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UNIVERSIDADE FEDERAL DE MATO GROSSO
INSTITUTO DE CIÊNCIAS EXATAS E DA TERRA
DEPARTAMENTO DE FÍSICA
PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM FÍSICA E MEIO AMBIENTE
AVALIAÇÃO DAS FONTES DE EMISSÃO DE
MATERIAL PARTICULADO NA ATMOSFERA DA
CIDADE DE CUIABÁ
EDILBERTO OJEDA DE ALMEIDA FILHO
Orientador: Prof. Dr. ALFREDO JORGE
Cuiabá, MT, fevereiro de 2006
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Livros Grátis
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Milhares de livros grátis para download.
DEDICATÓRIA
A Deus pela proteção e saúde.
A Francineide pela força, compreensão e
incentivo para realização deste trabalho.
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AGRADECIMENTOS
• Ao Prof. Alfredo Jorge pela orientação, amizade, apoio e colaboração para
solução das dificuldades inerentes ao trabalho de análise;
• Ao Prof. José de Souza Nogueira, pelo incentivo, apoio, confiança e amizade,
fatores decisivos para meu ingresso na pós-graduação e conclusão deste trabalho;
• Ao meu amigo e colega Rebelatto pelas conversas, discussões e sugestões ao
longo deste trabalho;
• Aos Professores do Curso de Pós-Graduação em Física e Meio Ambiente pelos
ensinamentos e incentivos de iniciação ao trabalho científico;
• Ao Prof. José Carlos de Arruda, pelo incentivo, pelas sugestões e colaboração
com nosso trabalho;
• Aos colegas do curso de pós-graduação pela força e apoio, em especial a
Marcelo Biudes, Jean Renildes e Osvaldo Borges pela amizade e apoio logístico;
• Ao Prof. Carlo Ralph, pela colaboração e desprendimento de informações nas
realizações de cálculos estatísticos empregados neste trabalho;
• Ao Prof. Dr. Paulo Artaxo, seus colaboradores e equipe do Laboratório de Física
Atmosférica - USP, em especial ao Alcides pelo apoio técnico e logístico na
elaboração deste trabalho;
• Ao Coordenador Estadual do PREVFOGO/IBAMA-MT Romildo Gonçalves da
Silva pela atenção e colaboração;
• Aos professores do departamento de Física pela força, companheirismo e
colaboração, fatores decisivos para realização desta dissertação.
SUMÁRIO
LISTA DE FIGURAS.................................................................................................i
LISTA DE TABELAS ..............................................................................................iii
LISTA DE ABREVIATURAS.................................................................................iv
LISTA DE SÍMBOLOS............................................................................................vi
RESUMO.................................................................................................................viii
ABSTRACT...............................................................................................................ix
INTRODUÇÃO..........................................................................................................1
CAPÍTULO I - REVISÃO BIBLIOGRÁFICA.......................................................3
1 – A ATMOSFERA............................................................................................... 3
2 – CARACTERIZAÇÃO GEOGRÁFICA, ECOSSISTEMAS E CLIMA DA
REGIÃO MATO-GROSSENSE............................................................................. 5
3 – A REGIÃO DO CERRADO ............................................................................. 6
4 – QUEIMADAS E INCÊNDIOS FLORESTAIS EM MATO GROSSO............ 9
5 – MATERIAL PARTICULADO ....................................................................... 13
6 – A QUEIMA DE BIOMASSA ......................................................................... 16
7 – PRINCIPAIS FONTES DE EMISSÃO DE MATERIAL PARTICULADO. 20
CAPÍTULO II - MATERIAIS E MÉTODOS.......................................................22
1- LOCAL DE ESTUDO ...................................................................................... 22
2 - METODOLOGIA DE AMOSTRAGEM ........................................................ 23
3 – DESCRIÇÃO DA METODOLOGIA DE AMOSTRAGEM ......................... 25
4 – DESCRIÇÃO DA METODOLOGIA ANALÍTICA ...................................... 29
5 – DESCRIÇÃO DE MODELOS RECEPTORES.............................................. 33
6 - CAMPANHAS EM LONGO PRAZO PARA MEDIDAS DE AEROSSÓIS
NA AMAZÔNIA .................................................................................................. 42
CAPÍTULO III – RESULTADOS E DISCUSSÕES............................................44
1 - CARACTERIZAÇÃO MÉDIA DA COMPOSIÇÃO ELEMENTAR DO
MATERIAL PARTICULADO ............................................................................. 44
2 - SÉRIE TEMPORAL DAS CONCENTRAÇÕES DO MATERIAL
PARTICULADO INALÁVEL.............................................................................. 52
II
3 – COMPARAÇÃO DE MEDIDAS REALIZADAS PELO AFG E O
AETALôMETRO.................................................................................................. 55
CAPÍTULO IV – ANÁLISE DOS RESULTADOS..............................................58
1 – IDENTIFICAÇÃO DE FONTES DO MATERIAL PARTICULADO FINO E
GROSSO PARA A ESTAÇÃO SECA ................................................................. 58
2 – IDENTIFICAÇÃO DE FONTES DO MATERIAL PARTICULADO FINO E
GROSSO PARA A ESTAÇÃO ÚMIDA.............................................................. 65
CAPÍTULO V – CONCLUSÃO.............................................................................72
REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS...................................................................75
i
LISTA DE FIGURAS
Figura 1 - Mapa de ilustração dos ecossistemas predominantes no Estado de
Mato Grosso................................................................................................... 5
Figura 2 - Mapa da distribuição geográfica do cerrado nos estados
brasileiros, ilustrando as regiões de transição entre a vegetação
de cerrado e a floresta tropical úmida. ........................................................... 7
Figura 3 - Representação pictórica das fisionomias de vegetação mais
comuns no cerrado. ........................................................................................ 8
Figura 4 - Imagem do satélite NOAA – 17 no Infravermelho Termal (Banda
4 - IR) obtida em 11 de julho de 2005 às 13 : 39 (UTC). ............................ 11
Figura 5 - Gráfico demonstrativo de evolução de focos de calor em Mato
Grosso -1990 a 2004. Fonte: IBAMA/PREVFOGO. .................................. 12
Figura 6 – Gráfico demonstrativo do Ranking dos 10 Estados que lideraram
em nº de focos de calor no país em 2004. Fonte:
IBAMA/PREVFOGO. ................................................................................. 13
Figura 7 - Esquema da distribuição de tamanho das partículas de aerossol
atmosférico, mostrando as três modas, as principais fontes e os
principais processos envolvidos no crescimento da partícula e na
remoção em cada moda. Adaptado de PUESCHEL (1995) e
WARK et al. (1998)..................................................................................... 14
Figura 8 - Mapa de localização da cidade de Cuiabá (16º S; 56º W), situada
ao sul da Bacia Amazônica numa região de cerrado no Estado de
Mato Grosso, Brasil. .................................................................................... 22
Figura 9 - (a) Foto de ilustração do conjunto formado pelo integrador de
volume (Massflowmeter), bomba e horímetro. (b) Conjunto
conectado ao inlet que abriga o Amostrador de Particulado Fino
e Grosso (AFG)............................................................................................ 26
Figura 10 - Esquema do Amostrador de Particulado Fino e Grosso (AFG)
utilizado na campanha de coleta do material particulado. ........................... 27
Figura 11 – Foto de ilustração do Aetalômetro compacto Magee AE-31
(método de absorção) para monitoramento contínuo de carbono
elementar (Black Carbon – BC) e o monitoramento de diferentes
aerossóis....................................................................................................... 28
Figura 12 - Série temporal das concentrações de partículas de aerossóis em
Alta Floresta, de 1992 a 1996. Em Agosto e Setembro, as
concentrações atingem valores elevados, de até 500 µg/m³. ....................... 43
ii
Figura 13 - Série temporal das concentrações de material particulado fino e
grosso em Cuiabá de 1990 a 1996. Cuiabá está situada em região
de cerrado. Resultados obtidos pelo Grupo de Estudos de
Poluição do Ar (GEPA) da Universidade de São Paulo (USP). .................. 43
Figura 14 – Fração das concentrações elementares relativas ao particulado
fino, obtido para a estação seca nos anos de 1992 a 1995. .......................... 48
Figura 15 - Fração das concentrações elementares relativas ao particulado
grosso, obtido para a estação seca nos anos de 1992 a 1995. ...................... 49
Figura 16 – Fração das concentrações elementares , com relação ao
particulado fino, obtido para a estação úmida dos anos 92/93,
93/94 e 94/94................................................................................................ 50
Figura 17 – Fração das concentrações elementares , com relação ao
particulado grosso, obtido para a estação úmida dos anos 92/93,
93/94 e 94/94................................................................................................ 51
Figura 18 – Série temporal das concentrações de material particulado
inalável (PM
10
), dado pela soma do particulado fino e grosso,
obtidos pela análise gravimétrica dos filtros do AFG.................................. 52
Figura 19 – Série temporal da razão entre o black carbon e o material
particulado fino (BC/MPF). ......................................................................... 53
Figura 20 – Série temporal das concentrações de black carbon, em média de
24 horas obtidas pelo monitor Aetalômetro. Campanha de
amostragem para o ano de 1993................................................................... 54
Figura 21 – Série temporal das concentrações de black carbon, em média de
24 horas obtidas pelo monitor Aetalômetro. Campanha de
amostragem para o ano de 1994................................................................... 55
Figura 22 – Série temporal das concentrações de black carbon (BC).
