Desarrollo de herramientas para simular la dispersión de contaminantes atmosféricos con datos públicos brasileños, utilizando el modelo AERMOD

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.55761/abclima.v31i18.16209

Palabras clave:

AERMOD, Contaminación atmosférica, Modelado

Resumen

La relevancia de simular la dispersión de contaminantes atmosféricos es ampliamente aceptada por la comunidad científica y la sociedad; sabiendo que la contaminación del aire puede causar graves daños a la salud humana. AERMOD es un modelo de dispersión de contaminantes que incorpora la dispersión del aire basada en la estructura de la turbulencia de la capa límite planetaria y los conceptos de dimensionamento. Para ejecutar el AERMOD, es necesario ejecutar algunos preprocesadores que adaptan los datos de entrada del modelo. Con los datos públicos brasileños no fue posible ejecutar los preprocesadores AERSURFACE y AERMAP, verificando la necesidad de crear herramientas que pudieran reemplazarlos. Fueron creados DATASURFACE y DATAMAP, que son capaces de generar los datos necesarios para la ejecución de AERMOD utilizando datos públicamente disponibles en Brasil. Los resultados muestran que el DATASURFACE se puede usar para generar datos de longitud de rugosidad de la superficie terrestre, albedo y relación de Bowen, y la salida del DATAMAP se puede usar para colocar los datos de altitud y la escala de altura de colina, en el archivo de entrada del AERMOD, que son precisos para su ejecución. Ambos programas desarrollados producen archivos de salida compatibles con los archivos de entrada necesarios para ejecutar el AERMOD. Al utilizar los datos generados por las herramientas desarrollados en la ejecución del AERMOD, en el caso de estudio presentado, los resultados muestran que su inclusión permite obtener patrones de dispersión de contaminantes con mayor precisión, debido a que representan mejor el efecto de las variaciones en el relieve del área en análisis.

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Biografía del autor/a

Nely Grillo Guzmán, Programa de pós-graduação em Modelagem Computacional/Instituto Politécnico da Universidade do Estado do Rio de Janeiro (IPRJ-UERJ)

Possui graduação em Lic. Meteorologia pelo Instituto Superior de Tecnologias y Ciências Aplicadas (2008-2013), Mestrado em Modelagem Computacional pelo Instituto Politécnico de Rio de Janeiro - UERJ (2016-2018). Doutorando do Programa de pós-Graduação em Modelagem Computacional do Instituto Politécnico de Rio de Janeiro - UERJ (2019- ).Tem experiência nas áreas de Previsão do Tempo, Ciência da Computação e Pesquisa Científica, atuando principalmente nos seguintes temas: previsão do tempo, dados meteorológicos, influência da atividade solar nas condições meteorológicas na Terra, situações sinópticas, nevoeiro, estimativa de dados inexistentes em séries de dados meteorológicos, método preditivo-autoregressivo. Trabalhando atualmente em modificações nos pré-processadores do AERMOD, um modelo de dispersão de contaminantes, para seu uso com dados públicos brasileiros.

Joel Sanchez Dominguez, Instituto Politécnico da Universidade do Estado do Rio de Janeiro (IPRJ-UERJ)

Joel Sánchez Domínguez é Engenheiro em Automação e Controle (Universidade Tecnológica da Habana Jose Antonio Echevarria, 1998), M.Sc em Modelagem Computacional (Universidade do Estado do Rio de Janeiro, 2012, bolsista CAPES) e Ph. D. em Modelagem Computacional (Universidade do Estado do Rio de Janeiro, 2016, bolsista Nota 10 FAPERJ). Desde 2016 é professor adjunto da Universidade do Estado do Rio de Janeiro. Atua nas áreas de Processamento Paralelo, Processamento de Imagens e Matemática Aplicada e Computacional com ênfase em Aplicações de Radioisótopos, atuando principalmente nos seguintes temas: tomografia computadorizada e aplicações de raios x. Desenvolve projetos e aplicações de monitoramento, automação e controle usando microcontroladores e técnicas digitais.

Joaquim Teixeira de Assis, Instituto Politécnico da Universidade do Estado do Rio de Janeiro (IPRJ-UERJ)

Possui graduação em Física pela Universidade Federal do Rio de Janeiro (1976), mestrado em Engenharia Nuclear pela Universidade Federal do Rio de Janeiro (1980) e doutorado em Engenharia Nuclear pela Universidade Federal do Rio de Janeiro (1992). Atualmente é professor titular, membro do corpo docente da PG em Modelagem Computacional e coordenador da Pós-Graduação em Ciência e Tecnologia de Materiais da Universidade do Estado do Rio de Janeiro. Tem experiência na área de Engenharia Nuclear, com ênfase em Aplicações de Radioisótopos, atuando principalmente nos seguintes temas: Ensaios não destrutivos de materiais, técnicas de raios X, tomografia, compósitos, microtomografia e fluorescência de raios X. Pesquisador 1B do CNPq e Cientista do Estado pela Faperj.

Citas

AERMAP. User's Guide for the AERMOD Terrain Preprocessor. EPA-454/B-18-004. April, 2018.

AERSURFACE. User's Guide for AERSURFACE Tool. EPA-454/B-20-008. February 2020.

ANAGUANO, Mireya Gladys. Estudio y diseño de un prototipo de sistema de GPS diferencial móvil en tiempo real, para la localización de equipos ubicados a la intemperie para un área de cobertura de 10 km. 2018. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia Eletrônica e telecomunicações) – Escuela Politécnica Nacional, Quito, Equador, 2018.

