O trabalho investiga a dispersão de poluentes atmosféricos em Rio Grande - RS, utilizando modelos computacionais para identificar áreas impactadas e auxiliar na tomada de decisões sobre fontes poluidoras. A pesquisa inclui o desenvolvimento de um simulador que gera uma matriz tridimensional com a concentração de poluentes, permitindo visualizar os resultados em um GIS. As conclusões ressaltam a necessidade de fiscalização mais rigorosa e a conscientização da comunidade sobre os problemas ambientais relacionados à poluição do ar.

1. Gerson Alberto Leiria Nunes
gersonnunes@furg.br

2.  Introdução
 Objetivos
 Revisão
 Tecnologias utilizadas
 Modelos desenvolvidos
 Interfaces desenvolvidas
 Cenários de simulação
 Contribuições
 Conclusões

3.  Esse trabalho propõe o estudo da dispersão de
poluentes atmosféricos através da utilização de
modelos computacionais para a cidade de Rio
Grande - RS;
 O sistema a ser desenvolvido pretende identificar os
locais atingidos pela emissão de poluentes, bem
como o potencial de contaminação dos ambientes
naturais adjacentes;
 Através destas simulações pode-se auxiliar as
comunidades e órgãos envolvidos para a correta
tomada de decisão, contribuindo para o aprendizado
e análise de políticas públicas relacionadas ao meio
ambiente.

4.  Meio ambiente e os aspectos sociais envolvidos;
 Avaliar quais são as regiões mais impactadas quanto à
dispersão de poluentes de Rio Grande - RS;
 Auxiliar as comunidades e os demais órgãos
envolvidos para a correta tomada de decisão quanto à
implantação de novas fontes poluidoras;
 Educar e alertar as comunidades sobre os problemas
causados pela dispersão de poluentes na atmosfera.

5.  Estudar modelos de dispersão de
poluentes;
 Estudar os modelos computacionais de
dispersão de poluentes;
 Desenvolver uma interface gráfica do
usuário;
 Desenvolver um simulador de dispersão de
poluentes;
 Avaliar os resultados obtidos pelo modelo.

6.  O gerenciamento de recursos está cada
vez mais dependente de:
◦ Suportes computacionais como GIS (Geographic
Information Systems);
◦ Sistemas de coleta de dados e redes de
sensores;
◦ Sistemas de alto desempenho para a execução
dos modelos computacionais;
◦ Sistema integrado e geograficamente
distribuído.

7.  Os GIS são softwares capazes de tratar, visualizar e
manipular computacionalmente dados geográficos; Eles
permitem que cada conjunto de dados seja apresentado
em diferentes camadas que podem ser representadas
basicamente por três tipos:
◦ Polígonos: representam algo que possua limites, tais como:
países, estados, municípios, lagoas, lagos e outros;
◦ Linhas: representam coisas muito estreitas para serem
consideradas polígonos, tais como: ruas, estradas, rios, ferrovias
e outros;
◦ Pontos: são usados para representar coisas pequenas, tais como:
monumentos, hidrantes, postes e etc.

8.  Grande volume de dados devido a avanços tecnológicos
de sensores;
 Desenvolvimento de respostas rápidas em tempo real
para questões de emergência;
 Padronizações para o desenvolvimento eficiente de
programas de monitoramento.

9.  Radiação Solar
◦ Energia eletromagnética radiante emitida pelo sol;
 Variações diárias e anuais do ângulo de elevação solar;
 Ventos
◦ Fluxo de gases, deslocamento do ar;
 Temperatura do ar
◦ Está ligada a radiação solar e ao aquecimento do solo;
 Pressão Atmosférica
◦ Peso da atmosfera por unidade de área horizontal
 Camada Limite Planetária
◦ camada inferior que está em contato direto com a
superfície terrestre;

10.  Processo de mistura, transporte, propagação e
espalhamento de poluentes(gases, aerossóis e
partículas);
 Pode ser avaliada por modelos computacionais que
através de resolução de equações diferenciais,
soluções numéricas e algoritmos simulam seu
comportamento.

11.  Modelo Euleriano:
 Modelo Gaussiano:
 Resolução Analítica da Equação da Advecção
e Difusão:

12. Tempo

13.  Matlab (ferramenta de desenvolvimento)
◦ Mapping toolbox
 GIS
◦ ArcGIS
 SVN
◦ Gerenciador de projetos, documentos e código
fonte.

14. • Modelo hipotético:
• Para cada indústria era atribuído inicialmente um
índice de poluição
• A simulação no final de N gerações tende a ficar
totalmente poluída, pois os impactos são
considerados cumulativos e vão sendo propagados
com o passar das gerações;








n
i
i
x
i
indexx Pol
P
B
PolPol
0
..