Resultados obtidos no monitor Aetalômetro e no amostrador
AFG. Comparações das medidas efetuadas nos anos de 1993 e
1994.............................................................................................................. 56
Figura 23 – Regressão linear entre medidas de concentração de black
carbon, obtidas pelo Aetalômetro e análise de refletância dos
filtros finos do AFG em médias de 24 horas................................................ 57
Figura 24 – Dendogramas obtidos pela análise de agrupamento utilizando as
variáveis obtidas na estação seca dos aerossóis a) fino e b)
grosso. .......................................................................................................... 63
Figura 25 – Contribuições das fontes de emissões de material particulado a)
fino e b) grosso em termos da porcentagem média da massa do
aerossol durante a estação seca. ................................................................... 65
Figura 26 – Dendogramas obtidos pela análise de agrupamento utilizando as
variáveis obtidas na estação úmida dos aerossóis a) fino e b)
grosso. .......................................................................................................... 69
Figura 27 – Contribuições das fontes de emissões de material particulado a)
fino e b) grosso em termos da porcentagem média da massa do
aerossol durante a estação úmida................................................................. 71
iii
LISTA DE TABELAS
Tabela 2 – Concentrações elementares médias obtidas para o material
particulado fino e grosso na campanha de amostragem em
Cuiabá na estação seca................................................................................. 46
Tabela 3 – Concentrações elementares médias obtidas para o material
particulado fino e grosso na campanha de amostragem em
Cuiabá na estação úmida.............................................................................. 47
Tabela 4 – Matriz das cargas fatoriais (factor loadings) obtida a partir da
ACP das frações fina e grossa do aerossol amostrado em Cuiabá
durante a estação seca. ................................................................................. 59
Tabela 5 – Matriz dos autovetores (factor loadings) obtida a partir da ACP,
das frações fina e grossa do aerossol amostrado em Cuiabá
durante a estação úmida. .............................................................................. 67
Tabela 6 – Contribuição das fontes de emissão de material particulado fino e
grosso nas estações seca e úmida................................................................. 73
iv
LISTA DE ABREVIATURAS
ACP = Análise de Componentes Principais
ACPA = Análise de Componentes Principais Absoluta
AFG = Amostrador de Material de Particulado fino e grosso
AVHRR = Advanced High Resolution Radiometer
BC = black carbon
BaP = Benzopireno
CE = Carbono elementar
CIAT = Centro Internacional de Agricultura Tropical
CH
4
= Metano
Cl
-
= Íon cloro
CO = Monóxido de carbono
CO
2
= Dióxido de carbono
D.P. = Desvio padrão
d
p
= Diâmetro aerodinâmico equivalente
EMBRAPA = Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária
GEPA = Grupo de Estudos de Poluição do Ar
GOES = Geostationary Operational Environmental Satellite
IBAMA/PREVFOGO = Instituto Brasileiro do Meio Ambiente e dos Recursos
Naturais Renováveis
INAA = Instrumental Neutron Activation Analysis
INMET = Instituto Nacional de Meteorologia
INPE = Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais
IPCC = Painel Intergovernamental de Mudanças Climáticas
IR = Infrared (Infravermelho)
K
+
= Íon potássio
LBA = Experimento de Grande Escala da Biosfera e Atmosfera da Amazônia
v
MODIS = Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer
MPF = Material Particulado Fino
MPG = Material Particulado Grosso
NH
4
+
= Íon amônia
N
2
= Gás nitrogênio
NOAA = National Oceanographic and Atmospheric Administration
NO
3
-
= Íon nitrato
NO
X
= Óxido de nitrogênio
N
2
O = Óxido nitroso
O
3
= Ozônio
PAH
s
= Hidrocarbonetos aromáticos policíclicos
PIXE = Particle Induced X Ray Emission
PM
2, 5
= Partículas finas (com diâmetros aerodinâmicos menores que 2,5 µm)
PM
10
= Partículas grossas ou inaláveis (com diâmetros aerodinâmicos menores que
10 µm)
ppb = Partes por bilhão
ppm = Partes por milhão
PVC = Polyvinyl Chloride or Vinyl
SO
2
= Dióxido de enxofre
SO
4
2-
= Íon sulfato
USEPA = U.S. Environmental Protection Agency
UTC = Coordenada de Tempo Universal
vi
LISTA DE SÍMBOLOS
ρ
p
= Densidade (g cm
-3
)
R = Refletância (%)
A = Área do filtro (cm
2
)
V = Volume de ar amostrado (m
3
)
Z = Número atômico
t(Z) = Quantificação da concentração de certos elementos químicos na amostra em
(átomos/cm
2
)
Nx = Número de raios-X detectado
Q = Carga viva coletada
Y
ef
= Fator de resposta
Ω = Ângulo sólido
σ
x
= Seção de choque de produção de raios-X
ξ = Eficiência do detector
T = Transmitância de raios-X de absorvedores colocados entre a amostra e o
detector
q = Carga da partícula incidente
⎥
⎦
⎤
⎢
⎣
⎡
⎟
⎠
⎞
⎜
⎝
⎛
3
cm
g
C
Z = Concentração final do elemento
S = Área do filtro (14,4 cm
2
)
A = Massa atômica
N
A
= Número de Avogrado (6,02252 x 10
23
átomos/mol)
V = Volume de ar amostrado no filtro correspondente (m
3
)
n = Número de amostras
p = Número de variáveis
vii
ij
z = Elementos da matriz transformada
ij
d = Concentração de elementos da amostra (i) e variável (j)
j
d
= Média das concentrações da variável (j)
j
σ
= Desvio padrão das variáveis (j)
I = Matriz de identidade
V
i
= i’ésimo autovetor
v
ij
e λ
i
= i’ésimo autovalor
r
kl
= Covariância padronizada entre -l e +l
s
k
e s
1
= Desvios padrões das variáveis k e l
Y = Variância dos componentes principais
l = Autovetores
λ = Autovalores
R = Matriz de correlação
V
= Matriz de rotação Varimax
l = Autovetores
x
ab =
Distância euclidiana
viii
RESUMO
ALMEIDA FILHO, E. O. Avaliação das Fontes de Emissão de Material
Particulado na Atmosfera da Cidade de Cuiabá. Cuiabá, 2006. 87p. Dissertação
(Mestrado) – Física e Meio Ambiente, Universidade Federal de Mato Grosso.
O objetivo deste trabalho foi identificar os principais tipos de fontes de
aerossóis atmosféricos regionais e determinar a contribuição relativa destas fontes, e
em particular a queima da biomassa e as concentrações de vários elementos. Foram
coletadas amostras de aerossóis atmosféricos continuamente de julho de 1992 a
dezembro de 1995 na cidade de Cuiabá (16º S, 56º W e 165 m de altitude) localizada
no cerrado brasileiro, sul da floresta tropical da bacia amazônica. O dispositivo de
amostragem consistiu em um amostrador de material de particulado fino e grosso
(AFG), o qual separa a fração grossa (2-10 µm de diâmetro aerodinâmico
equivalente (d
p
)) da fração fina do aerossol (d
p
< 2 µm). A análise multielementar foi
realizada com uma combinação de PIXE (Particle-Induced X-Ray Emission) e INAA
(
Instrumental Neutron Activation Analysis). Três tipos principais de fontes de
aerossóis foram identificados: queima de biomassa, emissões de biogênico natural e
ressuspensão de poeira do solo. Durante a estação seca a fração fina do aerossol
originou-se predominantemente das emissões da queima de biomassa (elas foram
responsáveis por cerca de 64% da massa da fração fina), enquanto a fração grossa foi
dominada por partículas de poeira do solo (50 a 60% da massa de aerossol). Durante
a estação úmida os aerossóis biogênicos foram os tipos de partículas predominantes.
Palavras-chave: Cerrado, aerossóis atmosféricos, fontes de aerossóis, queima de
biomassa.
ix
ABSTRACT
ALMEIDA FILHO, E. O. Particulate Matter Source Apportionment Study in
Cuiabá City. Cuiabá, 2006. 87p. Dissertação (Mestrado) – Física e Meio Ambiente,
Universidade Federal de Mato Grosso.
The objective of this work was to identify the major source types of the
regional atmospheric aerosol, to determine the relative contribution from these
sources, and in particular from biomass burning and the concentrations of various
elements. Atmospheric aerosols samples were collected continuously from July 1992
until December 1995 at Cuiabá (16º S, 56º W and 165 m asl) in the Brazilian
savanna, south of the Amazon basin rain forest. The sampling device consisted of a
stacked filter unit (SFU), which separates the aerosol into a coarse (2-10 µm
equivalent aerodynamic diameter (EAD)) and a fine (<2 µm EAD) size fraction. The
Multielemental analyses were done by a combination of PIXE (Particle-Induced X-
Ray Emission
) and INAA (Instrumental Neutron Activation Analysis). Three main
types of aerosol sources were identified: biomass burning, natural biogenic emissions
and soil dust resuspension. During the dry season the fine mode aerosol originated
predominantly from biomass burning emissions (they were responsible for about
64% of fine aerosol mass), while the coarse mode was dominated by soil dust
particles (50 to 60% of the aerosol mass). During the wet season, biogenic aerosols
were dominant particle type.
