequentemente elevado Coeficiente de Determinação (R²)13. Posteriormente

estas informações foram utilizadas no software surfer.

A partir de semivariogramas ajustados e do método de krigagem, foi possível

a construção de superfícies contínuas que expressaram o ambiente térmico e de

concentração de CO2 da área de estudo através de mapas de espacialização

(isotermas e isolinhas de CO2).

A curva dos semivariogramas podem assumir diferentes formatos, que estão

relacionados com a variância dos dados no espaço, e o procedimento de ajuste é

interativo até se obter um modelo de variograma que represente a tendência dos

dados em relação à distância, tornando a Krigagem mais confiável. Portanto os

modelos que melhor se ajustaram aos dados de temperatura do ar e concentração

de CO2 amostrados foram: esférico, exponencial e o gaussiano, as representações

gráficas dos modelos estão demonstradas na Figura 24.

12 Soma dos Quadrados de Resíduos (RSS) é a soma dos quadrados das diferenças entre o valor observado e os dados ajustados - erros. De acordo com Biase e Santana (2012), a utilização desse critério na seleção do modelo é preferido, por ser mais sensível quando comparado com o coeficiente de determinação (R²).

13 O coeficiente de determinação, também chamado de R², é uma medida de ajustamento de um

modelo estatístico, na Regressão linear, que varia entre 0 e 1, indicando, em percentagem, o quanto o modelo consegue explicar os valores observados. Quanto maior o R², mais explicativo é o modelo e melhor ele se ajusta à amostra.

65

Figura 24 – Representação Gráfica de modelos de Semivariogramas.

Fonte: Adaptado de Guimarães, 2004.

A Figura 25 mostra o comportamento espacial dos dados, segundo

Guimarães (2004) os parâmetros que definem um semivariograma são:

- Alcance (a), alcance da dependência espacial, é à distância a partir da qual

a semivariância se torna aproximadamente constante e as amostras passam a não

possuir correlação espacial e a relação entre elas torna-se aleatória, sendo

independentes entre si. Quanto maior o alcance indica maior continuidade espacial

na área, contribuindo para estimativas mais confiáveis;

- Patamar (C0+C1=C) é o valor onde a semivâriancia torna-se constante,

correspondente ao alcance (a), onde a variabilidade entre os pares de valor é

máxima;

- Efeito pepita (C0), quando a distância é zero a semivâriancia difere de zero,

descontinuidades na origem. Isso ocorre devido erros de amostragem provocados

pela própria variabilidade natural da amostra;

- Contribuição (C1) é a diferença entre o Patamar (C) e Efeito Pepita (C0).

66

Figura 25 - Representação gráfica de Semivariograma e suas propriedades.

Fonte: Adaptado de Guimarães, 2004.

A dependência espacial das amostragens de temperatura do ar e

concentração de CO2 foi classificada como forte, moderada, fraca e independente,

conforme sugerido por Guimarães (2004), Equações 1, 2, 3 e 4.

i. Forte Dependência Espacial - se o efeito pepita for menor ou igual a 25% do

patamar.

𝐶0

𝐶0 + 𝐶< 0,25 (1)

ii. Moderada Dependência Espacial – se o efeito pepita representar entre 25%

e 75% do patamar.

0,25 ≤

𝐶0

𝐶0 + 𝐶≤ 0,75 (2)

iii. Fraca Dependência Espacial - se a relação entre efeito pepita e patamar

estiver entre 75% e 100%.

0 100 200 300 400 500 600 7000

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

Pa

tam

ar

(C0

+C

1=

C)

Alcance (a)

Co

ntr

ibu

içã

o (

C1

)

Efeito Pepita

Dependência Independência

(C0)

67

0,75 <

𝐶0

𝐶0 + 𝐶< 1 (3)

iv. Independência Espacial – se a relação entre efeito pepita e patamar for igual

a 100%, neste caso temos o semivariograma, com efeito pepita puro.

𝐶0

𝐶0 + 𝐶= 1 (4)

68

4. RESULTADOS E DISCUSSÕES

4.1. MAPA DE USO E OCUPAÇÃO DA COBERTURA DO SOLO

A Figura 26 apresenta as características da ocupação da cobertura do solo

na área de estudo, há a predominância de área construída (casas, edifícios,

prédios) 35,20%, seguido de pavimentação (asfalto e concreto) 26,70%, grama

17%, área vegetada (árvores, vegetação nativa) 12,60%, solo exposto (solo sem

qualquer tipo de cobertura) 7,20% e água (córrego do Barbado, lagoas do zoológico

e piscina da UFMT) 1%.

Observa-se que nas regiões que circundam o campus da UFMT concentram-

se a maior parte das áreas impermeabilizadas e as edificações apresentam-se mais

aglomeradas, sendo classificada pela secretaria municipal de desenvolvimento

urbano, Cuiabá (2011), como Zonas dos Centros Regionais (ZCR) formada por

desdobramentos funcionais da área central, localizados em pontos especiais do

espaço urbano. A área caracteriza-se por apresentar diferentes usos de materiais

construtivos como asfalto, alvenaria e concreto, grande concentração de pedestres

e associado ao intenso fluxo veicular que há devido às avenidas de grande

relevância, o calor armazenado e a concentração de dióxido de carbono nessas

regiões apresentaram-se maiores que nos outros locais dentro da área de estudo.

No campus universitário há a predominância de área vegetada e gramada,

e maior distância entre as construções. Em algumas áreas o solo encontra-se

exposto, principalmente no trecho onde o córrego do barbado foi canalizado e a

vegetação da área de preservação permanente foi suprimida.

69

Figura 26 – Mapa de uso e ocupação da cobertura do solo na área de estudo.

Mapa de Uso e Ocupação da Cobertura do solo – UFMT Campus Cuiabá

69

70

De acordo com Oke (1987) cada colina, vale, depressão, árvore, rochedo,

sebe, etc cria uma perturbação no padrão do fluxo geral do vento, tornando-o único

em cada paisagem. O conhecimento do fluxo de vento em torno de obstáculos

topográficos auxilia no gerenciamento de ações que traz implicações ambientais

para a região, onde o conhecimento de locais de aceleração do fluxo é importante

para a localização de fontes de emissões de poluentes atmosféricos, maximizando

a dispersão.

Na Figura 27 está representado o relevo na área de estudo, onde as altitudes

variam de 163 a 189 m. Parte da Av. Fernando Corrêa da Costa e da Av. Brasília

estão localizadas nas menores cotas, além de ser uma região densamente

construída, tende a condicionar o fluxo do vento, tornando uma área crítica na

dispersão de poluentes. A declividade do relevo interfere na circulação do vento,

onde regiões com maiores cotas topográficas há favorecimento na circulação do

vento em relação às regiões com cotas mais baixas. Visto que os relevos e suas

formas configuram uma barreira natural e condicionam a circulação do vento.

Figura 27 – Relevo na área de estudo.

Delimitação da área de estudo

Legenda

71

4.2. ANÁLISE GERAL DAS CORRELAÇÕES E DAS VARIÂNCIAS

Por meio da análise de correlação entre os dados de concentração de CO2 e

temperatura do ar em todo o período analisado, as variáveis apresentaram relação

crescente e moderada com valor de 0,3, estatisticamente significativa (p<0,001).

Também foi possível constatar a formação de três grupos distintos de valores de

temperatura do ar em função da concentração de CO2, conforme a Figura 28, uma

vez que os dados foram coletados na estação chuvosa, transição e seca,

evidenciando um comportamento diferenciado das variáveis analisadas nos

diferentes períodos de coletas.

Figura 28 – Gráfico de dispersão, temperatura do ar e concentração de CO2, entre as estações do ano (chuva, transição e seca).

500475450425400375350

33

32

31

30

29

28

27

26

25

24

CO2

TEM

P. A

R

Scatterplot of TEMP. AR vs CO2

A seguir por meio da análise de variância verificou-se diferença relevante

entre as médias de concentração de CO2, dos grupos acima identificados, que

correspondem as estações do ano (chuva, transição e seca), sendo estas médias

diferentes com significância estatística, nas quais o valor mais elevado da

concentração de CO2 ocorreu na estação seca (433,31 ppm), e o mais baixo na

estação de transição (393,05 ppm).

Temperatura do Ar vs Dióxido de Carbono

(ppm)

(°C

)

72

Por outro lado, nos dados da temperatura houve apenas dois agrupamentos,

com as maiores médias na estação de transição e estiagem, não havendo diferença

significativa entre estas médias, nas quais a menor média ocorreu na estação

chuvosa (28,3 °C), conforme apresentado na Tabela 1.

Tabela 1 – Análise de variância (ANOVA) e teste Tukey nos dados de temperatura do ar e concentração de CO2, entre as estações do ano (chuva, transição e seca).

ESTAÇÃO DO ANO CO2 TEMPERATURA

MÉDIA DESVIO PADRÃO TUKEY MÉDIA DESVIO PADRÃO TUKEY

Chuva 405,71 15,73 B 28,3 1,789 B

Transição 393,05 23,15 C 30,3 0,572 A

Seca 433,31 27,09 A 30,4 0,919 A

A,B,C: Representam as comparações realizadas entre as médias de CO2 e temperatura, letras

diferentes indicam médias estatisticamente diferentes e iguais igualdade entre as médias.

Na estação chuvosa as precipitações pluviométricas limpam a atmosfera

tornando a concentração de poluentes menores do que em outras estações do ano

e a temperatura mais amena, porém neste trabalho observou-se que a média de

concentração de CO2 na estação chuvosa foi maior que na estação de transição,

conforme evidenciado na Figura 29, a qual ilustra uma concentração de dados no

limite superior do Blox Pot na estação de chuva, evidenciando um comportamento

assimétrico ou atípico nesta estação.

