O objetivo da modelagem da poluição do ar é a estimativa das concentrações externas de poluentes causadas, por exemplo, por processos de produção industrial, emissões acidentais ou tráfego. A modelagem da poluição do ar é usada para determinar a concentração total de um poluente, bem como para encontrar a causa de níveis extraordinariamente altos. Para projetos em fase de planejamento, a contribuição adicional à carga existente pode ser estimada antecipadamente e as condições de emissão podem ser otimizadas.
Figura 1. Sistema Global de Monitoramento Ambiental/Gestão da poluição do ar
Dependendo dos padrões de qualidade do ar definidos para o poluente em questão, interessam valores médios anuais ou picos de concentração de curta duração. Normalmente, as concentrações devem ser determinadas onde as pessoas estão ativas - isto é, perto da superfície a uma altura de cerca de dois metros acima do solo.
Parâmetros que influenciam a dispersão de poluentes
Dois tipos de parâmetros influenciam a dispersão de poluentes: os parâmetros da fonte e os parâmetros meteorológicos. Para os parâmetros da fonte, as concentrações são proporcionais à quantidade de poluente emitida. No caso de poeira, o diâmetro da partícula deve ser conhecido para determinar a sedimentação e deposição do material (VDI 1992). Como as concentrações de superfície são menores com maior altura de chaminé, este parâmetro também deve ser conhecido. Além disso, as concentrações dependem da quantidade total do gás de exaustão, bem como de sua temperatura e velocidade. Se a temperatura do gás de exaustão exceder a temperatura do ar circundante, o gás ficará sujeito à flutuabilidade térmica. Sua velocidade de exaustão, que pode ser calculada a partir do diâmetro interno da chaminé e do volume do gás de exaustão, causará uma flutuação do momento dinâmico. Fórmulas empíricas podem ser usadas para descrever esses recursos (VDI 1985; Venkatram e Wyngaard 1988). Deve-se ressaltar que não é a massa do poluente em questão, mas sim a massa do gás total que é responsável pela flutuação do momento térmico e dinâmico.
Os parâmetros meteorológicos que influenciam a dispersão de poluentes são a velocidade e a direção do vento, bem como a estratificação térmica vertical. A concentração de poluentes é proporcional ao recíproco da velocidade do vento. Isto é principalmente devido ao transporte acelerado. Além disso, a mistura turbulenta aumenta com o aumento da velocidade do vento. Como as chamadas inversões (ou seja, situações em que a temperatura aumenta com a altura) impedem a mistura turbulenta, as concentrações máximas na superfície são observadas durante a estratificação altamente estável. Ao contrário, as situações convectivas intensificam a mistura vertical e, portanto, apresentam os menores valores de concentração.
Os padrões de qualidade do ar - por exemplo, valores médios anuais ou percentis 98 - geralmente são baseados em estatísticas. Portanto, são necessários dados de séries temporais para os parâmetros meteorológicos relevantes. Idealmente, as estatísticas devem ser baseadas em dez anos de observação. Se apenas séries temporais mais curtas estiverem disponíveis, deve-se verificar se elas são representativas para um período mais longo. Isso pode ser feito, por exemplo, pela análise de séries temporais mais longas de outros locais de observação.
A série temporal meteorológica utilizada também deve ser representativa do local considerado - ou seja, deve refletir as características locais. Isso é especialmente importante em relação aos padrões de qualidade do ar baseados em frações de pico da distribuição, como 98 percentis. Se nenhuma série temporal estiver disponível, um modelo de fluxo meteorológico pode ser usado para calcular um a partir de outros dados, como será descrito abaixo.
Programas de Monitoramento Internacional
Agências internacionais como a Organização Mundial da Saúde (OMS), a Organização Meteorológica Mundial (OMM) e o Programa das Nações Unidas para o Meio Ambiente (PNUMA) têm instituído projetos de monitoramento e pesquisa para esclarecer as questões envolvidas na poluição do ar e promover medidas para prevenir uma maior deterioração da saúde pública e das condições ambientais e climáticas.