Keywords: Savanna, atmospheric aerosols, aerosol sources, biomass burning.
1
INTRODUÇÃO
A floresta tropical e o cerrado, um tipo de savana tropical, são entre todos
os ecossistemas globais os mais severa e extensivamente afetados pelas atividades
antropogênicas a partir da queima de biomassa e de processos de ocupação e
alterações no uso da terra. A transformação de uso da floresta vem sendo praticada
historicamente dentro do então chamado “Arco do desmatamento” o qual inclui os
estados de Mato Grosso, Amazonas, Rondônia, Acre, Pará, Amapá, Roraima e
Tocantins localizados ao longo das fronteiras do sul e do leste da Bacia Amazônica.
Com mais de 5 milhões de km
2
, a bacia Amazônica tem a mais extensa
floresta tropical, contendo a maior área de ecossistemas tropicais úmidos sobre a
Terra. Entretanto, nas três últimas décadas o rápido desenvolvimento tem levado a
um desmatamento de mais de 500.000 km
2
somente no Brasil. Isto conduziu a
mudanças na composição atmosférica causadas pelo desmatamento e queima da
biomassa, estas mudanças têm efeitos local, regional e global na química do ar e do
clima.
A substituição da floresta e do cerrado modifica as interações entre solo,
vegetação e atmosfera. Se grandes extensões são desmatadas poderemos esperar
mudanças afetando os sistemas atmosféricos causadores das variações do tempo, os
quais, quando somados por longo período, formam o clima. A queima natural ou
acidental de vegetação, apesar do grande avanço tecnológico que a humanidade vem
vivenciando, ou até justamente por causa dele, tornas-se por vezes incontrolada,
atingindo grandes extensões de florestas, e grandes extensões de cerrado, ou outras
vegetações menos densas.
As regiões tropicais têm alta disponibilidade de radiação solar ao longo do
ano e características climáticas que tornam a atmosfera tropical um ambiente de alta
reatividade química. Elas também são caracterizadas pela intensa liberação de gases
2
traços biogênicos e aerossóis. Devido às altas temperaturas e turbulências geradas
durante as queimadas as regiões tropicais apresentam uma intensa atividade
convectiva vertical, que resulta num transporte de gases biogênicos e aerossóis para
grandes altitudes onde eles podem ser transportados para longas distâncias das fontes
emissoras e causar um impacto na química global atmosférica. Nesse contexto, a
região Amazônica, contendo a maior área de ecossistemas tropicais do planeta,
exerce um importante papel no clima da Terra. Essa região vem sofrendo profundas
alterações, principalmente devido às atividades antropogênicas a partir de
desmatamentos, queimadas e incêndios florestais.
A região urbanizada de Cuiabá possui características geográficas e
climáticas que favorecem grandes concentrações de material particulado, que são
emitidos para a atmosfera, durante as queimadas e incêndios florestais que ocorrem
com freqüência na região.
O principal objetivo deste trabalho é avaliar as fontes emissoras de material
particulado na atmosfera da cidade de Cuiabá e, em particular, definir o papel das
emissões da queima de biomassa na degradação da qualidade do ar das áreas
urbanas.
Neste estudo buscaram-se como objetivos específicos:
• Caracterizar a fração do material particulado inalável emitida pela
queima de biomassa;
• Quantificar a contribuição das fontes nas concentrações do
particulado medido;
• Caracterizar a composição química do material particulado;
• Identificar as principais fontes de emissão do material particulado
fino e grosso.
3
CAPÍTULO I - REVISÃO BIBLIOGRÁFICA
1 – A ATMOSFERA
RAVEN et al., 1995, descreveram a atmosfera como a denominação dada à
camada invisível de gases que envolvem a Terra, sendo constituída principalmente
de nitrogênio e oxigênio. Ela é composta por uma série de cinco camadas
concêntricas, a partir da superfície da Terra, assim distribuídas: troposfera,
estratosfera, mesosfera, termosfera e exosfera.
A troposfera é a camada atmosférica mais próxima da superfície terrestre,
situada de 10 km a 12 km de altitude. É nela que ocorrem à formação das nuvens e as
correntes de convecção. Na troposfera a temperatura decresce rapidamente com a
altitude à taxa de 6,5 ºC/km. Esse fato favorece a dispersão dos poluentes na
atmosfera. Entretanto, outros processos naturais podem alterar esse gradiente térmico
negativo, reduzindo-o ou aumentando-o, chegando até mesmo a invertê-lo
ocasionando um fenômeno prejudicial à dispersão dos poluentes denominado de
inversão térmica. Devido ao intenso movimento de energia, e das significativas
variações de temperaturas, a troposfera é a camada na qual ocorrem os fenômenos
meteorológicos. O prefixo “tropo” significa mudança: todas as alterações nessa
camada resultam no que chamamos de clima.
Na segunda camada, a estratosfera, os ventos são constantes (não
turbulentos) e a temperatura é mais ou menos uniforme. Ela se estende de uma
altitude de aproximadamente 12 km até 45 km acima da superfície da Terra. Existem
pouquíssimas manifestações associadas às “condições meteorológicas”.
4
A mesosfera é a camada imediatamente acima da estratosfera, e se estende
de uma altitude de aproximadamente 45 km até 80 km acima da superfície da Terra.
A quarta camada é a termosfera que se estende de uma altitude de
aproximadamente 80 km até uma faixa de 500 a 1.000 km (o limite superior não é
bem definido).
A camada mais externa da atmosfera é a exosfera. Seus limites estão
situados desde o final da termosfera até o espaço sideral.
A composição atual da atmosfera é composta principalmente de gases como
o nitrogênio (78,10%), o oxigênio (21,94%), o argônio (0.93%) e o dióxido de
carbono (0,03%). Outros gases também participam da sua composição, mas em
pequenas concentrações, tais como: neon, hélio, metano, hidrogênio, xenônio e o
ozônio entre outros que somados, representam menos de 0,03% (30 ppm) da
composição total da atmosfera. As concentrações dos gases estão sujeitas as
alterações químicas e fotoquímicas. Várias substâncias naturais e artificiais, como
por exemplo, os clorofluorcarbonos (CFCs), estão se concentrando na atmosfera,
modificando sua composição básica. O vapor d’água é o gás mais importante na
atmosfera do ponto de vista de sua interação com a radiação solar e terrestre
(STEPHENS, 1994). Na troposfera, o vapor d’água é especialmente importante
devido ao seu papel na formação de nuvens e precipitação e por transportar
quantidades significativas de energias na forma de calor latente. O vapor de água
absorve primariamente na região espectral do infravermelho próximo. Nessa região,
ele bloqueia a emissão térmica da superfície terrestre, com exceção da região
compreendida entre 7 e 12 µm, chamada de “janela atmosférica”. A atmosfera
contém quantidades variáveis de vapor d’água que vão desde 0,02% (em volume) nas
regiões áridas até 4% (em volume) nas regiões equatoriais úmidas.
A atmosfera contém também partículas sólidas e líquidas em suspensão (os
aerossóis), de composição química e concentrações variáveis, como fumaça, matéria
orgânica, sal marinho, pólen, etc., que procedem de fontes naturais e das construídas
pelo homem.
5
2 – CARACTERIZAÇÃO GEOGRÁFICA, ECOSSISTEMAS E CLIMA DA
REGIÃO MATO-GROSSENSE.
O Estado de Mato Grosso está situado na região Centro-oeste do país,
destaca-se como a terceira maior Unidade da Federação, representando 901.420 km
2
de extensão territorial, correspondendo a 10,3% do território brasileiro. Mato Grosso
tem fronteiras ao Norte com o Estado do Amazonas e Pará, a Leste com Tocantins e
Goiás, ao Sul com Mato Grosso do Sul e o País da Bolívia e ao Oeste com a Bolívia
e o Estado de Rondônia, e é considerado como uma das áreas periféricas em fase de
maior expansão, situada dentro da Amazônia Legal.
O Estado é composto de três grandes ecossistemas, ilustrados na Figura 1,
ao Norte a Floresta Amazônica (52%) que se transforma numa floresta de transição,
o que ocorre num ecótono entre a floresta tropical da Bacia Amazônica central e o
cerrado (41%) que domina a faixa central do Estado, e ao Sul o início do Pantanal
(7%).
Figura 1 - Mapa de ilustração dos ecossistemas predominantes no Estado
de Mato Grosso.
6
Mato Grosso é conhecido mundialmente por suas riquezas naturais e pelo
seu potencial agropastoril, mineral e extrativismo vegetal. No processo de ocupação
agrícola do Estado, pode-se constatar a prática de uma agricultura itinerante, em que
a cada ano era derrubada uma nova área, procurando aproveitar a fertilidade do solo
ao longo das margens dos rios, onde havia também abundância de fauna, a qual vem
criando fortes impactos ambientais.
