Tendo em vista a diferença observada entre valores modelados devido à influência das edificações, este efeito será discutido de forma mais aprofundada neste tópico.
Usando o AERMOD View, foi possível gerar a Figura 28, que representa a área de influência de cada edifício na dispersão de poluentes, de acordo com o vento predominante da região. De acordo com esta Figura, a chaminé da aciaria está dentro da área de influência de uma edificação (galpão da aciaria, indicado pela seta).
Desta forma, a dispersão de poluentes está sofrendo interferência deste obstáculo, criando uma zona de baixa pressão e deslocando o ponto de maior impacto para mais próximo da chaminé.
Fonte: Elaborado pelo autor (2017).
A partir da constatação acima, o modelo AERMOD, baseado no documento da EPA “Guideline for Determination of Good Engineering Practice Stack Height”, calcula automaticamente qual seria a altura mínima da chaminé para as edificações não possuírem efeito em sua dispersão. O modelo obteve um valor de 55 metros de altura de chaminé.
A partir deste novo valor, foi realizada outra corrida com o AERMOD, a fim de comparar como seria a dispersão com esta nova conFiguração. Os resultados estão apresentados na Figura 29.
Ao analisar a Figura 29, é possível observar a diferença no padrão de dispersão do poluente. Com o novo cenário modelado (55m), a pluma se dispersa em maiores distâncias, não ficando aprisionada próxima à fonte por uma zona de baixa pressão.
Observa-se também que a concentração máxima de SO2 decresce
consideravelmente com esta nova altura de chaminé, indicando uma melhor dispersão. Entretanto, deve-se ressaltar que todos os limites de concentração dos poluentes estão sendo atendidos pela Gerdau Cearense, conforme item 5.4., não havendo necessidade de adequações físicas em relação à chaminé.
Figura 29: Comparativo entre a altura da chaminé atual (22m) e a altura recomendada (55m), para a dispersão de SO2.
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CONCLUSÕES
Em relação à dispersão de poluentes, este trabalho pôde apresentar como este fenômeno ocorre na região estudada. A partir das plumas obtidas pela modelagem da dispersão de poluentes atmosféricos com o modelo AERMOD, foi possível verificar que as concentrações máximas horárias e as concentrações médias para os períodos modelados para NOx, SOx MP10 e CO respeitaram os padrões de
qualidade do ar estabelecidos pela Resolução CONAMA nº 03/1990.
Também foi possível determinar a zona de maior impacto de cada poluente, sendo esta área localizada dentro do terreno da Gerdau Cearense, evidenciando baixo impacto na circunvizinhança.
Foi analisado o efeito das edificações na dispersão da pluma de poluentes por meio da comparação entre os modelos ISC3, ISC3-PRIME e AERMOD. Observou- se que o ISC3 superestima os valores de concentração, enquanto os outros dois modelos apresentaram valores próximos entre si e inferiores ao ISC3, pelo fato de ambos incorporarem o efeito de Building Downwash no cálculo da dispersão.
Ainda sobre o efeito das edificações, obteve-se um valor de altura mínima de chaminé de 55 metros a fim de eliminar o efeito Building Downwash na dispersão de poluentes atmosféricos. Deve-se ressaltar que atualmente não há necessidade de adequações físicas na chaminé, pois as concentrações de poluentes emitidos estão dentro dos limites legais. Em cenários futuros, com uma possível redução dos limites legais de concentração por parte do CONAMA, este aumento de altura da chaminé serviria como medida de controle de poluição.
Por fim, pode-se concluir que, devido aos resultados obtidos, a modelagem se mostrou como uma ferramenta útil na avaliação da dispersão de poluentes atmosféricos e no auxílio da gestão ambiental da empresa.
REFERÊNCIAS
ABDUL-WAHAB, S. A. et al. Effects of meteorological conditions on the concentration anddispersion of an accidental release of H2S in Canada. Atmospheric Environment, v. 82, p. 316-326, 2014.
AGELAKOPOULO, T. et al. Air pollution effect of SO2 and/or aliphatic hydrocarbons on marble statues in Archaeological Museums. Journal of Hazardous Materials, v. 169, n. 1-3, p. 182-189, 2009.
AMANN, M. et al. Managing future air quality in megacities: A case study for Delhi. Atmospheric Environment, v. 161, p. 99-111, 2017.
ARAUJO, I. R. S. Simulação da dispersão de poluentes atmosféricos e avaliação da qualidade do ar na área de abrangência do distrito industrial de Barcarena- PA (Dissertação). UFPA. Belém, p. 98. 2012.
BARBON, A.; GOMES, J. Simulação das emissões atmosféricas sobre o município de Araucária com uso do modelo AERMOD. Engenharia Sanitária Ambiental, v. 15, n. 2, p. 129-140, Abril/Junho 2010.
BOUBEL, R. et al. Fundamentals of Air Pollution. 3ª. ed. [S.l.]: Academic Press, 1994.
BRASIL. Resolução CONAMA nº 03, de 28 de junho de 1990, 1990. Disponivel em: <http://www.mma.gov.br/port/conama/res/res90/res0390.html>. Acesso em: 18 junho 2017.