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

16. Modelo Hipotético

17. Modelo Hipotético - simulação
Evoluindo gerações - situação inicial

18. Evoluindo gerações - 15ª geração

19. Evoluindo gerações - 17ª geração

20. Evoluindo gerações - 19ª geração
Modelo Hipotético - simulação

21. Evoluindo gerações - 23ª geração

22. Evoluindo gerações - 26ª geração

23. • O modelo escolhido foi o gaussiano ISC (Industrial Source Complex)
- Modela as emissões das fontes presentes em um complexo industrial
- Apresentar um baixo custo computacional
- Possui uma série de simplificações climatológicas
• A base do modelo é a equação linear e estacionária de pluma Gaussiana que, com
algumas modificações, é utilizada para modelar emissões de fontes simples em um
ponto - as chaminés
Onde:
Q é a taxa de emissão de poluentes
K é o coeficiente de expansão
V é o termo vertical
D é o termo de decaimento,
αy e αz são os desvios padrões da distribuição
das concentrações lateral e vertical
Us é a velocidade do vento na altura da
chaminé
Y a distância do vento cruzado.

24. • Em função do modelo adotado ser estacionário não é mais verificada a dispersão
de poluentes para as regiões vizinhas nem a inserção de varias indústrias
• Essa segunda versão verifica os eventuais riscos nas regiões próximas a uma
indústria inserida em determinado ponto.
• Os testes foram realizados utilizando um shape correspondente aos limites dos
bairros urbanos da cidade de Rio Grande.
• O local escolhido para inserção da
indústria foi o complexo industrial de Rio
Grande

25. • O simulador gera uma matriz tridimensional georreferenciada com
latitude, longitude e a concentração de poluentes em cada ponto
apresentados na posição correta no mapa de acordo com a dispersão e o
sentido do vento;
• Os valores de concentração de poluentes
são calculados e exportados para um
arquivo shape de pontos;
• Este arquivo de saída pode ser carregado
em um GIS, o qual possibilita a
visualização dos resultados.

26. • Deste arquivo, foram extraídas isolinhas de
concentração correspondentes aos valores de
60, 80, 150 e 240µg.m-3 de acordo com os
valores-limite de Material Particulado Total
estipulados pelo CONAMA ( Conselho Nacional
do Meio Ambiente)
• Através do cálculo da distância em metros da
fonte emissora até a isolinha de 150µg/m3 se
pôde estimar a distância crítica em que o
ambiente no entorno está sendo afetado
nesse cenário de simulação, cujo valor
corresponde a aproximadamente 5400
metros.
Mapa mostrando o buffer de distância crítica da
fonte emissora
Modelo ISC
(Industrial Source Complex)

27.  Modelo não-estacionário que considera a
variação horária das variáveis meteorológicas;
 A pluma é representada por uma série de
puffs discretos que se dispersa de acordo
com uma distribuição gaussiana;
 O transporte é feito de acordo com a
trajetória do seu centro de massa
determinado pela velocidade e sentido do
vento.

32.  Qh = Fluxo de calor sensível;
 α = constante de uso do solo;
 R = radiação solar;
 Ho = fluxo de calor na ausência de nuvens;
 V = ângulo de elevação solar
 β = fator de redução na presença de nuvens;

33.  Período instável (dia):
 Período neutro (nascer do sol e pôr do sol)
 Período estável (noite)

35.  Zona industrial da cidade de Rio Grande – RS
◦ Variação do número de fontes poluidoras (1, 2, 3, 5 e 10);
◦ Meses de Janeiro de Julho de 2010.

36. Simulação / animação

41. Resultados de simulação

42.  Alertar a sociedade sobre a importância dos
problemas sociais que podem ocorrer devido a
contaminação do ar e do meio ambiente na
região;
 Os níveis de alerta do CONAMA são
ultrapassados mesmo subestimando-se o
número de fontes poluidoras;
 A sociedade deve exigir que seja feita uma
fiscalização mais intensa e eficiente em Rio
Grande – RS;

43.  Interdisciplinaridade
◦ Modelagem computacional;
◦ Meteorologia;
◦ Meio ambiente e sociedade;
 Rotinas de manipulação de dados
◦ Entradas e saída dos modelos;
◦ Auxiliar a visualização análise dos resultados;
 Criação das interfaces de simulação
◦ Auxiliam na criação de novas simulações;

44.  Simulation Tools to Analyze the Impact of Industries Installation
(submitted);
 Using GIS for Impact Analysis from Industries Installation;
 Um simulador para previsão de impactos gerados pela instalação de
indústrias;
 Um sistema para previsão de impactos gerados pela instalação de
indústrias e sua influência sobre ecossistemas costeiros no extremo
sul do Brasil;
 Um sistema de apoio à decisão baseado em agentes para simulação
de impactos gerados pela instalação de indústrias;
 Um Overview sobre a Utilização de Técnicas de Inteligência Artificial
em Gerenciamento de Recursos Naturais;
 Uma ferramenta de simulação para impactos ambientais;
 Sistemas Inteligentes no Gerenciamento de Recursos Naturais.

45.  Simular o comportamento e as decisões que são
tomadas no mundo real através de um SAD (Sistema de
Apoia à Decisão);
 Desenvolver novas interfaces gráficas que façam a
adequação dos dados coletados pelas estações
meteorológicas de monitoramento ao modelo CALPUFF;
 O desenvolvimento e disponibilização de um sistema
web para a sociedade e órgãos fiscalizadores, onde seja
possível configurar, criar e analisar simulações em
qualquer região de interesse.