A ocupação desordenada do território Mato-grossense a partir da década de
70 tem criado forte impacto na estrutura natural desses ecossistemas. O
desmatamento extensivo e conseqüente queima de biomassa implicam entre outros
fatores na perda da cobertura vegetal primária e especialmente na redução da
biodiversidade.
O clima úmido quente (equatorial) predomina ao norte de Mato Grosso na
região amazônica e se caracteriza por temperaturas médias entre 24 ºC e 26 ºC e
amplitude térmica anual (diferença entre a máxima e a mínima registrada durante um
ano) de até 3 ºC. As chuvas são abundantes (mais de 2.500 mm/ano) e regulares,
causadas pela ação da massa equatorial continental. Ao sul do Estado o clima semi-
árido (tropical quente) predomina na região de cerrado. As chuvas são menos
abundantes (mais de 1.500 mm/ano) e ocorrem no verão, pois mais de 70% das
chuvas caem entre os meses de novembro e março. O inverno é muito seco e as
chuvas são raras. À medida que se caminha para o interior o período da estação seca
cresce, chegando até quatro meses.
3 – A REGIÃO DO CERRADO
O cerrado constitui o segundo maior bioma do Brasil ocupando uma área de
aproximadamente 2,0 x 10
6
km
2
(Figura 2) e abrigando um rico patrimônio de
recursos naturais renováveis adaptados às condições climáticas, edáficas e
ambientais que determinam a sua existência. O cerrado é uma savana tropical na qual
7
uma vegetação rasteira, formada principalmente por gramíneas, pequenas palmeiras e
pequenas árvores estruturadas de aparência retorcida.
Figura 2 - Mapa da distribuição geográfica do cerrado nos estados
brasileiros, ilustrando as regiões de transição entre a vegetação
de cerrado e a floresta tropical úmida.
Um estudo da EMBRAPA e CIAT (Centro Internacional de Agricultura
Tropical) identificou cerca de 25 unidades fisiográficas distintas e mais de 70
sistemas de terras diferentes para o cerrado. Contudo, ele é normalmente estruturado
em cinco categorias principais (COUTINHO, 1978). Uma representação das
diferentes fisionomias da vegetação do cerrado é apresentada na Figura 3. De acordo
com RIBEIRO & WALTER (1998), as definições dessas diferentes categorias são as
seguintes:
Cerradão - é uma formação florestal com aspectos xeromórficos.
Caracteriza-se pela presença de espécies que ocorrem no cerrado sensu stricto e
também nas florestas tropicais. A copa das árvores é predominantemente contínua e a
cobertura arbórea varia de 50 a 90%. A altura média do estrato arbóreo varia de 8 a
15 metros, possibilitando condições de iluminação que promovem a formação de
estratos arbóreos e herbáceos diferenciados.
8
Cerrado sensu stricto - caracteriza-se pela presença de árvores baixas,
tortuosas e com ramificações irregulares e retorcidas. Os arbustos são esparsos.
Apresenta dossel descontínuo com uma vegetação predominantemente arbóreo-
arbustiva, com cobertura arbórea de 20 a 50% e altura média de 3 a 6 metros.
Campo cerrado - é um subtipo de vegetação arbóreo-arbustiva, com
cobertura arbórea na faixa de 5 a 20% e altura média de 2 a 3 metros.
Campo sujo – é uma estrutura fisionômica exclusivamente herbáceo-
arbustiva, com arbustos esparsos e subarbustos que são, às vezes, formados pelos
tipos menos desenvolvidos no cerrado
sensu stricto. A vegetação lenhosa apresenta
altura média de 2 metros e cobre menos que 5%.
Campo limpo – é uma fisionomia predominantemente herbácea, com
arbustos raros e ausência completa de árvores.
A área restante é coberta por formas fisionômicas menos representativas,
tais como, campo úmido, campo rupestre, veredas, matas ciliares e matas de galerias,
entre outras.
Figura 3 - Representação pictórica das fisionomias de vegetação mais
comuns no cerrado.
A maior parte do cerrado está localizada na região tropical, com uma
temperatura média mensal superior a 18 ºC. A precipitação varia de 600 a 2.200 mm,
com cerca de 90% ocorrendo no período de outubro a abril (estação chuvosa).
9
Durante a estação das chuvas há uma grande produção de biomassa, especialmente
gramas e gramíneas. Na estação seca, a maior parte da vegetação gramínea está
inativa e a maior parte da sua biomassa aérea morre e seca (KLINK & SOLBRIG,
1996), favorecendo a ocorrência de incêndios.
Atualmente, a principal causa de queimadas no cerrado está associada a
práticas agrícolas ou de pastagens; ou seja, o corte raso de áreas extensas para
promover o crescimento de culturas, especialmente a soja (ALHO & MARTINS,
1995) e para o gerenciamento de pastagens naturais ou plantadas (COUTINHO,
1990). A recorrência das queimadas no cerrado depende da forma fisionômica e do
tipo de manejo praticado na área.
4 – QUEIMADAS E INCÊNDIOS FLORESTAIS EM MATO GROSSO
No Brasil a ocorrência de queimadas freqüentes e incêndios florestais é
uma realidade e tem causado danos extremamente onerosos à sociedade e
degradações ambientais irreparáveis ao ecossistema brasileiro. O impacto ambiental
das queimadas preocupa a comunidade científica, ambientalista e a sociedade em
geral, no Brasil como no exterior. O fogo não se limita às regiões tropicais, mas
ocorre com freqüência, sob a forma de incêndios florestais, nos climas
mediterrânicos da Europa, Estados Unidos, África do Norte, África do Sul, Chile e
Austrália. Também acontecem sob a forma de incêndios florestais devastadores em
áreas de floresta boreal, como no Alasca, Canadá, Finlândia e na Rússia. Em anos
mais secos – como nos episódios do El Niño – o número e a extensão das queimadas
e incêndios aumentam em todo o planeta, como ocorreu em Roraima em 1998.
Em Mato Grosso essa realidade não foge a regra do resto do país, uma vez
que, o intenso e constante desmatamento e conseqüente queima da vegetação causam
fortes impactos ao ecossistema regional. O fogo afeta diretamente a físico-química e
a biologia dos solos, deteriora a qualidade do ar, levando até ao fechamento de
aeroportos por falta de visibilidade, reduz a biodiversidade e prejudica a saúde
humana. Ao escapar do controle atinge o patrimônio público e privado (florestas,
10
cercas, linhas de transmissão e de telefonia, construções etc.). As queimadas alteram
a química da atmosfera e influem negativamente nas mudanças globais, tanto no
efeito estufa como no aumento da concentração de partículas de aerossóis, O
3
, CO, e
outros gases como CO
2
(dióxido de carbono), CH
4
(metano) e N
2
O (óxido nitroso)
(HAO et al., 1990; ANDREAE, 1994; LIOUSSE et al, 2004).
O relatório especial do Intergovernamental Panel on Climate Change
(IPCC -2000) observa que a queima de biomassa transfere para a atmosfera uma
grande proporção (até 90%) do carbono acima da superfície, na forma de CO
2
, CO,
CH
4
(CRUTZEN et al., 1979) e particulados (ARTAXO et al., 1998). A proporção
desses gases depende do tipo de material queimado e das condições da queima e essa
por sua vez depende das características físicas e químicas do ecossistema associadas
com fatores do meio ambiente (umidade, temperatura, velocidade e direção do vento)
e do tipo de ignição (WARD et al., 1992).
Começam a surgir sistemas que visam monitorar, a partir de dados orbitais,
a dinâmica mundial das queimadas, nos Estados Unidos e Europa. Os incêndios
podem ser detectados operacionalmente com uso de dados de sensoriamento remoto.
A tecnologia espacial é a única capaz de garantir o monitoramento sincrônico e
diacrônico do fenômeno das queimadas e o Brasil é um dos poucos países do mundo
a dispor de um sistema orbital de monitoramento de queimadas operacional.
O Monitoramento por Satélite já permite controlar as atividades antrópicas
nas profundezas da floresta. É possível alcançar os lugares mais escondidos da
Amazônia através de radares e sensores aerotransportados que, ligados a um satélite,
oferecem imagens nítidas dos prejuízos que os homens provocam na natureza. Os
incêndios podem ser detectados operacionalmente com o uso de sensoriamento
remoto. O Brasil foi o primeiro país do mundo a implementar um sistema
operacional para detecção de incêndios, utilizando-se de monitoramento orbital das
queimadas em todo o território nacional, com base nas imagens do sensor
Advanced
High Resolution Radiometer
(AVHRR) a bordo do satélite em órbita polar National
Oceanographic and Atmospheric Administration
(NOAA) (Figura 4).
11
Figura 4 - Imagem do satélite NOAA – 17 no Infravermelho Termal
(Banda 4 - IR) obtida em 11 de julho de 2005 às 13 : 39 (UTC).