O Sistema Global de Monitoramento Ambiental GEMS/Air (OMS/PNUMA 1993) é organizado e patrocinado pela OMS e pelo PNUMA e desenvolveu um programa abrangente para fornecer os instrumentos de gerenciamento racional da poluição do ar (consulte a figura 55.1.[EPC01FE] O núcleo deste programa é um banco de dados global de concentrações de poluentes atmosféricos urbanos de dióxidos de enxofre, material particulado em suspensão, chumbo, óxidos de nitrogênio, monóxido de carbono e ozônio. Tão importante quanto esse banco de dados, no entanto, é o fornecimento de ferramentas de gerenciamento, como guias para inventários rápidos de emissões, programas para modelagem de dispersão, estimativas de exposição da população, medidas de controle e análise de custo-benefício. A esse respeito, GEMS/Air fornece manuais de revisão de metodologia (OMS/UNEP 1994, 1995), conduz avaliações globais da qualidade do ar, facilita a revisão e validação de avaliações , atua como um corretor de dados/informações, produz documentos técnicos de apoio a todos os aspectos da gestão da qualidade do ar, facilita o estabelecimento entidade de monitoramento, realiza e distribui amplamente revisões anuais e estabelece ou identifica centros de colaboração regionais e/ou especialistas para coordenar e apoiar atividades de acordo com as necessidades das regiões. (OMS/PNUMA 1992, 1993, 1995)O programa Global Atmospheric Watch (GAW) (Miller e Soudine 1994) fornece dados e outras informações sobre a composição química e as características físicas relacionadas da atmosfera, e suas tendências, com o objetivo de entender a relação entre a mudança da composição atmosférica e as mudanças da atmosfera global. e clima regional, o transporte atmosférico de longo alcance e a deposição de substâncias potencialmente nocivas sobre os ecossistemas terrestres, de água doce e marinhos, e o ciclo natural de elementos químicos no sistema global atmosfera/oceano/biosfera e impactos antropogênicos sobre eles. O programa GAW consiste em quatro áreas de atividade: o Sistema Global de Observação de Ozônio (GO3OS), monitoramento global da composição atmosférica de fundo, incluindo a Rede de Monitoramento de Poluição Atmosférica de Fundo (BAPMoN); dispersão, transporte, transformação química e deposição de poluentes atmosféricos sobre terra e mar em diferentes escalas de tempo e espaço; troca de poluentes entre a atmosfera e outros compartimentos ambientais; e monitoramento integrado. Um dos aspectos mais importantes do GAW é o estabelecimento de Centros de Atividades Científicas de Garantia de Qualidade para supervisionar a qualidade dos dados produzidos no âmbito do GAW.
Conceitos de Modelagem de Poluição do Ar
Como mencionado acima, a dispersão de poluentes depende das condições de emissão, transporte e mistura turbulenta. O uso da equação completa que descreve esses recursos é chamado de modelagem de dispersão euleriana (Pielke 1984). Por esta abordagem, ganhos e perdas do poluente em questão devem ser determinados em todos os pontos de uma grade espacial imaginária e em intervalos de tempo distintos. Como esse método é muito complexo e demorado no computador, geralmente não pode ser tratado rotineiramente. No entanto, para muitas aplicações, pode ser simplificado usando as seguintes suposições:
- nenhuma mudança das condições de emissão com o tempo
- nenhuma mudança das condições meteorológicas durante o transporte
- velocidades do vento acima de 1 m/s.
Neste caso, a equação mencionada acima pode ser resolvida analiticamente. A fórmula resultante descreve uma pluma com distribuição de concentração gaussiana, o chamado modelo de pluma gaussiana (VDI 1992). Os parâmetros de distribuição dependem das condições meteorológicas e da distância a favor do vento, bem como da altura da chaminé. Eles devem ser determinados empiricamente (Venkatram e Wyngaard 1988). Situações em que as emissões e/ou parâmetros meteorológicos variam consideravelmente no tempo e/ou no espaço podem ser descritas pelo modelo Gaussiano puff (VDI 1994). Sob esta abordagem, sopros distintos são emitidos em intervalos de tempo fixos, cada um seguindo seu próprio caminho de acordo com as condições meteorológicas atuais. Em seu caminho, cada sopro cresce de acordo com a mistura turbulenta. Os parâmetros que descrevem esse crescimento, novamente, devem ser determinados a partir de dados empíricos (Venkatram e Wyngaard 1988). Ressalta-se, entretanto, que para atingir este objetivo, parâmetros de entrada devem estar disponíveis com a resolução necessária no tempo e/ou espaço.
No que diz respeito a liberações acidentais ou estudos de caso único, um modelo lagrangiano ou de partícula (Diretriz VDI 3945, Parte 3) é recomendado. O conceito, portanto, é calcular os caminhos de muitas partículas, cada uma das quais representa uma quantidade fixa do poluente em questão. Os caminhos individuais são compostos de transporte pelo vento médio e de perturbações estocásticas. Devido à parte estocástica, os caminhos não coincidem totalmente, mas retratam a mistura por turbulência. Em princípio, os modelos lagrangeanos são capazes de considerar condições meteorológicas complexas - em particular, vento e turbulência; campos calculados por modelos de fluxo descritos abaixo podem ser usados para modelagem de dispersão Lagrangiana.