Figura 29 – Diagrama Blox Pot dos dados de concentração de CO2 para as estações do ano (Chuva – C; Seca – S; Transição – T).

73

Analisando a Tabela 2 observou que não houve diferença significativa em

média na concentração de CO2 nos diferentes dias da semana, onde para o

domingo a concentração média foi 411,24 ppm e segunda-feira 411,95 ppm. Este

comportamento de igualdade das médias possivelmente é causado porque foi

considerado apenas os dias de semana sem considerar os horários de coleta, o

qual diminui a diferença entre os valores mínimos e máximos da concentração de

CO2.

Também nesta mesma tabela observou-se diferença entre as médias de

temperatura do ar, sendo mais elevada na segunda-feira (30,1 °C) e amena no

domingo (29,1 °C). Durante os dias de semana o fluxo de veículos na região é

maior, estes liberam excesso de carga térmica e juntamente com a composição dos

materiais de superfície, os quais são bons condutores térmicos e com grande

capacidade calorífica, interferem na temperatura do ar local.

Tabela 2 – Análise de variância (ANOVA) e teste Tukey nos dados de temperatura do ar e

concentração de CO2, entre os dias da semana (domingo e segunda-feira).

DIA DA SEMANA CO2 TEMPERATURA


Domingo 411,24 30,15 A 29,1 2,057 B

Segunda-feira 411,95 25,83 A 30,1 0,621 A

A,B: Representam as comparações realizadas entre as médias de CO2 e temperatura, letras


Em relação aos turnos de coleta das variáveis, a Tabela 3 demostra que

houve diferenças significativas entre as médias de concentração de CO2 e

temperatura do ar, no período matutino e noturno. De manhã a concentração média

de CO2 (412,37 ppm) foi mais elevada que de noite (410,85 ppm). O fluxo de

veículos durante o dia na área de estudo é intenso e durante a semana dentro do

campus da UFMT é maior do que de noite devido os horários das aulas e

funcionamento dos cursos, o que deve ter resultado na elevação da concentração

de CO2 no período matutino em relação ao noturno. Porém mesmo a concentração

média de CO2 no período noturno ter apresentado valor inferior que de manhã a

média neste turno também foi elevada, visto o tráfego na avenida Fernando Corrêa

da Costa e a av. Brasília que dá acesso ao shopping center ser intenso neste

período.

74

Enquanto que a temperatura no período noturno em média foi mais elevada

(29,7 °C) que no período matutino (29,5°C). A temperatura do ar além de sofrer

influência de diversos fatores como emissões de poluentes, que absorvem a

radiação solar aquecendo o ar como é o caso dos GEE principalmente o CO2 e de

cargas térmicas, no período noturno há a liberação do calor acumulado pelos

materiais de superfície durante a radiação solar, tornando o ar mais aquecido de

noite.

Tabela 3 – Análise de variância (ANOVA) e teste Tukey nos dados de temperatura do ar e

concentração de CO2, entre os turnos (manhã e noite).

TURNO CO2 TEMPERATURA


Manhã 412,37 35,17 A 29,5 1,692 B

Noite 410,85 18,12 B 29,7 1,406 A

A,B: Representam as comparações realizadas entre as médias de CO2 e temperatura, letras


4.3. ANÁLISE MICROCLIMÁTICA NO PERÍODO CHUVOSO

Neste tópico serão apresentados e discutidos os resultados obtidos a partir

dos trabalhos de campo realizados no mês de março em dias de domingo e

segunda-feira, nos períodos matutino e noturno. Buscando compreender o

comportamento do dióxido de carbono e da temperatura do ar na área de estudo

na estação chuvosa.

Através dos histogramas dos anos hidrológicos para Cuiabá, conforme

apresentado anteriormente na Figura 20, os maiores volumes de precipitações

pluviométricas ocorrem em janeiro, fevereiro e março, com maior acúmulo mensal

em fevereiro, porém no ano hidrológico 2015/2016 em março houve maior volume

de chuvas do que em fevereiro.

4.3.1. Análise descritiva e geoestatística em 20 de março de 2016

A seguir serão analisados os dados coletados no dia 20 de março de 2016,

domingo, através do transecto móvel, as condições meteorológicas durante as

coletas e a espacialização do CO2 e da temperatura na área de estudo.

75

A situação de tempo meteorológico é uma variável muito importante que

deve compor a análise dos dados coletados em superfície. A entrada de frentes

frias pode modificar a situação de tempo na escala local.

4.3.1.1. Período Matutino

Durante o transecto móvel observou-se tempo nublado, muitas nuvens com

curtos períodos de sol. Esta situação de tempo deriva das condições

meteorológicas disponibilizadas na carta sinótica de superfície das 8h, onde se

observa uma frente fria atuando desde o norte da Argentina, passando pelo Rio

Grande do Sul e prolongando-se pelo extremo sul de Santa Catarina e Oceano

Atlântico. As frentes frias afetam o tempo sobre a América do Sul durante todo o

ano e produzem tempo de instabilidade dependendo de sua magnitude e

abrangência em termos de pressão, temperatura, vento e pressão atmosférica,

conforme a Figura 30.

Figura 30 – Carta de superfície do CPTEC/INPE no dia 20/03/2016 às 8h.

76

Neste contexto de tempo meteorológico, a umidade relativa e pressão

atmosférica média durante a coleta foram de 80% e 994 hPa, respectivamente. A

maior frequência relativa da direção dos ventos foi na direção Noroeste (NW)

seguida da direção Norte-Noroeste (NNW), conforme demonstrado na Figura 31.

Através da classificação dos ventos pela escala Beaurfort, 81% dos dados se

apresentaram na categoria aragem e 19% brisa leve.

Figura 31 – Frequência relativa média do vento no dia 20/03/2016, no período das 8h às 9h.

A maior concentração de CO2 foi 409 ppm e a menor 384 ppm, a temperatura

alcançou 27,5°C e a mínima 24,8°C, resultando em uma amplitude na concentração

de CO2 e térmica de 25 ppm e 2,7°C, respectivamente. A Tabela 4 apresenta a

síntese da estatística descritiva para os dados coletados.

Tabela 4 – Estatística descritiva para os dados de CO2 e temperatura coletados em 20 de março de 2016 no período das 8h às 9h.

PARÂMETRO MÉDIA MEDIANA DESV.

PADRÃO MÁX. MIN. AMPLITUDE

CO2 (ppm) 392,99 391 5,58 409 384 25

Temperatura (°C)

26,1 26,0 0,573 27,5 24,8 2,7

77

A correlação entre as variáveis foi moderada (r=0,403) e com significância

estatística (p<0,001), tratando-se de uma relação crescente.

A seguir são apresentados os modelos de semivariogramas que melhor se

ajustaram a distribuição espacial dos dados de concentração de CO2 e temperatura,

Figura 32. Onde o modelo esférico foi adotado para concentração de CO2 em função

do menor valor da soma dos quadrados de resíduos (RSS), 113, elevado

coeficiente de determinação (R²), 0,92 e forte dependência espacial, 0,21. Para o

tratamento dos dados de temperatura foi adotado o modelo exponencial, por

apresentar baixa soma dos quadrados dos resíduos (RSS), 0,00811, o maior valor

de coeficiente de determinação (R²), 0,654 e forte dependência espacial, 0,11.

Figura 32 - Semivariogramas ajustados para a aplicação da Krigagem a concentração de CO2( I ) e temperatura ( II ), para coletas realizadas em 20/03/2016 no período matutino.

( I ) ( II )

Os mapas de espacialização das variáveis analisadas estão apresentados

na Figura 33. Verifica-se que as regiões influenciadas pela av. Fernando Corrêa da

Costa, av. Brasília e av. Jornalista Arquimedes Pereira lima, de intenso fluxo

veicular e com predominância de área construída com edificações aglomeradas,

apresentaram as maiores concentrações de CO2 e também as temperaturas mais

elevadas. A máxima concentração de CO2 ocorreu na av. Brasília perto da av.

Jornalista Arquimedes Pereira Lima próximo a rotatória ( 409 ppm), local com

grande aceleração e frenagem de veículos, nesta região a temperatura foi elevada

porém a máxima (27,5 °C) ocorreu na av. Fernando Corrêa da Costa.

Modelo Esférico (Co =9,30; Co+C=43,39; Ao=1212; r²=0,92; RSS= 113)

Modelo Exponencial (Co=0,355; Co+C=0,311; Ao=50; r²=0,654; RSS= 0,00811)

78

Também observa-se que as regiões onde as concentrações de CO2 foram

menores, dentro do campus da UFMT, as temperaturas se apresentaram mais

amenas.

Figura 33 - Mapas de contorno de concentração de CO2( I ) e temperatura ( II ), para coletas realizadas em 20/03/2016 no período matutino.

( I )

( II )

599200 599400 599600 599800 600000 600200 600400 600600 600800 601000

8273400

8273600

8273800

8274000

8274200

8274400

8274600

387 ppm

389 ppm

391 ppm

393 ppm

395 ppm

397 ppm

399 ppm

401 ppm

403 ppm

405 ppm

407 ppm

av. B

rasí

lia

av. Edgar V

ieira

av. Jorn. A.P.L.

av. Fern. C.C

.

384

409

599200 599400 599600 599800 600000 600200 600400 600600 600800 601000

8273400

8273600

8273800

8274000

8274200

8274400

8274600

25.2 °C

25.4 °C

25.6 °C

25.8 °C

26 °C

26.2 °C

26.4 °C

26.6 °C

26.8 °C

27 °C

av. B

rasí

lia

av. Edgar V

ieira

av. Jorn. A.P.L.

av. Fern. C.C

.