As imagens do satélite NOAA/AVHRR são recebidas diariamente pela
antena da Embrapa Monitoramento por Satélite, bem como pelo INPE, IBAMA,
INMET e algumas outras instituições no país.
Medidas utilizando sensoriamento remoto, com os satélites da série NOAA,
GOES, TM-LANDSAT e recentemente, o sensor MODIS (Moderate Resolution
Imaging Spectroradiometer
) vem sendo utilizado na detecção de focos de incêndio
em vegetação. Sensores MODIS encontram-se a bordo dos satélites TERRA e
ACQUA, lançados em 1999 e 2002, respectivamente, e circulam em torno do globo
terrestre 16 vezes ao dia de pólo a pólo, produzindo duas imagens globais diárias. Os
sensores MODIS obtêm medidas em 36 bandas espectrais (0,41 - 14 mm), com três
diferentes resoluções espaciais (250 m, 500 m e 1 km), fornecendo a possibilidade de
obtermos um quadro da espessura ótica de aerossóis em larga escala. Particularmente
o MODIS fornece a possibilidade de detecção de focos de incêndios no canal termal,
sem os problemas de saturação do sensor AVHRR.
O monitoramento orbital indica que o número de queimadas segue com
tendência de crescimento anual, tanto em termos espaciais como em intensidade,
mesmo se ocorrem declínios em alguns locais ou regiões. Na Bacia Amazônica, o
índice de incidência de queimadas por quadrículas de 100 km
2
passou de 4,5
12
queimadas em 1997 para 7,5 em 2004. No Complexo do Pantanal, principalmente em
sua região norte, esse mesmo índice passou de 2 queimadas para 8 queimadas por
100 km
2
. A região Centro-Oeste passou de 37% das queimadas do país em 1997 para
48% em 2004 (IBAMA/PREVFOGO, 2004). O Estado de Mato Grosso vem
contribuindo nos últimos anos com a maior parte das queimadas na região, a figura 5
mostra a evolução de focos de calor nos últimos 15 anos (1990 a 2004).
Evolução de Focos de Calor em Mato Grosso
50316
112304
40012
519 4 7
37709 37660
115 19
15 4 5 5
32812
45128
26168
33053
58650
55524
75548
0
20000
40000
60000
80000
100000
120000
1
9
9
0
1
9
9
1
1
9
9
2
1
9
9
3
1
9
9
4
1
9
9
5
1
9
9
6
1
9
9
7
1
9
9
8
1
9
9
9
2
0
0
0
2
0
0
1
2
0
0
2
2
0
0
3
2
0
0
4
Nº de Foco
s
Figura 5 - Gráfico demonstrativo de evolução de focos de calor em Mato
Grosso -1990 a 2004. Fonte: IBAMA/PREVFOGO.
Os mapas elaborados indicam que se trata de fenômeno nacional, vinculado
essencialmente à atividade agrícola, mas com importante variabilidade espacial e
interanual. A Amazônia Legal, por exemplo, concentra mais de 80% das queimadas
que ocorrem de forma constante no Brasil. Nas outras regiões, o padrão espacial
também é descontínuo e mais difuso, com áreas de maior ou menor concentração. A
região Centro-Oeste concentra mais de 35% das queimadas seguidas pelo Sudeste
(29%) e Norte (24%). Os Estados que mais contribuíram nos últimos anos são: Mato
Grosso (38%), Pará (27%), Maranhão (10%) e Rondônia (7%). A figura 6 mostra
registros dos números de focos de calor ocorridos em 10 Estados durante o ano de
2004.
13
Ranking dos Estados em nº de Focos de Calor no
País em 2004
75548
41253
22208
14950
13 2 5 0
11496
112 6 4
10556
6144
5929
0
10000
20000
30000
40000
50000
60000
70000
80000
MA
T
O
GRO
SSO
PARÁ
MARAN
H
ÃO
RONDÔNIA
TOCAN
T
I
N
S
CEARÁ
PIA
U
Í
BAH
I
A
GO
I
ÁS
MIN
A
S
G
E
RA
I
S
Es t ados
Nº de Foco
s
Figura 6 – Gráfico demonstrativo do Ranking dos 10 Estados que
lideraram em nº de focos de calor no país em 2004. Fonte:
IBAMA/PREVFOGO.
5 – MATERIAL PARTICULADO
O material particulado em suspensão é um termo genérico para uma grande
classe de substâncias químicas existentes na atmosfera na forma de partículas.
Fisicamente, apresentam-se como partículas sólidas ou líquidas em suspensão num
meio gasoso e são definidas como aerossóis. As partículas de aerossol atmosférico
podem ter origem natural (emissão direta da fonte como, por exemplo, poeira do solo
suspensa pela ação do vento) ou antrópica (por exemplo, produtos de combustão de
veículos, da queima de biomassa, emissões industriais, etc.).
HINDS (1982), DOCKERY & POPE (1994) apresentaram a descrição mais
comumente utilizada para caracterizar as partículas de aerossol com relação ao seu
tamanho. Essa caracterização pode ser feita a partir do seu raio ou diâmetro
aerodinâmico, definido como o diâmetro equivalente ao de uma partícula esférica de
densidade unitária (ρ
p
= 1 g cm
-3
) que possui a mesma velocidade de sedimentação
14
da partícula em questão (HINDS, 1982; BARON & WILLEKE, 1992). O diâmetro
pode variar entre 0,002 µm e 100 µm. As partículas grandes com diâmetro acima de
100 µm não permanecem por muito tempo em suspensão e tendem a se precipitar
rapidamente. As partículas de maior importância para os aspectos físico-químicos da
atmosfera e para a saúde humana são as de diâmetro compreendido entre 0,002 a 10
µm e são classificadas como material particulado inalável
As partículas de aerossóis podem ser classificadas em duas modas definidas
por intervalos de tamanho onde se tem maior concentração de partículas (SEINFELD
& PANDIS, 1998): partículas da moda fina, que possuem diâmetros menores que 2,5
µm, e partículas da moda grossa, com diâmetros acima de 2,5 µm. Alguns autores
dividem as partículas de moda fina em duas categorias: ultrafinas, também chamadas
de núcleos de Aitken ou moda de nucleação (partículas com diâmetro menor que 0,1
µm) e moda de acumulação; classificação mostrada na Figura 7.
Figura 7 - Esquema da distribuição de tamanho das partículas de aerossol
atmosférico, mostrando as três modas, as principais fontes e os
principais processos envolvidos no crescimento da partícula e
na remoção em cada moda. Adaptado de PUESCHEL (1995) e
WARK et al. (1998).
15
As partículas grossas são geralmente constituídas por partículas primárias,
produzidas a partir de processos mecânicos como ressuspensão de poeira de solo por
ventos, erosão, sal marinho, cinzas de combustão e emissões biogênicas naturais,
com predominância de compostos orgânicos como o pólen, esporos, e fragmentos de
plantas, insetos, etc. As partículas finas são preferencialmente emitidas por processos
de combustão, indústrias, veículos e partículas secundárias compostas de material
carbonáceo, metais, compostos orgânicos e íons sulfatos, nitratos e amoníacos.
Na literatura, o termo material particulado atmosférico ou partículas em
suspensão podem ser associados a diversos outros termos com material particulado
em suspensão, aerossol, partículas totais em suspensão, partículas inaláveis,
partículas respiráveis. O material particulado inalável (conjunto que engloba as
partículas das modas fina e grossa cujo diâmetro é inferior a 10 µm) penetra no
sistema respiratório humano. As partículas grossas (PM
10
) ficam retidas nas vias
aéreas superiores e podem ser depositadas na árvore traqueobrônquica. As partículas
finas, menores que 2,5 µm de diâmetro (PM
2,5
) depositam-se no bronquíolo terminal
e alvéolos pulmonares.
O tempo de permanência dos aerossóis na atmosfera é, em geral, de dias a
semanas. De acordo com CHARLSON & HEINTZENBERG (1995), os processos de
remoção dos aerossóis da atmosfera ocorrem basicamente por deposição seca ou
úmida. As partículas removidas por deposição seca sofrem a ação da gravidade,
sendo mais eficiente na fração grossa do particulado. A deposição úmida ocorre por
remoção de partículas dentro e abaixo das nuvens, devido às chuvas (SEINFELD &
PANIS, 1998).
As partículas de aerossóis atmosféricos desempenham um papel
significante no balanço radiativo atmosférico, entretanto, para a região Amazônica,
de modo ainda desconhecido, devido à complexidade em caracterizar suas
propriedades globalmente. Os efeitos radiativos diretos e indiretos das partículas de
aerossóis em suspensão na atmosfera que influenciam o balanço radiativo dependem
fortemente do tamanho da partícula e de sua composição química. As propriedades
de espalhamento e absorção de radiação dependem também da morfologia da
16
partícula e do tipo de mistura de partículas absorvedoras (black carbon
1
) e não
absorvedoras de radiação (sulfatos, compostos orgânicos, etc.) (MARTINS et al.,
1998a).