AUGUSTO, Matheus Ribeiro. Modelagem matemática da emissão e dispersão do gás sulfídrico aplicada ao tratamento anaeróbico de água residuárias. 2015. Dissertação (Mestrado em Meio Ambiente e Recursos Hídricos) - Universidade Federal de Itajubá, Itajubá. Dezembro, 2015

BUHR, Fabio Andre. Análise sazonal da dispersão de odores de uma estação de tratamento de efluentes de Portugal. 2010. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia Sanitária e Ambiental) - Universidade Federal de Santa Catarina - Centro Tecnológico, Santa Catarina, 2010.

CARBONELL, Leonor Turtos. et al. Estimation of the mixing height in Casablanca from parametrisations of surface data. Eco Solar (17), 2016. Disponível em http://www.cubasolar.cu/biblioteca/Ecosolar/Ecosolar17/HTML/articulo04.htm. Consultado em: abril 2022.

DAPPER, Steffani Nikoli; SPOHR, Caroline; ZANINI, Roselaine Ruviaro. Poluição do ar como fator de risco para a saúde: uma revisão sistemática no estado de São Paulo. Metrópole E Saúde, Estud. av. 30 (86). DOI: 1 0.1590/S0103-40142016.00100006. Disponível em: https://www.scielo.br/j/ea/a/3bgQL4DTXtpQFnr7nYRQMJz/?lang=pt. Jan-Apr 2016

GOOGLE MAPS. Juiz de Fora. 2022. Disponível em: https://www.google.com.br/maps/place/21%C2%B037’26.4%22S+43%C2%B028’10.2%22W/@-21.624,-43.4716887,801m/data=!3m2!1e3!4b1!4m5!3m4!1s0x0:0xa76503690af2635d!8m2!3d-21.624!4d-43.4695?hl=pt-BR&authuser=0. Acesso em: junho, 2022.

GRANATO, Marcela. Avaliação da direção preferencial da dispersão de poluentes para diferentes estações do ano na área industrial de Juiz de Fora – MG. 2016. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia Ambiental e Sanitária) - Universidade Federal de Juiz de Fora, Juiz de Fora, 2016.

IBGE. Cobertura e uso da terra. IBGE, 2021. Disponível em: https://www.ibge.gov.br/geociencias/downloads-geociencias.html. Consultado: junho 2021.

INMET. Dados meteorológicos. [Juiz de Fora]. INMET, 2022. Disponível em: https://portal.inmet.gov.br. Consultado: julho 2022.

INSTITUTO ASTRONÔMICO E GEOFÍSICO – USP. Investigando a Terra 2000. A Meteorologia. Processos Atmosféricos da Poluição Ambiental. Disponível em: https://www.iag.usp.br/siae98/meteorologia/poluicao.htm. Consultado em: 3 de agosto de 2021.

MOREIRA, Davidson; TRTIBASSI, Tiziano. Modelo matemático de dispersão de poluentes na atmosfera. Ambiente & Sociedade - Vol. VII n. 2 jul./dez. 2004.

OSGEO. LibGeoTiff: Repositório oficial da libraria. Disponível em: https://github.com/OSGeo/libgeotiff. Consultado em: junho 2021.

ROSA, Alessandra Faedrich Martins. Modelagem da Concentração de Dióxido de Enxofre na Região de Candiota RS utilizando o modelo AERMOD. 2012. Dissertação (Mestrado em Sensoriamento Remoto) - Universidade Federal de Rio Grande do Sul, Centro Estadual de Pesquisas em Sensoriamento Remoto e Meteorologia - CEPSRM, Rio Grande do Sul, Agosto2012.

SCRAM Support Center for Regulatory Atmospheric Modeling. Modelo AERMOD. 2021. Disponível em: https://www.epa.gov/scram/air-quality-dispersion-modeling-preferred-and-recommended-models. Consultado em: janeiro 2021.

SIMONI, Walter Figueiredo de. et al. O Estado da Qualidade do Ar no Brasil. Working Paper, WRI Brasil. São Paulo, Brasil. Disponível em https://www.wribrasil.org.br/sites/default/files/wri-o-estado-da-_qualidade-do-ar-no-brasil.pdf

STINGELIN, Fernanda de Souza. et al. Modelagem de dispersão de poluentes em uma avenida de Aracaju – SE. In: XIII Congresso Nacional de Meio Ambiente de Poços de Caldas. Anais [_]. Setembro de 2016. Disponível em www.meioambientepocos.com.br.

TOPODATA. Base de dados Geomorfológicos. 2021. Disponível em: http://www.dsr.inpe.br/topodata/acesso.php. Consultado: 17 de junho 2021.

USGS. United States Geological Survey. The National Map. 2021. Disponível em: http://nationalmap.gov/. Consultado: junho 2021.

WEBER, E.; HASENACK, H.; FERREIRA, C.J.S. Adaptação do modelo digital de elevação do SRTM para o sistema de referência oficial brasileiro e recorte por unidade da federação. Porto Alegre, UFRGS Centro de Ecologia. 2004.ISBN 978-85-63843-02-9. Disponível em http://www.ufrgs.br/labgeo. Consultado em: janeiro de 2022.

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Publicado

20/12/2022

Cómo citar

Grillo Guzmán, N., Sanchez Dominguez, J., & Teixeira de Assis, J. (2022). Desarrollo de herramientas para simular la dispersión de contaminantes atmosféricos con datos públicos brasileños, utilizando el modelo AERMOD. Revista Brasileña De Climatología, 31(18), 909–925. https://doi.org/10.55761/abclima.v31i18.16209

Número

Vol. 31 (2022)

Sección

Artigos

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