27,5

24,8

79

4.3.1.2. Período Noturno

Na carta sinótica de superfície das 20h, Figura 34, observa-se a atuação de

uma frente fria estacionário com início na Argentina, passando pelo Rio Grande do

Sul e prolongando-se pelo Oceano Atlântico. Esta frente fria encontrou-se com uma

frente quente, estão estacionadas na região citada e poderão dar origem à uma

frente mais amena em termos de temperatura, pressão atmosférica, umidade e

ventos. Assim sendo, o tempo meteorológico torna-se menos agressivo, pois tem

início o processo de dissipação da frente fria que em contato com a frente quente

dá origem à frente denominada oclusa. Por fim, a frente quente assume o comando

na dinâmica das massas de ar na circulação atmosférica local. Até a chegada de

uma nova frente fria.


Assim sendo, neste contexto de tempo meteorológico, o céu encontrou-se

limpo durante a coleta de dados, a umidade relativa e pressão atmosférica média

durante a coleta foram de 81,12% e 991 hPa, respectivamente, propiciando a área

em estudo a predominância de ventos na direção Oeste-Noroeste (WNW) seguida

da direção Oeste (W) e Oeste-Sudoeste (WSW) com velocidades baixa a

80

moderada, sendo 31% dos registros classificados como calmo, 50% aragem e 19%

brisa leve, conforme demonstrado na Figura 35.


Houve um aumento na concentração máxima de CO2 em relação ao período

matutino, sendo 443 ppm e a mínima 383 ppm, resultando em uma amplitude de

60 ppm. Observou-se ventos com velocidades mais baixas na área, o que interfere

diretamente na dispersão dos poluentes na atmosfera. Essa interferência também

pode ser observada na temperatura da área, em que há menores trocas térmicas e

a maior concentração de poluentes que aquece o ar, onde a máxima foi 27,5°C e a

mínima 26,5°C, e amplitude térmica de 1°C. Verifica-se que a temperatura mínima

aumentou em relação ao período matutino resultando em uma região mais

aquecida. A Tabela 5 apresenta a síntese da estatística descritiva para os dados

de CO2 e temperatura, coletados no período noturno.

Tabela 5 – Estatística descritiva para os dados de CO2 e temperatura coletados em 20

de março de 2016 no período das 20h às 21 h.



CO2 (ppm) 399,34 395 11,47 443 383 60

Temperatura (°C)

27,0 27,1 0,206 27,5 26,5 1,0

81

A correlação entre as variáveis foi fraca (r=0,079), embora positiva sem

significância estatística (p = 0,063).



Figura 36. Onde o modelo exponencial foi adotado para concentração de CO2 em

função do menor valor da soma dos quadrados de resíduos (RSS), 3017, elevado


tratamento dos dados de temperatura foi adotado o modelo gaussiano, por

apresentar baixa soma dos quadrados dos resíduos (RSS), 0,000599, o alto valor


Figura 36 - Semivariogramas ajustados para a aplicação da Krigagem a concentração de CO2( I ) e temperatura ( II ), para coletas realizadas em 20/03/2016 no período Noturno.

( I ) ( II )

A Figura 37 apresenta os mapas de espacialização das variáveis para o

período noturno, nota-se que a ocorrência da maior concentração de CO2 (443 ppm)

continuou sendo na av. Brasília perto da rotatória da av. Jornalista Arquimedes

Pereira lima e a temperatura máxima(27,5 °C) registrada também ocorreu na av.

Brasília, de noite a circulação veicular é grande nesta via devido acesso ao

shopping center que é movimentado neste horário.

Verifica-se que o entorno do campus da UFMT, de um modo geral, no

período noturno apresentou valores mais altos para concentração de CO2 e

temperatura, onde a amplitude de CO2 foi maior devido ao aumento da máxima e a

mínima ter continuado próxima do que foi registrado pela manhã, porém locais com

registros mais baixos diminuiu. Já a amplitude térmica reduziu devido ao aumento

Modelo Exponencial (Co =38,9; Co+C=196,7; Ao=483; r²=0,876; RSS= 3017)

Modelo Gaussiano (Co=0,0113; Co+C=0,057; Ao=283; r²=0,861; RSS=0,000599)

82

da temperatura mínima, de modo que toda a área de estudo tornou-se mais

aquecida. Mas ainda assim a concentração de CO2 e a temperatura mínima

continuou sendo registrada dentro da instituição.

Figura 37 - Mapas de contorno de concentração de CO2( I ) e temperatura ( II ), para coletas realizadas em 20/03/2016 no período noturno.

( I )

( II )

599200 599400 599600 599800 600000 600200 600400 600600 600800 601000

8273400

8273600

8273800

8274000

8274200

8274400

8274600

388 ppm

391 ppm

394 ppm

397 ppm

400 ppm

403 ppm

406 ppm

409 ppm

412 ppm

415 ppm

418 ppm

421 ppm

424 ppm

427 ppm

430 ppm

433 ppm

436 ppm

av. B

rasí

lia

av. Edgar V

ieira

av. Jorn. A.P.L.

av. Fern. C.C

.

383

443

599200 599400 599600 599800 600000 600200 600400 600600 600800 601000

8273400

8273600

8273800

8274000

8274200

8274400

8274600

26.5 °C

26.6 °C

26.7 °C

26.8 °C

26.9 °C

27 °C

27.1 °C

27.2 °C

27.3 °C

27.4 °C

27.5 °C

26,5

27,5

av. B

rasí

lia

av. Edgar V

ieira

av. Jorn. A.P.L.

av. Fern. C.C

.

83

4.3.2. Análise descritiva e geoestatística em 21 de março de 2016

Neste tópico serão expostos os resultados e análise dos dados coletados no

dia 21 de março de 2016, segunda-feira, através do transecto móvel, as condições

meteorológicas durante as coletas e a espacialização do CO2 e da temperatura do

ar na área de estudo.


Na da carta sinótica de superfície das 8h, observa-se uma frente estacionária

atuando desde o sul da Bolívia, parte do Paraguai, sobre as Províncias Argentinas

de Formosa, Chaco e Corrientes, sul do Rio grande do Sul e prolongando-se pelo

Oceano Atlântico adjacente. Entretanto, no processo dinâmico da circulação geral

da atmosfera local, uma frente fria pode ser observada sobre a Província de Santa

Cruz, na Argentina, até uma área de baixa pressão de 984 hPa, localizada em torno

de 57°S/58°W, Figura 38.


84

A presença da frente estacionária (oclusão da frente quente com a frente

fria) deu origem à um tempo meteorológico mais estável e permitiu que durante o

transecto houvesse céu limpo, a umidade relativa e pressão atmosférica média

foram de 65% e 993,1 hPa, respectivamente, ocasionando estabilidade atmosférica

com 53% dos registros de velocidade dos ventos classificados como calmo e 43%

aragem, e predominância na direção Leste (E) e Leste-Nordeste (ENE), conforme

demonstrado na Figura 39.


A concentração máxima de CO2 foi 459 ppm e a mínima 383, com amplitude

de 76 ppm, nota-se aumento na diferença da máxima e mínima em 3 vezes em

relação as coletas do domingo no mesmo período. A amplitude térmica foi de 1,8°C,

onde a máxima alcançou 31,1°C e a mínima 29,3°C. Observa-se que que em

relação ao mesmo período no domingo, a amplitude diminuiu 0,9 °C, porém a

temperatura máxima e a mínima aumentou em 3,6 °C e 4,5 °C, respectivamente,

mostrando o aumento da concentração de CO2 na atmosfera e o aquecimento da

área de estudo nos diferentes dias da semana, isso pode estar relacionado ao

comportamento distinto no fluxo veicular nestes dias da semana. A Tabela 6

85

apresenta a síntese da estatística descritiva para os dados de CO2 e temperatura,

coletados em 21 de março de 2016 no período matutino.

Tabela 6 – Estatística descritiva para os dados de CO2 e temperatura coletados em 21 de março de 2016 no período das 8h às 9 h.



CO2 (ppm) 414,23 412 16,34 459 383 76 Temperatura

(°C) 30,1 30,0 0,465 31,1 29,3 1,8








tratamento dos dados de temperatura também foi adotado o modelo exponencial,

por apresentar baixa soma dos quadrados dos resíduos (RSS), 0,00319, o alto valor

de coeficiente de determinação (R²), 0,707 e moderada dependência espacial,

0,498.


( I ) ( II )

A Figura 41 apresenta os mapas de espacialização das variáveis, a maior

diferença de concentração de CO2registrada foi entre a rotatória da av. Jornalista


Modelo Exponencial (Co =0,1451; Co+C=0,2912; Ao=1211; r²=0,707; RSS=0,00319)

Distância

Sem

ivar

iân

cia

86

Arquimedes Pereira Lima com a av. Edgar Vieira (459 ppm) e o campus da UFMT,

estacionamento do anfiteatro, (383 ppm). A temperatura máxima (31,1 °C) ocorreu

na mesma região onde foi registrada a maior concentração de CO2, e a mínima

assim como o CO2 também foi registrada dentro do campus universitário, próximo

ao bosque ao lado do Instituto de Ciências Humanas e Sociais.


( I )

( II )

599200 599400 599600 599800 600000 600200 600400 600600 600800 601000

8273400

8273600

8273800

8274000

8274200

8274400

8274600

383 ppm

388 ppm

393 ppm

398 ppm

403 ppm

408 ppm

413 ppm

418 ppm

423 ppm

428 ppm

433 ppm

438 ppm

443 ppm

448 ppm

453 ppm

458 ppm

av. B

rasí

lia

av. Edgar V

ieira

av. Jorn. A.P.L.

av. Fern. C.C

.