6 – A QUEIMA DE BIOMASSA
De acordo com ANDREAE (1991), CRUTZEN & GOLDAMMER (1993)
a ocorrência de queima de biomassa durante a estação seca está associada à alta taxa
de emissão de matéria orgânica nas regiões amazônica e central do Brasil. Intensas
queimadas antropogênicas são praticadas nessas regiões entre os meses de julho a
outubro. Nas últimas décadas a região amazônica tem sofrido significativa mudança
no padrão de uso do solo devido às atividades antropogênicas a partir de
desmatamentos, queimadas e incêndios florestais. Estas alterações no uso do solo são
responsáveis por emissões significativas de gases traços e partículas de aerossóis
para a atmosfera, através das queimadas, tanto de áreas de pastagens quanto de
floresta primária (ARTAXO et al., 1998, 2002, 2003), que são objeto de estudo do
componente de química atmosférica do LBA – Experimento de Grande Escala da
Biosfera e Atmosfera da Amazônia (ARTAXO, 2004).
A queima de biomassa se processa em três estágios:
ignition (ignição),
processo inicial no qual se tem pequena chama;
flaming (combustão com chama),
neste estágio a combustão é mais eficiente com presença visível de chamas e emissão
de CO
2
, H
2
O, N
2
, NO
X
e SO
2
; no terceiro estágio (smoldering), processo de baixa
temperatura e ausência de chama, há emissão de grandes quantidades de compostos
oxidados incompletamente (CO, CH
4
, e outros hidrocarbonetos). Tais processos
envolvem diferentes reações químicas e como conseqüência produzem diferentes
produtos, ressaltou ARBEX (2001).
Na época da seca a composição química da atmosfera amazônica sofre
grandes mudanças devido às emissões de gases traços e partículas de aerossóis
1
Uma das traduções possíveis para o termo black carbon seria o “negro de fumo”. Neste trabalho será
utilizada a terminologia inglesa black carbon (BC).
17
provenientes de queimadas de pastagens e florestas. Diversos autores têm mostrado
que as emissões de gases traços e partículas de aerossóis pelas queimadas ocorrem de
forma significativa e podem afetar o inventário das emissões globais (GUENTHER
et al., 1995; ANDREAE & CRUTZEN, 1997; KAUFMAN et al., 1998; ANDREAE
et al., 2002).
De acordo com YAMASOE (1990) e YAMASOE et al. (2000), durante a
queima de vegetação de cerrado a quantidade de compostos orgânicos emitida é
menor no estágio flaming comparado com o estágio smoldering. Para Cl
-
, NO
3
-
,
SO
4
2-
, K
+
, NH
4
+
, Zn e black carbon as concentrações relativas no estágio flaming são
cerca de duas vezes maior daquelas no estágio
smoldering. WARD & HAO (1991),
observaram que as quantidades de enxofre, cloro e potássio na fração fina do
material particulado são maiores durante as altas temperaturas no estágio flaming da
queimada, e estes elementos apresentam uma boa correlação com a taxa de calor
liberado. As emissões de black carbon também são maiores durante o estágio
flaming (LOBERT & WARNATZ, 1993; KUHLBUSCH & CRUTZEN, 1996).
De acordo com CRUTZEN & ANDREAE (1990), a queima de biomassa é
uma das mais importantes fontes antropogênicas de material particulado e de emissão
de gases para a atmosfera. Elas ocorrem principalmente no ecótono entre a floresta
tropical e o cerrado, onde o processo de desmatamento é mais intenso. Queimadas
em regiões tropicais, ocorrem em vegetações do tipo cerrado, pastagens e florestas
tropicais, constituem uma importante fonte de poluição atmosférica, emitindo grande
quantidade de gases, tais como CO, CO
2
, CH
4
, N
2
O, NO
X
, hidrocarbonetos, entre
outros (CRUTZEN et al., 1979; CRUTZEN & ANDREAE, 1990); e de partículas de
aerossóis (ARTAXO et al., 1998). A emissão de alguns desses gases, tais como, CO
2
,
CH
4
e outros gases podem contribuir para o efeito estufa
2
global (HAO et al., 1990;
HOUGHTON et al., 1996).
O material particulado decorrente da queima de biomassa é o poluente que
apresenta maior toxicidade e o que tem sido mais estudado. Ele é constituído em seu
2
Os principais gases de efeito estufa são o vapor d’água, CO
2
, CH
4
, Ozônio troposférico, N
2
O e
halocarbonetos (cloro-flúor-carbonos, CFC’s), que são lançados na atmosfera devido às emissões de
indústrias e queimadas.
18
maior percentual (cerca de 94%) por partículas finas e ultrafinas, ou seja, partículas
que atingem as porções mais profundas do sistema respiratório. A tabela 1 apresenta
uma descrição sucinta dos principais poluentes gerados no processo de queima de
biomassa.
Tabela 1 - Principais poluentes provenientes da queima de biomassa.
Adaptada de ARBEX et al., 2004.
Compostos Exemplos Fonte Notas
Partículas Partículas inaláveis
(PM
10
)
Condensação após combustão de
gases; combustão incompleta de
material inorgânico; fragmentos
de vegetação e cinzas.
Partículas finas e grossas,
Partículas grossas não são
transportadas e contém
principalmente cinzas e material do
solo.
Partículas
respiráveis
Condensação após combustão de
gases; combustão incompleta de
material orgânico.
No caso de fumaça proveniente da
queima de biomassa comportam-se
como partículas finas
Partículas finas
(PM
2,5
)
Condensação por combustão de
gases; combustão incompleta de
material orgânico.
Transportadas através de longas
distâncias. Produção primária e
secundária
Aldeídos Acroleina Combustão incompleta de
material orgânico
Formaldeido Combustão incompleta de
material orgânico
Ácidos
inorgânicos
Monóxido de
carbono (CO)
ozônio
Combustão incompleta de
material orgânico
Produto secundário de óxidos de
nitrogênio e hidrocarbonetos
Transportado através de longas
distâncias
Presente somente adiante do fogo,
transportado através de longas
distâncias.
Dióxido de
nitrogênio (NO
2
)
Oxidação em altas temperaturas
do nitrogênio do ar
Espécies reativas; a concentração
diminui com a distância do fogo.
Hidrocarbo
netos
Benzeno Combustão incompleta de
material orgânico
Transporte local; também reage
com outras formas de aerossol
orgânico.
Hidrocarbo
netos
aromáticos
policíclicos
(PAH
s
)
Benzopireno (BaP) Condensação após combustão de
gases; combustão incompleta de
material orgânico.
Compostos específicos que variam
de acordo com a composição da
biomassa
19
ANDREAE et al. (1996a) estimaram que a queima de biomassa pudesse ser
responsável por mais de 45% da emissão global de black carbon para a atmosfera, o
qual é altamente eficiente na absorção da radiação solar (KUHLBUSCH &
CRUTZEN, 1996; MARTINS et al., 1998a).
As queimadas e incêndios florestais nas regiões equatorial e tropical,
durante a estação seca, lançam para a atmosfera grandes quantidades de fumaça e
fuligem provenientes da combustão da biomassa. Estudos sobre a composição
elementar dos aerossóis têm mostrado que a emissão de black carbon, o qual se sabe
ser majoritariamente fuligem proveniente da combustão, está associado a conhecidos
elementos traços de emissões de queimadas como, por exemplo: S, K, Cl, Ca e Zn,
na fração fina do material particulado (YAMASOE, 1994; ECHALAR et al., 1998;
ARTAXO et al., 1998). Esses componentes podem alterar as propriedades da
atmosfera, sendo que as partículas são eficientes tanto no espalhamento (devido à
presença de compostos orgânicos condensados, genericamente referidos como
carbono orgânico) quanto na absorção de radiação solar (devido ao conteúdo de
black carbon). Outro fator importante é que as partículas de fumaça atuam como
núcleos de condensação de nuvens (NCN), podendo, dessa forma, alterar as
propriedades físicas e óticas das nuvens, tais como distribuição do tamanho das gotas
e albedo, KAUFMAN & NAKAJIMA, (1993); KAUFMAN & FRASER, (1997).
Durante a estação de queimadas, em virtude da emissão de aerossóis para a
atmosfera, as regiões Norte e Centro-Oeste do Brasil ficam cobertas por espessa
camada de fumaça. Entretanto, CRUTZEN & ANDREAE (1990), CACHIER et al.
(1991) ressaltaram que, as altas temperaturas envolvidas nas regiões e turbulências
geradas durante a queimada, são responsáveis por lançarem as partículas e gases para
altas altitudes e sua inclusão na circulação geral troposférica. Como conseqüência
dessa inclusão, esses produtos podem ser transportados à longa distância, e propagar
assim o impacto dessas emissões a uma escala global. Este transporte resulta em uma
persistente camada de fumaça espacialmente distribuída sobre uma extensa área, ao
redor de 4 milhões de km
2
, em muito superior à área onde estão distribuídas as
queimadas (GERAB et al., 1998; LONGO, 1999; YAMASOE, 1999; ANDREAE et
al., 2001; STAUDT et al., 2001).
20
Em escalas regional e global as emissões de gases e partículas pela queima
de biomassa desempenham um papel importante no balanço de radiação terrestre e
no ciclo hidrológico (CRUTZEN & ANDREAE, 1990; KAUFMAN et al., 1998).
