Avaliação de métodos de identificação de fontes emissoras de material particulado inalável (MP10)

Abstract

A poluição do ar pela parcela inalável do material particulado (MP10) está fortemente associada à diversos problemas de saúde, especialmente aqueles relacionados aos sistemas respiratório e cardiovascular. Numerosos estudos a longo e curto prazo comprovam a relação entre alguns casos de mortalidade e o aumento da concentração deste poluente no ar. Tendo em vista a infinidade de fontes de MP em uma cidade torna-se difícil identificar os principais emissores e determinar o quanto os mesmos contribuem para com a poluição por MP em um local. Em consequência disto, é inviabilizada qualquer ação de proteção do meio ambiente por parte dos órgãos ambientais. Este trabalho tem o intuito de avaliar as metodologias de identificação dos emissores de MP10 e de alguns metais associados, tendo como local de estudo a cidade de Tubarão e região. Para realizar o trabalho foram instalados dois equipamentos de coleta de MP10, sendo um deles posicionado em Tubarão e o outro na cidade vizinha (Capivari de Baixo). Esta última região é reconhecida por apresentar altos níveis de poluição devido a intensa atividade de extração de carvão mineral. No entanto, em nenhum dos casos durante o período de estudo a concentração de MP10 em Tubarão excedeu os limites estabelecidos pela legislação nacional. Alguns elementos metálicos contidos nos filtros foram analisados em ICP-MS para determinação de suas concentrações. Os modelos receptores Unmix e Positive Matrix Factorization (PMF) e a técnica de incorporação de trajetórias reversas conhecida por Potential Source Contribuition Function (PSCF) foram as metodologias avaliadas nesta dissertação. Estes modelos utilizaram as concentrações de metais e de MP10 para indicar as suas possíveis fontes de emissão. Para melhor entender a poluição atmosférica no local de estudo foi necessário investigar as influências meteorológicas perante a concentração de MP10. Os resultados alcançados pelos modelos receptores indicaram a existência de dois fatores importantes de emissão que se assemelham a ressuspensão do solo e as emissões do CTJL, contribuindo com em torno de 75 e 15%, respectivamente. Estes valores encontrados foram comparados aos obtidos em um estudo realizado no mesmo local e obtiveram boa convergência, embora a base de dados utilizada nesta dissertação tenha limitado as metodologias empregadas. A técnica PSCF e as investigações das influências meteorológicas indicaram que são mais freqüentes os casos com maiores concentrações de MP10 quando o vento é proveniente dos quadrantes Norte, Nordeste e Leste/Nordeste. Os resultados encontrados neste trabalho mostram uma tendência geral da poluição do ar por MP na cidade de Tubarão e Capivari de Baixo, porém não permitem realizar afirmações precisas quanto às concentrações deste poluente emitidas pelas fontes encontradas no local de estudo.

Among the air polluants, the fine particulate matter (PM10) are strongly associated with health problems, especially those related to respiratory and cardiovascular systems. Many epidemiological studies have now documented that elevated fine airborne Particulate Matter (PM10) is associated with adverse health effects. In order to reduce pollutant concentrations in the atmosphere, pollution sources must be identified, emission estimates made, contributions of various sources to the ambient concentrations estimated, and effective management strategies developed. Receptors models such as Unmir and Positive Matrix Factorization (PMF) were evaluated and applied to identify and quantify the aerosol sources in Tubarão, Santa Catarina. The potential source contribution function (PSCF) had also been evaluated to locate the sources or source categories identified by multivariate receptor models. During the sampling periods, no violations of the Brazilian PM10 standards have been observed. In this study was observed that all methods employed reached good results, although the small database had been used. The obtained results shows that two major PM10 sources were found. Soil resuspension and the coal burning emissions were identified. None of these factors exceeded the emission limits. These values were compared with those obtained by Godoy (2001) and reached good convergence. The PSCF results are displayed in the form of maps of the area of interest on which the PSCF values are displayed in terms of a color scale. The small database applied prevent a good results, however the method was useful for identify which wind direction brings the higher PM10 concentration.