383

459

599200 599400 599600 599800 600000 600200 600400 600600 600800 601000

8273400

8273600

8273800

8274000

8274200

8274400

8274600

29.3 °C

29.4 °C

29.5 °C

29.6 °C

29.7 °C

29.8 °C

29.9 °C

30 °C

30.1 °C

30.2 °C

30.3 °C

30.4 °C

30.5 °C

30.6 °C

30.7 °C

30.8 °C

30.9 °C

31 °C

31,1

29,3

av. Fern. C.C

.

av. Jorn. A.P.L.

av. Edgar V

ieira

av. B

rasí

lia

87


Na carta sinótica de superfície das 20h, Figura 42, observa-se uma frente

estacionária atuando sobre o centro-norte do Rio Grande do Sul e prolongando-se

pelo Oceano Atlântico adjacente. Observa-se sobre o Oceano Atlântico um sistema

frontal ao sul do paralelo de 50°S. Uma frente fria é observada próximo ao sul do

continente sulamericano, localizada ao sul do paralelo de 50°S. Assim sendo, a

situação de tempo meteorológico continuou estável na presença de uma frente

estacionária oclusa. Entretanto, a formação de uma frente fria ao sul do continente,

começa a ser percebida na mudança de tempo com céu nublado e precipitação

atmosférica, muito comum na entrada de frentes frias. As variáveis climáticas

temperatura do ar, umidade relativa, pressão atmosférica e ventos também

começam a mostrar sinais de modificações nos valores das medições.


Observou-se que durante as coletas o céu encontrava-se parcialmente

nublado sem ocorrência de precipitação pluviométrica, sendo que horas antes

ocorreu uma fina garoa com tempo de duração de aproximadamente 15 minutos.

Ao longo do transecto a umidade relativa e pressão atmosférica média foram de

88

73,1% e 991 hPa, respectivamente, a predominância dos ventos ocorreu na direção

Nordeste (NE) e Norte-Nordeste (NNE), conforme demonstrado na Figura 43, onde

56% dos dados de velocidade foram classificados como calmo, 31% aragem e 13%

brisa leve.

Figura 43 - Frequência relativa média do vento no dia 21/03/2016, no período das 20h às 21h.

A Tabela 7 apresenta a síntese da estatística descritiva dos dados de CO2 e

temperatura do ar no período noturno. A concentração máxima de CO2 foi 462 ppm

e a mínima 392, amplitude de 70 ppm, em relação ao período matutino houve uma

redução nessa oscilação com valores da máxima/mínima ligeiramente mais

elevadas, porém a mínima subiu mais. Demonstrando que a concentração deste

composto na atmosfera local de forma geral foi maior em toda a área de estudo e

com menor variação de um lugar para outro. Em relação ao domingo, no mesmo

período, a concentração máxima e mínima também foram mais elevadas e a

amplitude maior, devido máxima ter elevado mais, logo na segunda-feira de noite o

CO2 esteve mais concentrado e com maior variação na concentração dentro da área

de estudo, comparado com o domingo de noite.

A temperatura máxima alcançou 30,5°C e a mínima 29,3°C, com variação

de 1,2 °C, em relação ao período matutino houve redução na temperatura máxima

89

e na amplitude, isso deve estar ligado as condições de tempo nublado em que

ocorreu garoa antes da coleta refrigerando a atmosfera, visto que normalmente

durante a noite as ilhas de calor são mais evidentes por estar liberando calor e a

temperatura do ar tende estar mais aquecida. Em relação ao domingo de noite, a

amplitude foi maior e as temperaturas máximas e mínimas foram bem mais

elevadas, na ordem de 3 °C e 2,8 °C, respectivamente.

Tabela 7 – Estatística descritiva para os dados de CO2 e temperatura coletados em 21 de março de 2016 no período das 20h às 21h.




(°C) 29,8 29,8 0,247 30,5 29,3 1,2







coeficiente de determinação (R²), 0,911 e moderada dependência espacial, 0,32.

Para o tratamento dos dados de temperatura foi adotado o modelo gaussiano, por

apresentar baixa soma dos quadrados dos resíduos (RSS), 0,0002715, o alto valor


Figura 44 - Semivariogramas ajustados para a aplicação da Krigagem a concentração de CO2( I ) e temperatura ( II ), para coletas realizadas em 21/03/2016 no período noturno.

( I ) ( II )


período noturno, nota-se que a ocorrência da maior concentração de CO2 foi na av.

Modelo Gaussiano (Co =0,01; Co+C=0,0795; Ao=366; r²=0,97; RSS=0,0002715)

Distância

Sem

ivar

iân

cia

Modelo Exponencial (Co =65,4; Co+C=203,8; Ao=256; r²=0,911; RSS=1772)

90

Fernando Corrêa da Costa próximo da av. Brasília (462 ppm), há uma rotatória

nesta região e a movimentação de carros é grande. A menor concentração (392

ppm) ocorreu dentro do campus da UFMT, no estacionamento próximo da piscina.

A temperatura máxima (30,5 °C) ocorreu na av. Brasília e em toda a sua

extensão as temperaturas foram bem elevadas, a mínima (29,3 °C) assim como o

CO2 também foi registrada dentro do campus universitário, próximo ao restaurante.


( I )

( II )

599200 599400 599600 599800 600000 600200 600400 600600 600800 601000

8273400

8273600

8273800

8274000

8274200

8274400

8274600

398 ppm

401 ppm

404 ppm

407 ppm

410 ppm

413 ppm

416 ppm

419 ppm

422 ppm

425 ppm

428 ppm

431 ppm

434 ppm

437 ppm

440 ppm

443 ppm

392

462

av. Fern. C.C

.

av. B

rasí

lia

av. Edgar V

ieira

av. Jorn. A.P.L.

599200 599400 599600 599800 600000 600200 600400 600600 600800 601000

8273400

8273600

8273800

8274000

8274200

8274400

8274600

29.35 °C

29.45 °C

29.55 °C

29.65 °C

29.75 °C

29.85 °C

29.95 °C

30.05 °C

30.15 °C

30.25 °C

30.35 °C

30.45 °C

av. Fern. C.C

.

av. B

rasí

lia

av. Edgar V

ieira

av. Jorn. A.P.L.

29,330,5

91

4.4. ANÁLISE MICROCLIMÁTICA NO PERÍODO DE TRANSIÇÃO


dos trabalhos de campo realizado no mês de abril em dias de domingo e segunda-

feira, nos períodos matutino e noturno. Buscando compreender o comportamento

do dióxido de carbono e da temperatura na área de estudo na transição da estação

chuvosa para a estiagem. Observa-se através dos histogramas dos anos

hidrológicos para Cuiabá apresentado anteriormente na Figura 20, que em abril há

grande redução no volume de precipitações pluviométricas na região e que a partir

desse mês o acúmulo de chuvas se tornam cada vez menores até chegar na

estiagem.

4.4.1. Análise descritiva e geoestatística em 24 de abril de 2016

A seguir serão analisados os dados coletados no dia 24 de abril de 2016,




Na análise da carta sinótica de superfície das 8h, Figura 46, observa-se um

sistema frontal expresso por uma frente oclusa com tendências à dissipação em

direção ao Oceano, sobre as províncias de Santiago del Estero, Santa fé e Entre

Rios, na Argentina, sul do Uruguai e seguindo sobre o oceano Atlântico adjacente.

92


Esta situação de tempo meteorológico é bastante estável e, por isso, pôde

observar-se céu limpo durante as coletas de dados, com umidade relativa e pressão

atmosférica média de 60% e 989,7 hPa, respectivamente. A predominância dos

ventos ocorreu na direção Norte (N), conforme demonstrado na Figura 47, onde

14% dos dados foram classificados como calmo e 86% como aragem.


93

A maior concentração de CO2 foi 414 ppm e a menor 355 ppm, a temperatura

alcançou 31,5 °C e a mínima 29,7 °C, resultando em uma amplitude na

concentração de CO2 e térmica de 59 ppm e 1,8 °C, respectivamente. A Tabela 8

apresenta a síntese da estatística descritiva para os dados de CO2 e temperatura,

coletados em 24 de abril de 2016 no período matutino.

Tabela 8 – Estatística descritiva para os dados de CO2 e temperatura coletados em 24 de abril de 2016 no período das 8h às 9h.




(°C) 30,4 30,3 0,465 31,5 29,7 1,8





Figura 48. Onde o modelo gaussiano foi adotado para concentração de CO2 em

função do menor valor da soma dos quadrados de resíduos (RSS), 89,3, elevado


Para o tratamento dos dados de temperatura foi adotado o modelo exponencial, por

apresentar baixa soma dos quadrados dos resíduos (RSS), 0,001314, alto valor de



( I ) ( II )


na Figura 49. Observa-se que a maior diferença de concentração de CO2registrada

Modelo Gaussiano (Co =26,26; Co+C=56,17; Ao=120; r²=0,904; RSS= 89,3)

Modelo Exponencial (Co =0,0888; Co+C=0,2276; Ao=210; r²=0,927; RSS= 0,00131)

94

foi entre a av. Fernando Corrêa da Costa (414 ppm) e o campus da UFMT, bloco

da pró-reitoria, (355 ppm). A temperatura máxima (31,5 °C) ocorreu na mesma

região onde foi registrada a maior concentração de CO2, e a mínima (29,7 °C) assim

como o CO2 também foi registrada dentro do campus universitário, próximo ao

núcleo de documentação e informação histórica e regional.