7 – PRINCIPAIS FONTES DE EMISSÃO DE MATERIAL PARTICULADO
A deposição seca e úmida de compostos atmosféricos na fase sólida ou
líquida é importante caminho nos ciclos biogeoquímicos de diversos elementos e
nutrientes essenciais para a floresta amazônica. Quantificar os fluxos de deposição
seca e úmida de nutrientes é crucial para o entendimento das complexas interações
entre a floresta e o meio ambiente atmosférico. As principais fontes de material
particulado na Amazônia são: emissões primárias de aerossóis biogênicos emitidos a
partir da própria floresta e pelo cerrado; emissões primárias de partículas
provenientes de queima de biomassa de floresta, cerrado ou pasto; partículas
oriundas de ressuspensão de poeira do solo pela ação do vento ou da turbulência
gerada pelas queimadas; transporte a longa distância de poeira do Saara, junto com
aerossóis marinhos, e emissões da África (ARTAXO et al., 1998; LONGO, 1999).
Estas fontes e seus fluxos variam significativamente de intensidade ao longo do ano.
De acordo com SIMONEIT (1989), ARTAXO et al. (1990), TALBOT et al.
(1990), as florestas emitem partículas de aerossóis diretamente, sob a forma de, por
exemplo, grãos de pólen, bactérias, fragmentos de folhas entre outros. Uma parte
importante das partículas biogênicas é constituída de partículas de formação
secundárias, resultado da conversão gás-partícula de gases biogênicos (ANDREAE
& CRUTZEN, 1997; ECHALAR et al., 1998). As partículas biogênicas são
compostas basicamente de material orgânico e elementos traços, tais como, Na, P, S,
K, Zn e Rb (ARTAXO et al., 1990, 1994). As partículas de aerossol também são
produzidas durante a foto oxidação de biogênicos naturais hidrocarbonetos, como o
isopreno, monoterpenos e outros gases. Os seus componentes na moda fina também
afetam o balanço radiativo nas regiões tropicais (ARTAXO & HANSSON, 1995).
21
Os aerossóis pirogênicos provenientes de atividades de queimadas
antropogênicas predominam em maior quantidade em relação ao total de aerossóis
emitidos durante a estação seca. MAENHAUT (1996) ressaltou que a queima do
cerrado é a principal fonte para os seguintes elementos na fração de moda grossa: P,
K, Ca, Mn, Zn, Sr, I, material particulado e black carbon, isto em ambos os estágios:
flaming e smoldering. Na fração fina, em ambos os estágios é a principal fonte para
material particulado, black carbon, os halogênios (Cl, Br, I), K, Cu, Rb, Sb, Cs e Pb;
e no estágio flaming é também uma proeminente fonte de Na e S.
22
CAPÍTULO II - MATERIAIS E MÉTODOS
1- LOCAL DE ESTUDO
Figura 8 - Mapa de localização da cidade de Cuiabá (16º S; 56º W),
situada ao sul da Bacia Amazônica numa região de cerrado no
Estado de Mato Grosso, Brasil.
23
Este estudo foi realizado na região urbanizada de Cuiabá, Capital do Estado
de Mato Grosso, que está localizada ao sul da Amazônia numa região de cerrado, um
tipo de savana tropical, a 16º latitude S e 56º longitude W, com altitude média de 165
m acima do nível do mar. O clima na região é do tipo Aw, segundo Köppen, e
apresenta duas estações definidas como seca no inverno e úmida no verão. A estação
seca se caracteriza pela baixa umidade do ar associada às altas temperaturas,
propiciando a ocorrência de grandes quantidades de queimadas freqüentes e
incêndios florestais, que são praticados na região. Durante as queimadas, são
emitidas grandes quantidades de fumaça e partículas para a atmosfera, afetando a
população local diretamente com o aumento do índice de doenças respiratórias e
indiretamente por dificultar a visibilidade em estradas, o que causa o aumento do
índice de acidentes, danos na rede elétrica que acarretam quedas de energia e o
fechamento temporário de aeroportos.
2 - METODOLOGIA DE AMOSTRAGEM
Neste capítulo será descrita a campanha de amostragem de material
particulado realizada no período de julho de 1992 a dezembro de 1995 na cidade de
Cuiabá. Os métodos de amostragem serão descritos a seguir.
O local escolhido para amostragem dentro da cidade de Cuiabá, foi a sede
do INPE – Cuiabá – MT, localizada no bairro Bosque da saúde, na Rua Hélio Ponce
de Arruda s/n.
A campanha de amostragem para o estudo dos aerossóis, teve como
objetivos principais, avaliar a emissão do material particulado proveniente da queima
de biomassa e, em seguida, identificar as partículas de aerossóis e suas fontes, e
determinar as relativas contribuições das fontes naturais e antropogênicas.
Para realização deste trabalho foi utilizado equipamento já tradicional como
o amostrador de material de particulado fino e grosso (AFG). A descrição deste
equipamento está detalhada na seção 3.1 deste capítulo. Este tipo de amostragem
permite determinar algumas propriedades relevantes do material particulado inalável.
24
A análise gravimétrica permitirá determinar a massa e a concentração do particulado
nas frações fina e grossa. Através da análise de refletância se obtém a concentração
do black carbon existente na fração fina do material particulado inalável. Para ajudar
a alcançar os objetivos foram empregados modelos receptores, modelos de análise
multivariada, tais como, análise de componentes principais (ACP) e análise de
componentes principais absoluta (ACPA) (MAENAHUT, 1996). As coletas em
longo prazo foram também realizadas para uma subseqüente análise multielementar
de uma combinação de PIXE (Particle Induced X Ray Emission) e INAA
(
Instrumental Neutron Activation Analysis). A utilização de INAA permitiu obter
dados mais precisos de elementos metálicos (Na, Al), e também fornecer dados
adicionais de vários outros elementos, incluindo os metais e metalóides As, Se, In,
Sb e o halogênio I (MAENHAUT et al., 2002). As descrições destas análises serão
detalhadas nas seções 4 e 5 deste capítulo.
O material particulado inalável foi coletado pelo amostrador Fino e Grosso
(AFG). As partículas de aerossóis são separadas em duas frações da moda fina e
grossa, as quais compõem a concentração de massa total e a concentração elementar
do material particulado inalável. A concentração elementar permite caracterizar a
composição do material particulado e por meio de análises estatísticas identificarem
as fontes da região amostrada.
Basicamente o material particulado emitido durante as queimadas é
composto majoritariamente por materiais orgânicos e
black carbon, o que
corresponde entre 70 e 95% da massa do material particulado fino (FEREK et al.,
1998; YAMASOE et al., 1999). O black carbon é definido como um composto
carbonáceo produto de combustão incompleta. Este composto representa a fração de
particulado de maior eficiência na absorção de radiação de comprimento de onda
curta, o que influencia de forma definitiva o balanço radiativo da atmosfera
(CASTANHO, 1999).
Na região de cerrado, a razão da concentração de black carbon para a
concentração de massa do particulado fino apresenta marcante sazonalidade
associada às queimadas freqüentes que são praticadas na região (ECHALAR et al.,
1998).
25
3 – DESCRIÇÃO DA METODOLOGIA DE AMOSTRAGEM
3.1 – Amostrador de Particulado Fino e Grosso
O Amostrador de Particulado fino e grosso (AFG) é um dispositivo bastante
utilizado na coleta de partículas de aerossol ao nível da superfície do solo. O material
particulado é coletado por impactação em filtros dispostos em série, em dois
intervalos de tamanho pelos quais são separadas as frações fina e grossa do aerossol.
A fração grossa (MPG) é definida por partículas com diâmetros aerodinâmicos
maiores que 2,5 µm. A fração fina (MPF) é definida por partículas de diâmetros
aerodinâmicos menores que 2,5 µm (PM
2,5
).
O AFG é feito de material plástico que apóia os filtros em dois estágios.
No processo de filtração para coleta do material particulado, foram utilizados filtros
de policarbonato da marca Nuclepore de 4,7 mm de diâmetro. No primeiro estágio é
utilizado um filtro grosso com poros de 8 µm de diâmetro que retém por impactação
inercial partículas grossas. No segundo estágio é utilizado um filtro fino, com poros
de 0,4 µm que coletam a fração fina do particulado.
O AFG fica abrigado no interior de um
inlet (HOPKE et al., 1997), o qual
faz uma pré-seleção de partículas menores que 10 µm na entrada de ar que é aspirado
a um fluxo de 16 L/min. No orifício de entrada do ar atmosférico aspirado para o
interior do
inlet há um prato de impactação que contém uma cobertura de graxa
apiezon AP101 (tipo H), no qual ficarão depositadas as partículas maiores que 10
µm. A seguir as partículas menores que 10 µm contidas no fluxo de ar serão
impactadas no AFG.
O sistema de amostragem é constituído basicamente por uma caixa de
proteção de chuva que abriga o inlet com o respectivo AFG, a uma altura de 2,8 m do
solo. A figura 9a mostra o conjunto formado pelo integrador de volume
(
Massflowmeter), bomba e horímetro.