BRASIL. Resolução CONAMA nº 316, de 29 de outubro de 2002, 2002. Disponivel em: <http://www.mma.gov.br/port/conama/legiabre.cfm?codlegi=338>. Acesso em: 09 Agosto 2017.
BRASIL. Resolução CONAMA nº 382, de 26 de dezembro de 2006, 2006. Disponivel em: <http://www.mma.gov.br/port/conama/legiabre.cfm?codlegi=520>. Acesso em: 01 Setembro 2017.
BRASIL. Estimativas anuais de emissões de gases de efeito estufa no Brasil. Ministério da Ciência, Tecnologia, Inovações e Comunicações. Brasília, p. 84. 2016. BRITANNICA ACADEMIC. Atmospheric Turbulence. Encyclopædia Britannica,
2017. Disponivel em: <http://academic-eb-
britannica.ez11.periodicos.capes.gov.br/levels/collegiate/article/atmospheric- turbulence/10124>. Acesso em: 04 Agosto 2017.
BROOK, R. et al. Particulate Matter Air Pollution and Cardiovascular Disease: An Update to the Scientific Statement From the American Heart Association. Circulation, v. 121, n. 21, p. 2331-2378, 2010.
BURNS, D. et al. Acid rain and its environmental effects: Recent scientific advances. Atmospheric Environment, v. 146, p. 1-4, 2016.
CAPAZ, R.; NOGUEIRA, L. A. Ciências Ambientais para Engenharia. Rio de Janeiro: Elsevier, 2014.
CETESB. Relatório de qualidade do ar no Estado de São Paulo. São Paulo. 2012. CIMORELLI, A. et al. AERMOD: description of model formulation. USEPA. [S.l.]. 2004.
CUCHIARA, G. C. et al. Modeling study of biomass burning plumes and their impact on urbanair quality; a case study of Santiago de Chile. Atmospheric Environment, v. 166, p. 79-91, 2017.
CUNHA, R. M. P. Transporte de poluentes na região do pólo petroquímico de Triunfo - RS (Dissertação). UFRGS. Porto Alegre, p. 155. 2002.
DERÍSIO, J. C. Introdução ao Controle de Poluição Ambiental. 2. ed. São Paulo: Signus Editora, 2000.
FREITAS, M. K. Investigação da produção e dispersão de poluentes do ar no ambiente urbano (Tese). USP. São Paulo, p. 242. 2003.
GARCÍA, M. Á. et al. Influence of atmospheric stability and transport on CH4concentrations innorthern Spain. Science of the Total Environment, v. 550, p. 157-166, Abril 2016.
GODISH, T. Air Quality. 5th ed. Michigan: CRC Press, 2014.
GUPTA, A.; STATHOPOULOS, T.; SAATHOFF, P. Wind tunnel investigation of the downwash effect of a rooftop structure on plume dispersion. Atmospheric Environment, v. 46, p. 496-507, 2012.
IBGE. Censo Demográfico do Brasil de 2010, 2010. Disponivel em: <censo2010.ibge.gov.br>. Acesso em: 16 agosto 2017.
INTEGRATED PUBLISHING. Integrated Publishing, 2013. Disponivel em: <http://meteorologytraining.tpub.com/14312/>. Acesso em: 26 julho 2017.
IPCC. Climate Change 2013: The Physical Science Basis. Cambridge: Cambridge University Press, 2013.
IPECE. Perfil Básico Municipal - Maracanaú, 2016. Disponivel em: <http://www.ipece.ce.gov.br/perfil_basico_municipal/2016/Maracanau.pdf>. Acesso em: 17 agosto 2017.
JACOBSON, M. Atmospheric Pollution. Cambridge: Cambridge Univeristy Press, 2002.
JACOBSON, M. Fundamentals of Atmospheric Modelling. 2nd ed. New York: Cambridge University Press, 2005.
KERMANI, M. et al. Evaluation of cardiovascular and respiratory mortality attributed to atmospheric SO2 and CO using AirQ model. Environmental Health Engineering and Management Journal, v. 4, n. 2, p. 101-108, 2017.
KRUGER, E.; ROSSI, F. Quantificação da Ilha de Calor de Curitiba considerando aspectos de estabilidade atmosférica. Revista Brasileira de Meteorologia, São Paulo, v. 30, n. 4, p. 394-404, Dezembro 2015.
LISBOA, H. D. M. Controle da Poluição Atmosférica. Montreal: [s.n.], 2007.
LIU, D. H. F.; LIPTÁK, B. G. Environmental Engineers' Handbook. [S.l.]: CRC Press LLC, 1999.
LUQUE, A. et al. Analysis of the surface of different marbles by X-ray photoelectron spectroscopy (XPS) to evaluate decay by SO2 attack. Environmental Earth Sciences, v. 68, n. 3, p. 833-845, 2013.
MARCON, A. et al. Association between PM10 concentrations and school absences in proximity of a cement plant in northern Italy. International Journal of Hygiene and Environmental Health, v. 317, n. 2-3, p. 386-391, 2014.