( I )

( II )

599200 599400 599600 599800 600000 600200 600400 600600 600800 601000

8273400

8273600

8273800

8274000

8274200

8274400

8274600

360 ppm

362 ppm

364 ppm

366 ppm

368 ppm

370 ppm

372 ppm

374 ppm

376 ppm

378 ppm

380 ppm

382 ppm

384 ppm

386 ppm

388 ppm

av. B

rasí

lia

av. Edgar V

ieira

av. Jorn. A.P.L.

av. Fern. C.C

.

414

355

599200 599400 599600 599800 600000 600200 600400 600600 600800 601000

8273400

8273600

8273800

8274000

8274200

8274400

8274600

29.7 °C

29.9 °C

30.1 °C

30.3 °C

30.5 °C

30.7 °C

30.9 °C

31.1 °C

31.3 °C

31.5 °C

av. Fern. C.C

.

av. B

rasí

lia

av. Edgar V

ieira

av. Jorn. A.P.L.

31,5

29,7

95


Na análise da carta sinótica de superfície das 20h, observa-se um sistema

frontal em oclusão, bastante fraco nas províncias de Mendonza, San Luís, La

Pampa e Buenos Aires, na Argentina, e segue pelo oceano atlântico adjacente,

Figura 50.


Desta forma, houve céu limpo durante as coletas de dados, com umidade

relativa e pressão atmosférica média de 60% e 987,7 hPa, respectivamente.

Observou-se condições de calmaria onde todos os dados de velocidade do vento

foram classificados como calmo e a predominância dos ventos continuou sendo na

direção Norte (N), conforme demonstrado na Figura 51.

96


Houve um aumento nas concentrações máxima, mínima e média de CO2 em

relação ao período matutino, sendo 455 ppm, 371 ppm e 403,17 ppm,

respectivamente, resultando em uma amplitude de 84 ppm. Observou-se que os

ventos apresentaram velocidades mais baixas de noite, condições de estabilidade

favorecem a elevação na concentração de poluentes na atmosfera e também

interfere na temperatura do ar devido as baixas trocas térmicas, isso foi confirmado

nos dados coletados onde as temperaturas máxima, mínima e média aumentaram,

32,1 °C, 30,1 °C e 31°C, respectivamente. A Tabela 9 apresenta a síntese da

estatística descritiva para os dados de CO2 e temperatura.





(°C) 31,0 31,0 0,397 32,1 30,1 2,0

A correlação entre as variáveis foi baixa (r=0,107) no entanto com

significância estatística (p=0,02), tratando-se de uma relação crescente.

97








coeficiente de determinação (R²), 0,947 e forte dependência espacial, 0,188.


( I ) ( II )


período noturno, a ocorrência da maior concentração de CO2 foi na rotatória da av.

Jornalista Arquimedes Pereira Lima com a av. Edgar Vieira (455 ppm) e a menor

concentração (371 ppm) ocorreu dentro do campus da UFMT, no estacionamento

próximo da piscina. A temperatura máxima (32,1 °C) ocorreu na av. Brasília e a

mínima (30,1 °C) assim como o CO2 também foi registrada dentro do campus

universitário, próximo ao restaurante.

Modelo Exponencial (Co =143; Co+C=496,9; Ao=1291; r²=0,949; RSS= 2242)


98


( I )

( II )

4.4.2. Análise descritiva e geoestatística em 25 de abril de 2016

Neste tópico serão expostos os resultados e análise dos dados coletados no

dia 25 de abril de 2016, segunda-feira, através do transecto móvel, as condições

599200 599400 599600 599800 600000 600200 600400 600600 600800 601000

8273400

8273600

8273800

8274000

8274200

8274400

8274600

371 ppm

376 ppm

381 ppm

386 ppm

391 ppm

396 ppm

401 ppm

406 ppm

411 ppm

416 ppm

421 ppm

426 ppm

431 ppm

436 ppm

441 ppm

446 ppm

451 ppm

av. Fern. C.C

.

av. B

rasí

lia

av. Edgar V

ieira

av. Jorn. A.P.L.

455

371

599200 599400 599600 599800 600000 600200 600400 600600 600800 601000

8273400

8273600

8273800

8274000

8274200

8274400

8274600

30.1 °C

30.3 °C

30.5 °C

30.7 °C

30.9 °C

31.1 °C

31.3 °C

31.5 °C

31.7 °C

31.9 °C

32.1 °C

av. Fern. C.C

.

av. B

rasí

lia

av. Edgar V

ieira

av. Jorn. A.P.L.

30,1

32,1

99

meteorológicas durante as coletas e a espacialização do CO2 e da temperatura na

área de estudo.


A carta sinótica de superfície das 8h, Figura 54, observa-se um sistema

frontal atuando desde o sul/sudeste da Bolívia, passando pelo oeste do Paraguai,

nordeste da Argentina, extremo oeste e sul do Rio Grande do Sul e Atlântico

adjacente. Este sistema se conecta a outro sistema frontal no oceano dando origem

à uma frente oclusa gerando um tempo meteorológico de estabilidade.


A estabilidade do tempo meteorológico, permitiu que durante as coletas o

céu encontrasse limpo com nuvens dispersas apresentando umidade relativa e

pressão atmosférica média de 65,4% e 988,5 hPa, respectivamente, a

predominância dos ventos se deu na direção Norte (N), conforme demonstrado na

100

Figura 55. Através da classificação dos ventos pela escala Beaurfort 13% dos

dados se apresentaram na categoria calmo e 88% em aragem.


A concentração máxima de CO2 foi 466 ppm e a mínima 351, com amplitude

de 115 ppm, nota-se que dobrou a diferença da máxima e mínima em relação as

coletas do domingo no mesmo período. A amplitude térmica também foi maior que

no domingo de manhã, 1,8°C, onde a máxima alcançou 30,3°C e a mínima 29,2°C.

Demostrando que a variação de CO2 e temperatura na área de estudo foi maior na

segunda feira. A Tabela 10 apresenta a síntese da estatística descritiva para os

dados de CO2 e temperatura, coletados em 25 de abril de 2016 no período matutino.





(°C) 29,9 29,9 0,203 30,3 29,2 1,1

101

A correlação entre as variáveis foi baixa (r=0,05) embora positiva sem

significância estatística (p=0,231).






Para o tratamento dos dados de temperatura também foi adotado o modelo

exponencial, por apresentar baixa soma dos quadrados dos resíduos (RSS),

0,00007661, alto valor de coeficiente de determinação (R²), 0,915 e forte

dependência espacial, 0,1424.


( I ) ( II )


diferença de concentração de CO2registrada foi entre a rotatória da av. Jornalista

Arquimedes Pereira Lima com a av. Edgar Vieira (466 ppm) e a região da av. do

Barbado que ainda encontra-se em fase de implantação (351 ppm). A temperatura

máxima (30,3 °C) também ocorreu próximo a região onde foi registrada a maior

concentração de CO2. Já a mínima ocorreu na av. Fernando Correa da Costa (29,2

°C), observa-se que as maiores temperaturas ocorreram dentro do campus da

UFMT, comportamento atípico dos registrados nas outras coletas.

Modelo Exponencial (Co =0,0055; Co+C=0,0386; Ao=582; r²=0,915; RSS= 7,661E-05)


102


( I )

( II )



frontal de oclusão entre o norte e nordeste da Argentina, Uruguai, extremo sul do

Rio Grande do Sul e Atlântico adjacente. Outro sistema frontal é verificado ao sul

599200 599400 599600 599800 600000 600200 600400 600600 600800 601000

8273400

8273600

8273800

8274000

8274200

8274400

8274600

351 ppm

358 ppm

365 ppm

372 ppm

379 ppm

386 ppm

393 ppm

400 ppm

407 ppm

414 ppm

421 ppm

428 ppm

435 ppm

442 ppm

449 ppm

456 ppm

463 ppm

351

466

av. Fern. C.C

.

av. B

rasí

lia

av. Edgar V

ieira

av. Jorn. A.P.L.

599200 599400 599600 599800 600000 600200 600400 600600 600800 601000

8273400

8273600

8273800

8274000

8274200

8274400

8274600

29.2 °C

29.3 °C

29.4 °C

29.5 °C

29.6 °C

29.7 °C

29.8 °C

29.9 °C

30 °C

30.1 °C

30.2 °C

30.3 °C

29,2

30,3

av. Fern. C.C

.

av. B

rasí

lia

av. Edgar Vieira

av. Jorn. A.P.L.

103

de 41°S sobre o Atlântico. Portanto, tempo estável na escala local. Entretanto, ao

sul do continente pode ser visualizada a entrada de uma frente fria, logo a oclusão.

Porém, esta frente fria vem seguida por uma frente quente e, desta forma, poderá

trazer modificações sutis nas variáveis climáticas locais.


Assim sendo, observou-se que durante as coletas o céu encontrava-se muito

nublado, com umidade relativa e pressão atmosférica média de 74% e 986,9 hPa,

respectivamente, notou-se condições de calmaria onde todos os dados de

velocidade do vento foram classificados como calmo e a predominância dos ventos

ocorreram na direção Oeste(W) e Oeste-Noroeste (WNW), conforme demonstrado

na Figura 59.

104

Figura 59- Frequência relativa média do vento no dia 25/04/2016, no período das 20h às 21h.

A Tabela 11 apresenta a síntese da estatística descritiva dos dados de CO2

e temperatura do ar no período noturno. A concentração máxima de CO2 foi 447

ppm e a mínima 400, amplitude de 47 ppm, em relação ao período matutino houve

uma redução na variação da máxima/mínima, onde a máxima diminuiu, e a mínima

e média aumentaram, demonstrando que no período noturno houve uma

concentração maior deste composto em toda a área de estudo e com menor

variação de um lugar para outro. Em relação ao domingo, no mesmo período,

também houve uma redução na amplitude onde a concentração máxima diminuiu

e a mínima e média também aumentaram. Logo na segunda-feira de noite o CO2

esteve mais concentrado e com menor variação na concentração dentro da área

de estudo, comparado com o domingo de noite e a segunda de manhã.