Modelagem de Dispersão em Terrenos Complexos
Se as concentrações de poluentes tiverem que ser determinadas em terreno estruturado, pode ser necessário incluir efeitos topográficos na dispersão de poluentes na modelagem. Tais efeitos são, por exemplo, transporte seguindo a estrutura topográfica, ou sistemas de ventos térmicos como brisas marítimas ou ventos de montanha, que mudam a direção do vento ao longo do dia.
Se tais efeitos ocorrerem em uma escala muito maior do que a área do modelo, a influência pode ser considerada usando dados meteorológicos que refletem as características locais. Se tais dados não estiverem disponíveis, a estrutura tridimensional impressa no fluxo pela topografia pode ser obtida usando um modelo de fluxo correspondente. Com base nesses dados, a própria modelagem de dispersão pode ser realizada assumindo a homogeneidade horizontal conforme descrito acima no caso do modelo de pluma gaussiana. No entanto, em situações onde as condições de vento mudam significativamente dentro da área do modelo, a própria modelagem de dispersão deve considerar o fluxo tridimensional afetado pela estrutura topográfica. Como mencionado acima, isso pode ser feito usando um sopro Gaussiano ou um modelo Lagrangiano. Outra maneira é realizar a modelagem Euleriana mais complexa.
Para determinar a direção do vento de acordo com o terreno topograficamente estruturado, pode-se usar modelagem consistente de massa ou fluxo de diagnóstico (Pielke 1984). Usando esta abordagem, o fluxo é ajustado à topografia variando os valores iniciais o mínimo possível e mantendo sua massa consistente. Como esta é uma abordagem que leva a resultados rápidos, também pode ser usada para calcular estatísticas de vento para um determinado local, caso não haja observações disponíveis. Para fazer isso, são usadas estatísticas geostróficas do vento (ou seja, dados do ar superior de rawinsondes).
Se, no entanto, os sistemas de vento térmico tiverem que ser considerados com mais detalhes, os chamados modelos de prognóstico devem ser usados. Dependendo da escala e da inclinação da área do modelo, uma abordagem hidrostática ou ainda mais complexa não hidrostática é adequada (VDI 1981). Modelos deste tipo precisam de muito poder computacional, bem como muita experiência na aplicação. A determinação de concentrações com base em médias anuais, em geral, não é possível com esses modelos. Em vez disso, os estudos de pior caso podem ser realizados considerando apenas uma direção do vento e os parâmetros de velocidade e estratificação do vento que resultam nos maiores valores de concentração de superfície. Se esses valores de pior caso não excederem os padrões de qualidade do ar, estudos mais detalhados não são necessários.
Figura 2. Estrutura topográfica de uma região modelo
A Figura 2, a Figura 3 e a Figura 4 demonstram como o transporte e a distribuição de poluentes podem ser apresentados em relação à influência do terreno e das climatologias eólicas derivadas da consideração das frequências dos ventos geostróficos e de superfície.
Figura 3. Distribuições de frequência de superfície determinadas a partir da distribuição de frequência geostrófica
Figura 4. Concentrações médias anuais de poluentes para uma região hipotética calculada a partir da distribuição de frequência geostrófica para campos de vento heterogêneos
Modelagem de Dispersão em Caso de Fontes Baixas
Considerando a poluição do ar causada por fontes baixas (ou seja, alturas de chaminés da ordem da altura dos edifícios ou emissões do tráfego rodoviário), a influência dos edifícios circundantes deve ser considerada. As emissões do tráfego rodoviário ficarão presas até certo ponto nos desfiladeiros das ruas. Formulações empíricas foram encontradas para descrever isso (Yamartino e Wiegand 1986).
Os poluentes emitidos por uma chaminé baixa situada em um edifício serão capturados na circulação no lado sotavento do edifício. A extensão dessa circulação de sotavento depende da altura e largura do edifício, bem como da velocidade do vento. Portanto, abordagens simplificadas para descrever a dispersão de poluentes nesse caso, baseadas apenas na altura de um edifício, geralmente não são válidas. A extensão vertical e horizontal da circulação de sotavento foi obtida a partir de estudos em túnel de vento (Hosker 1985) e pode ser implementada em modelos de diagnóstico consistentes em massa. Assim que o campo de fluxo for determinado, ele pode ser usado para calcular o transporte e a mistura turbulenta do poluente emitido. Isso pode ser feito por modelagem de dispersão lagrangiana ou euleriana.
Estudos mais detalhados - relativos a vazamentos acidentais, por exemplo - podem ser realizados apenas usando modelos não hidrostáticos de fluxo e dispersão, em vez de uma abordagem diagnóstica. Como isso, em geral, exige alto poder computacional, uma abordagem de pior caso, conforme descrito acima, é recomendada antes de uma modelagem estatística completa.