METEOROLOGICAL RESOURCE CENTER. MET Data Guide, 2002. Disponivel em: <http://www.webmet.com/metguide.html>. Acesso em: 08 agosto 2017.
MISSOURI DEPARTMENT OF NATURAL RESOURCES. Building Downwash & Good Engineering Practice Stack Height, 2013. Disponivel em: <dnr.mo.gov/env/apcp/docs/bldgdownwashandgep10-29-12.pdf>. Acesso em: 27 Julho 2017.
MOSIER, A. et al. Closing the global N2O budget: Nitrous oxide emissions through the agricultural nitrogen cycle. Nutr. Cycl. Agroecosyst., n. 52, p. 225-248, 1998.
MURPHY, S. Carbon monoxide poisoning. Nursing Standard, v. 24, n. 40, p. 50-55, 2010.
NEVERS, N. D. Air Pollution Control Engineering. 3rd ed. [S.l.]: Waveland Press, 2017.
NUVOLONE, D.; PETRI, D.; VOLLER, F. The effects of ozone on human health. Environmental Science and Pollution Research International, p. 1-15, 2017. OLAFSDOTTIR, S.; GARDARSSON, S. M.; ANDRADOTTIR, H. O. Spatial distribution of hydrogen sulfide from two geothermal powerplants in complex terrain. Atmospheric Environment, v. 82, p. 60-70, 2014.
OMS. 7 million premature deaths annually linked to air pollution, 2014. Disponivel em: <http://www.who.int/mediacentre/news/releases/2014/air-pollution/en/>. Acesso em: 20 Junho 2017.
OMS. Ambient Air Pollution, 2016. Disponivel em: <http://www.who.int/phe/publications/air-pollution-global-assessment/en/>. Acesso em: 04 Agosto 2017.
PAINE, R.; WARREN, L.; MOORE, G. Source characterization refinements for routine modeling applications. Atmospheric Environment, v. 129, p. 55-67, 2016.
PANDYA, A. et al. Effect of Environmental Pollution on Corrosion Characteristics of 3003 Aluminium Alloy Exposed in Different Parts of India. Transactions of the Indian Institute of Metals, v. 70, n. 6, p. 1607-1620, 2017.
PERRY, S. et al. AERMOD: A Dispersion Model for Industrial Source Applications. Part II: Model Performance against 17 Field Study Databases. JOURNAL OF APPLIED METEOROLOGY, v. 44, p. 694-710, 2005.
PERRY, S. G. et al. Characterization of pollutant dispersion near elongated buildings based on wind tunnel simulations. Atmospheric Environment, v. 142, p. 286-295, 2016.
PIRES, P. O. Inventário de emissões atmosféricas de fontes estacionárias e sua contribuição para a poluição do ar na região metropolitana do Rio de Janeiro (Dissertação). UFRJ. Rio de Janeiro, p. 188. 2005.
POPE, C. et al. Lung Cancer, Cardiopulmonary Mortality, and Long-term Exposure to Fine Particulate Air Pollution. National Institutes of Health, 6 Março 2002. 1132- 1141.
SCHLINK, U. Air Dispersion Modelling Workshop: Course Notes. [S.l.]. 2006. SEINFELD, J.; PANDIS, S. Atmospheric Chemistry and Physics: From Air Pollution to Climate Change. 3rd ed. [S.l.]: John Wiley & Sons, 2016.
SILVERMAN, K. et al. Comparison of the Industrial Source Complex and AERMOD Dispersion Models: Case Study for Human Health Risk Assessment. Air & Waste Management Association, v. 57, p. 1439-1446, 2007.
SPORTISSE, B. Fundamentals in Air Pollution. [S.l.]: Springer, 2016. STERN, A. Air Pollution and Its Effects. [S.l.]: Academic Press, 1968.
USEPA. User’s Guide for the Industrial Source Complex (ISC3) Dispersion Models. [S.l.]: USEPA, v. II, 1995.
USEPA. Air Pollution Training Institute, 2012. Disponivel em: <https://www.apti- learn.net/>. Acesso em: 01 Outubro 2017.
USEPA. Air Quality Dispersion Modeling - Preferred and Recommended Models, 2016. Disponivel em: <https://www.epa.gov/scram/air-quality-dispersion-modeling- preferred-and-recommended-models>. Acesso em: 08 Agosto 2017.
USEPA. User's Guide for the AMS/EPA RegulatoryModel (AERMOD). [S.l.]: USEPA, 2016.
VISSCHER, A. D. Air dispersion modeling: foundations and applications. Calgary: John Wiley & Sons, 2014.
WALLACE, J.; HOBBS, P. Atmospheric Science: An Introduction Survey. 2nd ed. [S.l.]: Elsevier, 2006.
WARK, K.; WARNER, C. Air Pollution: Its Origin and Control. 2nd ed. [S.l.]: Harper Collins Publishers, 1981.
YANG, D.; CHEN, G.; YU, Y. Inter-comparison of AERMOD and ISC3 modeling results to the Alaska tracker field experiment. Chinese Journal of Geochemistry, v. 26, n. 2, p. 182-185, 2007.