A temperatura máxima alcançou 30,3°C e a mínima 29,4°C, com variação

de 0,9 °C, em relação ao período matutino houve aumento da temperatura mínima

e redução da amplitude. Já no domingo no mesmo período as temperaturas

máxima, mínima, média e amplitude, foram maiores que na segunda isso deve

estar ligado as condições de tempo nublado em que ocorreu durante as coletas de

dados na segunda-feira de noite e com umidade relativa do ar maior.

105





(°C) 29,8 29,8 0,200 30,3 29,4 0,9


significância estatística (p<0,001), tratando-se de uma relação crescente.







apresentar baixa soma dos quadrados dos resíduos (RSS), 0,0001358, alto valor

de coeficiente de determinação (R²), 0,937 e moderada dependência espacial,

0,357.


( I ) ( II )


período noturno, nota-se que a ocorrência da maior concentração de CO2 (447 ppm)

foi na av. Brasília perto da rotatória com a av. Jornalista Arquimedes Pereira lima e

a temperatura máxima registrada (30,3 °C) também ocorreu nessa mesma região.

Modelo Exponencial (Co =39,3; Co+C=113; Ao=111; r²=0,945; RSS=181)


106

A menor concentração de CO2 (400 ppm) ocorreu na região da av. do

Barbado que ainda encontra-se em fase de implantação, mesmo sendo a menor

concentração trata-se de um valor alto. A menor temperatura (29,4 °C) ocorreu

dentro da UFMT, próximo do centro de treinamento da copa, região com poucas

edificações.


( I )

( II )

599200 599400 599600 599800 600000 600200 600400 600600 600800 601000

8273400

8273600

8273800

8274000

8274200

8274400

8274600

400 ppm

405 ppm

410 ppm

415 ppm

420 ppm

425 ppm

430 ppm

435 ppm

440 ppm

445 ppm

400

447

av. Fern. C.C

.

av. B

rasí

lia

av. Edgar V

ieira

av. Jorn. A.P.L.

599200 599400 599600 599800 600000 600200 600400 600600 600800 601000

8273400

8273600

8273800

8274000

8274200

8274400

8274600

29.4 °C

29.5 °C

29.6 °C

29.7 °C

29.8 °C

29.9 °C

30 °C

30.1 °C

30.2 °C

30.3 °C

29.4

30.3

av. Fern. C.C

.

av. B

rasí

lia

av. Edgar V

ieira

av. Jorn. A.P.L.

107

4.5. ANÁLISE MICROCLIMÁTICA NO PERÍODO DE ESTIAGEM


dos trabalhos de campo realizado no mês de outubro em dias de domingo e

segunda-feira, nos períodos matutino e noturno. Buscando compreender o

comportamento do dióxido de carbono e da temperatura na área de estudo na

estação de estiagem.

Através dos histogramas dos anos hidrológicos para Cuiabá, normalmente

este finaliza em agosto, tratando-se do mês de maior seca na região, tornando-o

indicado para realização das coletas. Porém o ano hidrológico 2015/2016

apresentou comportamento atípico, onde o ciclo das águas iniciou em agosto,

ocorrendo chuvas e mal tempo em dias que deveriam acontecer as coletas ou em

dias antecedentes. Por este motivo as coletas para a estação de estiagem

aconteceram em outubro, visto a semana precedente ter apresentado condições

atmosféricas estáveis, porém durante a realização da última coleta, segunda-feira

de noite, ocorreram ventos fortes e garoa durante o transecto móvel.

Nesta campanha foi realizado contagem de veículos a fim de verificar a

relação entre movimentação de automóveis e a variação na concentração de CO2

na área de estudo, o fluxo foi obtido em 5 locais distintos, sendo eles: av. Fernando

Corrêa da Costa, av. Brasília e av. Jornalista Arquimedes Pereira Lima, e para

conhecer a movimentação dentro do campus da UFMT, foi realizado contagem na

Guarita 1 e 2.

A Figura 62 apresenta o resultado da contagem de veículos, nota-se que no

domingo o fluxo é menor que na segunda-feira. E em todas as coletas o volume de

veículos dentro do campus da UFMT foi menor que no entorno, com a ocorrência

dos maiores fluxos nas av. Fernando Corrêa da Costa, av. Jornalista Arquimedes

Pereira Lima e av. Brasília. Nos mapas de espacialização de CO2 e temperatura do

ar no período de estiagem, que serão apresentados mais adiante, observou-se que

os valores mais elevados para as variáveis analisadas ocorreram nas regiões que

circundam a UFMT, onde as máximas geralmente aconteceram nessas avenidas

de maior fluxo de veículos, assim como os valores mais baixos dentro do campus.

Esse comportamento da dinâmica espacial do CO2 e temperatura do ar, com a

ocorrência de valores mais elevados nas avenidas de intenso tráfego veicular

também foi notado nas campanhas realizadas na estação chuvosa e de transição.

108

Figura 62 – Fluxo de veículos na área de estudo durante as coletas na estação seca.

4.5.1. Análise descritiva e geoestatística em 09 de outubro de 2016

A seguir serão analisados os dados coletados no dia 09 de outubro de 2016,




A carta sinótica de superfície das 8h, Figura 63, observa-se uma Zona de

Convergência de Umidade (ZCOU) desde o sul do Pará, Tocantins até o leste da

Bahia e Oceano Atlântico adjacente. Associado a este sistema, nota-se um sistema

frontal sobre o Oceano Atlântico a leste de 30°W. Observa-se um sistema frontal

entre o Paraguai, Paraná, sul de São Paulo e Atlântico adjacente. Outro sistema

frontal, entre as províncias argentinas de Rio Negro e La Pampa, passando sobre

o sul de Buenos Aires até um centro de baixa pressão com valor de 996 hPa, em

torno de 52°S/64°W. São frentes oclusas que geram tempo de estabilidade.

2031

687 15

20

254

0

3771

1496

1593

139

96

5223

1578

3433

918

863

6801

2060

2098

507

454

AV

. FER

NA

ND

O C

.C.

AV

. BR

ASÍ

LIA

AV

. MO

INH

O

GU

AR

ITA

1

GU

AR

ITA

2

AV

. FER

NA

ND

O C

.C.

AV

. BR

ASÍ

LIA

AV

. MO

INH

O

GU

AR

ITA

1

GU

AR

ITA

2

AV

. FER

NA

ND

O C

.C.

AV

. BR

ASÍ

LIA

AV

. MO

INH

O

GU

AR

ITA

1

GU

AR

ITA

2

AV

. FER

NA

ND

O C

.C.

AV

. BR

ASÍ

LIA

AV

. MO

INH

O

GU

AR

ITA

1

GU

AR

ITA

2

Manhã Noite Manhã Noite

Domingo Segunda

Contagem de veículos

109


Observou-se céu limpo durante as coletas, com umidade relativa e a pressão

atmosférica média de 41% e 994 hPa, respectivamente, notou-se condições de

calmaria onde todos os dados de velocidade do vento foram classificados como

calmo e a predominância dos ventos ocorreram na direção Oeste(W) e Oeste-

Noroeste (WNW), conforme demonstrado na Figura 64.

110


A maior concentração de CO2 foi 490,7 ppm e a menor 448,8 ppm, a

temperatura alcançou 30,8 °C e a mínima 28,3 °C, resultando em uma amplitude

na concentração de CO2 e térmica de 41,9 ppm e 2,4 °C, respectivamente. A Tabela

12 apresenta a síntese da estatística descritiva para os dados de CO2 e

temperatura, coletados em 09 de outubro de 2016 no período matutino.

Tabela 12 – Estatística descritiva para os dados de CO2 e temperatura coletados em 09 de outubro de 2016 no período das 8h às 9h.



CO2 (ppm) 463,59 462,8 6,25 490,7 448,8 41,9 Temperatura

(°C) 29,6 29,6 0,432 30,8 28,3 2,4






função do menor valor da soma dos quadrados de resíduos (RSS), 6,7, elevado

111




0,001575, alto valor de coeficiente de determinação (R²), 0,812 e moderada



( I ) ( II )


na Figura 66. Verifica-se que as regiões influenciadas pela av. Fernando Corrêa da

Costa, av. Brasília e av. Jornalista Arquimedes Pereira lima, apresentaram as

maiores concentrações de CO2, com a máxima registrada na rotatória da av.

Jornalista Arquimedes Pereira Lima com a av. Edgar Vieira (490,7 ppm). Tratam-

se de locais com intenso fluxo de veículos, conforme apresentado na contagem de

veículos. A menor concentração de CO2 (448,8 ppm) foi registrado dentro da FMT,

estacionamento do teatro. A movimentação de veículos na instituição foi pequena.

A temperatura máxima registrada (30,8 °C) ocorreu na av. Fernando Corrêa

da Costa e a mínima (28,3 °C) assim como a menor concentração de CO2 ocorreu

dentro do campus da FMT, estacionamento do teatro.

Modelo Exponencial (Co =4,24; Co+C=16,51; Ao=64; r²=0,882; RSS= 6,7)


112


( I )

( II )

599200 599400 599600 599800 600000 600200 600400 600600 600800 601000

8273400

8273600

8273800

8274000

8274200

8274400

8274600

448.8 ppm

451.8 ppm

454.8 ppm

457.8 ppm

460.8 ppm

463.8 ppm

466.8 ppm

469.8 ppm

472.8 ppm

475.8 ppm

478.8 ppm

481.8 ppm

484.8 ppm

487.8 ppm

448.8

490.7

av. Fern. C.C

.

av. B

rasí

lia

av. Edgar V

ieira

av. Jorn. A.P.L.

599200 599400 599600 599800 600000 600200 600400 600600 600800 601000

8273400

8273600

8273800

8274000

8274200

8274400

8274600

28.3 °C

28.45 °C

28.6 °C

28.75 °C

28.9 °C

29.05 °C

29.2 °C

29.35 °C

29.5 °C

29.65 °C

29.8 °C

29.95 °C

30.1 °C

30.25 °C

30.4 °C

30.55 °C

30.7 °C

30.8

28.3

av. Fern. C.C

.

av. B

rasí

lia

av. Edgar V

ieira

av. Jorn. A.P.L.

113


Na carta sinótica de superfície das 20h,

Figura 67, observa-se uma situação de tempo meteorológico muito

semelhante ao encontrado no período matutino. A estabilidade meteorológica

permanece.


O céu encontrou-se limpo durante as coletas de dados, com umidade relativa

e pressão atmosférica média de 40,3% e 989,27 hPa, respectivamente. A

predominância dos ventos ocorreu na direção Sudoeste (SW) e Sul-sudoeste

(SSW), conforme demonstrado na Figura 68, onde 100% dos dados foram

classificados como aragem.

114




ppm e a mínima 410, amplitude de 69 ppm. A temperatura alcançou 32,4 °C e a

mínima 29,8 °C, resultando em uma amplitude térmica de 2,6 °C.





(°C) 31,2 31,2 0,586 32,4 29,8 2,6







coeficiente de determinação (R²), 0,959, e forte dependência espacial, 0,0918. Para

o tratamento dos dados de temperatura também foi adotado o modelo gaussiano,

115

por apresentar baixa soma dos quadrados dos resíduos (RSS), 0,00417, alto valor



( I ) ( II )


na Figura 70. Verifica-se que as maiores concentrações de CO2 e temperatura do

ar ocorreram na av. Brasília e Fernando Corrêa da Costa, e os menores valores

ocorreram no campus da UFMT. Onde a concentração máxima de CO2 (479 ppm)

foi na av. Brasília assim como a temperatura máxima (32,4 °C), e o valor mínimo

(410 ppm) foi na universidade, no estacionamento próximo da piscina, a

temperatura mínima (29,8 °C) também ocorreu no campus, próximo ao restaurante.

Modelo Exponencial (Co =35; Co+C=380,9; Ao=965; r²=0,959; RSS=2368)


116


( I )

( II )

4.5.2. Análise descritiva e geoestatística em 10 de outubro de 2016

A seguir serão analisados os dados coletados no dia 10 de outubro de 2016,

segunda-feira, através do transecto móvel, as condições meteorológicas durante

as coletas e a espacialização do CO2 e da temperatura na área de estudo.

599200 599400 599600 599800 600000 600200 600400 600600 600800 601000

8273400

8273600

8273800

8274000

8274200

8274400

8274600

410 ppm

415 ppm

420 ppm

425 ppm

430 ppm

435 ppm

440 ppm

445 ppm

450 ppm

455 ppm

460 ppm

465 ppm

470 ppm

475 ppm

410

479

av. Fern. C.C

.

av. B

rasí

lia

av. Edgar V

ieira

av. Jorn. A.P.L.

599200 599400 599600 599800 600000 600200 600400 600600 600800 601000

8273400

8273600

8273800

8274000

8274200

8274400

8274600

29.8 °C

30 °C

30.2 °C

30.4 °C

30.6 °C

30.8 °C

31 °C

31.2 °C

31.4 °C

31.6 °C

31.8 °C

32 °C

32.2 °C

32.4 °C

32.4

29.8

av. Fern. C.C

.

av. B

rasí

lia

av. Edgar V

ieira

av. Jorn. A.P.L.

117



frontal ocluso sobre o Atlântico a sudeste de Buenos Aires (Argentina). Observa-se

um sistema frontal ocluso, também, sobre o oceano Pacífico, ao sul de 40°S,

gerando um sistema dinâmico de estabilidade na circulação atmosférica local.


Durante as coletas o céu encontrou-se limpo apresentando umidade relativa

e pressão atmosférica média de 54 % e 992,8 hPa, respectivamente, a

predominância dos ventos se deu na direção Norte (N) e Norte-nordeste (NNE),

conforme demonstrado na Figura 72. Através da classificação dos ventos pela

escala Beaurfort 9% dos dados se apresentaram na categoria calmo e 91% em

aragem.

118


A concentração máxima de CO2 foi 487,24 ppm e a mínima 416,4 com

amplitude de 70,85 ppm, nota aumento na diferença entre a máxima e mínima em

relação as coletas do domingo no mesmo período, isso porque a mínima diminuiu

consideravelmente, também houve redução na concentração média que

apresentou valor de 445,11 ppm. Na segunda-feira de manhã a temperatura

alcançou 32,4 ºC e a mínima 30 °C com média de 31°C, a área de estudo esteve

muito mais aquecida que no domingo no mesmo horário. A Tabela 14 apresenta a

síntese da estatística descritiva para os dados de CO2 e temperatura, coletados em

10 de outubro de 2016 no período matutino.




CO2 (ppm) 445,11 444,38 14,63 487,24 416,39 70,85 Temperatura

(°C) 31,0 30,9 0,649 32,4 30,0 2,3

A correlação entre as variáveis foi muito forte (r=0,87) com significância

estatística (p<0,001) tratando-se de uma relação crescente.

119








0,0168, alto valor de coeficiente de determinação (R²), 0,803 e moderada



( I ) ( II )


diferença de concentração de CO2registrada foi entre a av. Fernando Corrêa da

Costa (487,2 ppm) e a UFMT (416,4 ppm), estacionamento da piscina, conforme a

contagem de veículos apresentada tratam-se de regiões com maior e menor fluxo

de veículos, respectivamente.

O mapa de temperatura teve comportamento parecido com o de

concentração de CO2 onde a máxima (32,4 °C) e a mínima (30 °C) ocorreram nos

mesmos locais onde foi registrado a máxima e mínima concentração de CO2.

Modelo Exponencial (Co =101,5; Co+C=221,8; Ao=272; r²=0,919; RSS=1218)


120


( I )

( II )



frontal ocluso com característica estacionária sobre o Atlântico adjacente ao Rio de

Janeiro. Outro sistema frontal de oclusão é observado a leste de Buenos Aires

599200 599400 599600 599800 600000 600200 600400 600600 600800 601000

8273400

8273600

8273800

8274000

8274200

8274400

8274600

416.4 ppm

421.4 ppm

426.4 ppm

431.4 ppm

436.4 ppm

441.4 ppm

446.4 ppm

451.4 ppm

456.4 ppm

461.4 ppm

466.4 ppm

471.4 ppm

476.4 ppm

481.4 ppm

486.4 ppm

416.4

487.2

av. Fern. C.C

.

av. B

rasí

lia

av. Edgar V

ieira

av. Jorn. A.P.L.

599200 599400 599600 599800 600000 600200 600400 600600 600800 601000

8273400

8273600

8273800

8274000

8274200

8274400

8274600

30 °C

30.15 °C

30.3 °C

30.45 °C

30.6 °C

30.75 °C

30.9 °C

31.05 °C

31.2 °C

31.35 °C

31.5 °C

31.65 °C

31.8 °C

31.95 °C

32.1 °C

32.25 °C

32.4 °C

30

32.4

av. Fern. C.C

.

av. B

rasí

lia

av. Edgar V

ieira

av. Jorn. A.P.L.

121

(Argentina). Tempo estável, embora com tendências à leves modificações devido à

formação de uma frente fria no sul do continente.


Por esta razão, provavelmente, durante as coletas o céu encontrou-se muito

nublado com trovoadas fracas e ocorrência de garoa na metade do transecto móvel,

a umidade relativa e pressão atmosférica média foram de 60 % e 990 hPa,

respectivamente, a predominância dos ventos se deu na direção Leste - sudeste

(ESE), Leste (E) e Sudeste (SE) conforme demonstrado na Figura 76. Através da

classificação dos ventos pela escala Beaurfort, 15% dos dados se apresentaram

na categoria brisa leve, 70% brisa fraca e 15% brisa moderada.

122




ppm e a mínima 376,2 ppm, amplitude de 125 ppm, e média 401,34 ppm. Nota-se

que houve aumento da concentração máxima em relação as coletas do domingo e

da segunda de manhã, porém houve diminuição da mínima e da concentração

média, mesmo com grande movimentação de veículos na área de estudo, isso está

ligado a instabilidade atmosférica que ocorreu durante a coleta dos dados. As màs

condições do tempo também interferiu na temperatura onde a máxima alcançou 31

°C, a mínima 28,7 °C e a média 29,6 °C, em relação ao período matutino e domingo

de noite as temperaturas foram menores.




CO2 (ppm) 401,34 397,1 19,18 501,2 376,2 125 Temperatura

(°C) 29,6 29,4 0,542 31,0 28,7 2,3

123

A correlação entre as variáveis foi fraca (r=0,06) embora positiva sem




Figura 77. Onde o modelo esférico foi adotado para concentração de CO2 em função

do menor valor da soma dos quadrados de resíduos (RSS), 7499, elevado




coeficiente de determinação (R²), 0,874 e forte dependência espacial, 0,1399.


( I ) ( II )


diferença de concentração de CO2registrada foi entre a av. Brasília, próximo ao

shopping center (501 ppm) e a UFMT, bloco da pFró reitoria (376,2 ppm), conforme

a contagem de veículos apresentada tratam-se de regiões com maior e menor fluxo

de veículos, respectivamente.

O mapa de temperatura teve comportamento parecido com o de

concentração de CO2 onde a máxima (31 °C) e a mínima (28,7 °C) ocorreram nos

mesmos locais onde foi registrado a máxima e mínima concentração de CO2.

Modelo Esférico (Co =120; Co+C=306,1; Ao=629; r²=0,865; RSS=7499)


124


( I )

( II )

599200 599400 599600 599800 600000 600200 600400 600600 600800 601000

8273400

8273600

8273800

8274000

8274200

8274400

8274600

376.2 ppm381.2 ppm386.2 ppm391.2 ppm396.2 ppm401.2 ppm406.2 ppm411.2 ppm416.2 ppm421.2 ppm426.2 ppm431.2 ppm436.2 ppm441.2 ppm446.2 ppm451.2 ppm456.2 ppm461.2 ppm466.2 ppm471.2 ppm476.2 ppm481.2 ppm486.2 ppm491.2 ppm496.2 ppm501.2 ppm

501.2

376.2

av. Fern. C.C

.

av. B

rasí

lia

av. Edgar V

ieira

av. Jorn. A.P.L.

599200 599400 599600 599800 600000 600200 600400 600600 600800 601000

8273400

8273600

8273800

8274000

8274200

8274400

8274600

28.7 °C

28.85 °C

29 °C

29.15 °C

29.3 °C

29.45 °C

29.6 °C

29.75 °C

29.9 °C

30.05 °C

30.2 °C

30.35 °C

30.5 °C

30.65 °C

30.8 °C

30.95 °C

31

28.7

av. Fern. C.C

.

av. B

rasí

lia

av. Edgar V

ieira

av. Jorn. A.P.L.

125

5. CONCLUSÕES

Por meio das análises descritivas pode-se concluir que a temperatura do ar

aumentou com a elevação na concentração de CO2.

Destaca-se que a maior correlação entre a concentração de CO2 e a

temperatura do ar ocorreu na estação seca na segunda-feira de manhã (r=0,87).

Também observaram-se correlações moderadas entre as variáveis no domingo de

manhã, na segunda-feira de manhã e de noite na estação chuvosa, e no domingo

de manhã na estação de transição. As correlações apresentaram-se fracas no

domingo e segunda-feira de noite na estação de transição, e no domingo de manhã

e noite na estação seca. Embora nos outros dias não ter apresentado significância

estatísticas entre as variáveis, evidenciou-se um aumento na temperatura do ar em

função da elevação na concentração de CO2. Estes aumentos foram claramente

evidenciados na distribuição espacial das variáveis, por meio dos modelos de

semivariogramas e mapas de espacialização (isotermas e isolinhas).

Nas regiões que circundam o campus da UFMT ocorreram as maiores

concentrações de CO2 e as maiores temperaturas do ar, tratando-se de regiões com

grande fluxo de veículos e onde concentram-se a maior parte das áreas

impermeabilizadas com edificações mais aglomeradas. No entanto dentro da UFMT

ocorreram as menores concentração de CO2 e as menores temperaturas do ar. No

campus universitário há a predominância de área vegetada e gramada, e maiores

distâncias entre as construções. Evidenciando a existência de uma relação direta

entre a concentração de CO2 sobre o ambiente térmico, e estas variáveis sendo

influenciadas pelo padrão de uso e ocupação da cobertura do solo.

Os resultados encontrados também apontaram para comportamentos

diferentes na concentração de CO2 e temperatura do ar em relação às estações do

ano (chuva, transição e estiagem), onde por meio da análise gráfica do diagrama

de dispersão e análises de variância verificou-se a formação de grupos distintos

com diferenças relevantes entre as médias das variáveis analisadas, onde a maior

concentração de CO2 ocorreu na estação seca (433 ppm) e com a maior

temperatura do ar (30,4°C).

A poluição atmosférica e a formação de microclimas é sem dúvida um grande

desafio na gestão das cidades, o uso e ocupação da cobertura do solo juntamente

com os veículos automotivos são fatores que interagem e afetam diretamente a

126

qualidade do ar atmosférico e a vida das pessoas. Tornando-se objeto que merece

atenção a fim de auxiliar no planejamento das cidades e melhorar a qualidade de

vida nas áreas urbanas.

Além disso a atmosfera é única e dinâmica onde ações em escala de cidade

interfere em escala global, se houver o incremento de CO2 pelo uso e ocupação da

cobertura do solo nas áreas urbanas consequentemente haverá aumento na

concentração deste gás em toda atmosfera, portanto ações locais precisas para

avaliar as condições da atmosfera são essenciais para auxiliar os gestores das

cidades e os setores governamentais nacionais e internacionais, no direcionamento

de medidas e estratégias de mitigação.

Acredita-se que este trabalho é de suma importância uma vez que não foram

encontrados estudos semelhante ao realizado, o qual de certa maneira dificultou a

comparação dos resultados. No entanto esta limitação destaca a relevância do

mesmo, o qual servirá de referência para futuros estudos nesta área de pesquisa.

5.1. RECOMENDAÇÕES

Os resultados obtidos nesta pesquisa constituirão um banco de dados para

o desenvolvimento de novas pesquisas sobre a qualidade do ar atmosférico local,

permitindo assim o desenvolvimento de estratégias na gestão ambiental da área

com potencialidade a ser aplicado em outras localidades. Portanto a partir das

limitações deste estudo, são sugeridas algumas recomendações que visam

contribuir para o desenvolvimento de trabalhos futuros:

- Realizar medições de CO2 e temperatura do ar, por meio de transecto móvel

onde ocorra paradas em determinados pontos, assim como realizar correções dos

dados utilizando uma estação fixa como referência;

- Quantificar as emissões de CO2, levando em consideração também a

característica da frota veicular e o tipo de combustível, assim como realizar

contagem de veículos em diferentes horários do dia, não se restringindo apenas ao

horário das coletas;

- Quantificar as concentrações de dióxido de carbono e temperatura do ar na

estação de transição do período de estiagem para chuvoso;

- Realizar o balanço de CO2 (emissão e captura) a fim de obter o per capita

dentro da área de estudo;

127

- Levantar a influência da concentração de CO2 e da temperatura do ar na

qualidade de vida dos transeuntes, moradores, trabalhadores e estudantes;

- Simular a direção e velocidade dos ventos na dissipação dos poluentes

considerando a altura e posição das edificações;

- Levantar a influência das ilhas de calor no consumo de energia elétrica

dentro da área de estudo;

- Estudar a capacidade do ambiente em dissipar a radiação térmica

considerando os diferentes tipos de materiais construtivos;

- Avaliar a área de estudo através do uso das imagens de satélites, na faixa

do infravermelho, para o estudo da ilha de calor.

128

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142

APÊNDICE

143

APÊNDICE 1

Exemplo do banco de dados contendo variáveis climáticas, concentração de

dióxido de carbono (CO2) cotas e coordenadas geográficas no trecho do transecto

móvel, todos referenciados pelos horários das medições. Aqui esta representado

apenas uma pequena parte do banco de dados devido a grande extensão do

mesmo.

Levantamento realizado em 20 de março de 2016.

horario lat (utm) lon (utm) cota (m) CO2 (ppm) pressão Temp (°C)

Radiação

solar

(W/m²)

Temp, °C UR (%)

20:00:04 -15,6127 -56,0706 172,69 383 991.250 26.720 0.6 27.235 80.800

20:00:09 -15,6127 -56,0706 172,69 383 991.150 26.720 0.6 27.259 80.700

20:00:14 -15,6127 -56,0706 172,69 386 991.250 26.720 0.6 27.259 80.800

20:00:19 -15,6127 -56,0706 172,69 394 991.250 26.720 0.6 27.259 80.900

20:00:24 -15,6127 -56,0706 172,69 396 991.150 26.720 0.6 27.259 80.800

20:00:29 -15,6127 -56,0706 172,21 400 991.150 26.720 0.6 27.259 80.700

20:00:34 -15,6127 -56,0705 173,66 399 991.050 26.720 0.6 27.259 80.800

20:00:39 -15,6127 -56,0703 174,14 398 990.950 26.720 0.6 27.259 80.700

20:00:44 -15,6128 -56,0701 175,1 398 990.950 26.720 0.6 27.259 80.600

20:00:49 -15,6128 -56,0699 175,58 397 990.950 26.720 0.6 27.259 80.600

20:00:54 -15,6128 -56,0697 175,58 396 990.950 26.720 0.6 27.259 80.600

20:00:59 -15,6127 -56,0695 176,06 394 990.850 26.720 0.6 27.235 80.700

20:01:04 -15,6126 -56,0693 176,06 393 990.750 26.720 0.6 27.235 80.600

20:01:09 -15,6124 -56,0691 175,58 394 990.950 26.744 0.6 27.235 80.500

20:01:14 -15,6124 -56,0689 173,66 393 991.050 26.744 0.6 27.235 80.500

20:01:19 -15,6125 -56,0688 173,66 392 990.950 26.720 0.6 27.235 80.600

20:01:24 -15,6126 -56,0688 174,62 391 990.950 26.744 0.6 27.210 80.700

20:01:29 -15,6128 -56,0688 175,58 391 990.850 26.744 0.6 27.186 80.800

20:01:34 -15,613 -56,0688 175,1 391 990.950 26.744 0.6 27.186 80.700

20:01:39 -15,6131 -56,0687 175,1 390 990.950 26.744 0.6 27.161 80.800

20:01:44 -15,6132 -56,0686 175,1 390 990.950 26.744 0.6 27.136 81.100

20:01:49 -15,6133 -56,0685 174,62 390 990.950 26.744 0.6 27.112 81.200

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