26
(a)
(b)
Figura 9 - (a) Foto de ilustração do conjunto formado pelo integrador de
volume (
Massflowmeter), bomba e horímetro. (b) Conjunto
conectado ao
inlet que abriga o Amostrador de Particulado Fino
e Grosso (AFG).
27
A figura 9b mostra o conjunto conectado ao inlet que abriga o Amostrador
de Particulado Fino e Grosso (AFG).
O AFG é conectado por uma tubulação de PVC a uma bomba de vácuo que
faz sucção do ar atmosférico a um fluxo de 16 L/min. A tubulação passa por medidor
de fluxo (Massflowmeter), com denominação em português de totalizador ou
integrador de volume, que fornece a medida do fluxo de ar em tempo real e volume
total de ar amostrado. Um Horímetro ligado ao circuito, fornece o tempo de
amostragem integrado em horas. O esquema abaixo é mostrado na figura 10.
Figura 10 - Esquema do Amostrador de Particulado Fino e Grosso (AFG)
utilizado na campanha de coleta do material particulado.
As amostragens analisadas foram coletadas desde julho de 1992 a dezembro
de 1995. O intervalo de tempo da coleta por amostra foi de 3 a 5 dias e o total de 180
amostras foi analisado.
3.2 – Aetalômetro
O Aetalômetro é um instrumento que tem a finalidade de medir a
concentração do black carbon, uma espécie importante de poluente do ar. O black
carbon
(BC, ou CE para o carbono elementar) é um componente ubíquo nas
28
emissões da combustão, sendo mais presente na exaustão do diesel e emissões de
queimadas, entretanto é emitido de todas as fontes da combustão junto com outras
espécies tais como compostos orgânicos tóxicos e carcinogênicos, e pode-se
encontrar em toda parte.
O Aetalômetro usa uma filtração contínua e uma técnica ótica de
transmissão para medir a concentração do BC em tempo real no local de
amostragem. O instrumento mede a atenuação ótica do feixe de luz que atravessa o
filtro amostrado. Essa atenuação ótica se deve a concentração do BC, por ser o
particulado de maior eficiência de absorção da luz. Concentração do BC será obtida
através do volume do ar amostrado e da atenuação ótica que estará diretamente
relacionada com a massa de BC depositada no filtro. Esta técnica foi desenvolvida
nos anos setentas pelo Dr. Tony Hansen, que fundou a Magee Scientific Company em
1986 para manufaturar o instrumento e promover seu uso em uma larga escala de
aplicações na pesquisa. Desde o meado dos anos noventas, o instrumento ganhou uso
difundido para a monitoração da qualidade do ar, testes de emissões, e pesquisa da
saúde pública. O equipamento é mostrado na figura 11.
Figura 11 – Foto de ilustração do Aetalômetro compacto Magee AE-31
(método de absorção) para monitoramento contínuo de carbono
elementar (Black Carbon – BC) e o monitoramento de
diferentes aerossóis.
29
4 – DESCRIÇÃO DA METODOLOGIA ANALÍTICA
4.1 – Gravimetria
A análise gravimétrica foi utilizada para a determinação da massa do
material particulado, das frações fina e grossa do material particulado coletado nos
filtros do AFG. A massa do material depositado no filtro foi obtida através da
diferença da massa do filtro antes e após a amostragem. A concentração do material
particulado coletado nas frações fina e grossa correspondentes a cada filtro, foi
determinada utilizando-se da massa e do valor do volume de ar amostrado registrado
no totalizador.
Como a quantidade de material coletado é muito pequena, é necessário usar
uma balança micro analítica de precisão nominal 1 micrograma, capaz de quantificar
a variação de massa de cada filtro antes e após o processo de coleta, neste caso uma
balança modelo M3 da marca Mettler. Esta balança está instalada em uma sala com
temperatura e umidade controladas. Antes e após cada pesagem os filtros de
policarbonato ficam expostos a fontes radioativas de
210
Po durante 24 horas para
neutralizar as cargas elétricas agregadas a sua superfície, que podem alterar os
resultados da pesagem.
Os filtros são montados no suporte do AFG e embalados em papel alumínio
para serem transportados e amostrados no campo. Estes procedimentos são
realizados em um laboratório que possui ambiente controlado adequado com
temperatura de 20 ºC e umidade relativa de 50% e os filtros são manuseados, dentro
de uma capela, exclusivamente com pinças. Após serem amostrados em campo os
filtros retornam ao laboratório, onde novamente sofrem uma climatização de 24
horas e são expostos às fontes radioativas, e a massa final é medida. Para cada filtro
as massas são medidas duas vezes e se obtém a média das medidas antes e depois da
amostragem. A diferença entre elas fornece a massa do material particulado agregado
ao filtro durante a amostragem.
Para eliminar eventual ganho de massa devido à absorção de água ou
contaminação no transporte e manuseio dos filtros, para cada lote dos AFG levados a
30
campo foi incluído um AFG que não foi amostrado, chamado de branco. A massa
acrescida nos filtros brancos é cerca de 20 µg no fino e 4 µg no grosso
4.2 – Determinação da concentração de black carbon por
Refletância
O black carbon é um composto presente majoritariamente na fração fina do
material particulado. A técnica de refletância foi utilizada para determinar a
concentração de black carbon nos filtros finos e grossos do AFG, pelo fato deste
possuir alta seção de choque de absorção da luz visível.
O refletômetro utilizado foi o
Smoke Stain Refletometer, Diffusion System,
modelo M43D. Um raio de luz de uma lâmpada de tungstênio incide sobre o filtro
fino colocado num suporte. A luz refletida pelo filtro é detectada por um foto sensor.
Quanto menor a intensidade da luz refletida maior é a quantidade de
black carbon
presente no filtro, pois estaria absorvendo uma parcela maior da luz incidente. A
curva de calibração da luz refletida pela quantidade de black carbon foi obtida
empiricamente (LOUREIRO et al., 1994), dada pela equação 1, permite determinar a
concentração de black carbon presente na amostra a partir da refletância medida.
()( )()
⎥
⎦
⎤
⎢
⎣
⎡
⎟
⎠
⎞
⎜
⎝
⎛
∗∗±−±=
⎟
⎠
⎞
⎜
⎝
⎛
V
A
R
m
g
BC
log007,0454,1515,009,30
3
μ
(1)
onde R é a refletância (%), A é a área do filtro (14,4 cm
2
) e V o volume de
ar amostrado (m
3
).
4.3 – Análise PIXE – Emissão de Raio-X Induzido por Partículas
O PIXE (Particle-Induced X-Ray Emission) é um método analítico baseado
na espectroscopia de raios-X. A teoria quântica estabelece que os elétrons de um
átomo devam ocupar níveis de energia discretos a fim de serem estáveis. O
bombardeio com os íons da energia suficiente (geralmente prótons de MeV)
produzidos por um acelerador de íons, causará uma ionização nas camadas internas
31
dos átomos em uma amostra, retirando elétrons dessa camada. Os elétrons das
camadas externas irão tomar os seus lugares para substituírem vacâncias das camadas
internas, porém somente determinadas transições são permitidas. Os raios-X de uma
energia característica do elemento são emitidos. Um detector é usado para medir
estes raios-X e gravá-los, sendo as intensidades convertidas em concentrações
elementares (CAMPBELL, 1995).
O método tem a finalidade de identificar e quantificar a concentração de
elementos químicos presentes nos filtros de policarbonato, com base nos espectros de
raios-X. Ele é capaz de identificar e quantificar elementos de número atômico maior
que 13 (Z>13), devido à absorção de raios-X de energias mais baixas na janela do
detector, com limite de detecção da ordem de 10
14
átomos/cm
2
.
Em resumo, a equação 2 mostra que a quantificação da concentração de
certos elementos químicos t(Z) na amostra em (átomos/cm
2
), é proporcional ao
número de raios-X detectado (Nx), e inversamente proporcional à carga viva
coletada Q:
()
⎟
⎟
⎠
⎞
⎜
⎜
⎝
⎛Ν
Υ
=Ζ
Q
t
x
ef
1
(2)
onde Y
ef
é definido na equação 3, por parâmetros do arranjo experimental e
de grandezas físicas fundamentais, chamado fator de resposta:
()
q
xef
1
4
Τ
Ω
=ΖΥ
ξσ
π
(3)
onde Ω é o ângulo sólido subentendido pelo detector, σ
x
é a seção de
choque de produção de raios-X, ξ a eficiência do detector, T a transmitância de raios-
X de absorvedores colocados entre a amostra e o detector e q é a carga da partícula
incidente.
32
As grandezas da equação 3 que determinam o fator de resposta nem sempre
se conhece com exatidão. Na prática o fator de resposta (Y
ef
) é obtido por meio da
calibração com alvos de composição e espessura conhecidas.
A concentração final do elemento
⎥
⎦
⎤
⎢
⎣
⎡
⎟
⎠
⎞
⎜
⎝
⎛
3
cm
g
C
Z é dada pela equação 4:
() ()
A
NV
AS
tC
.
.
Ζ=Ζ
(4)
onde t(Z) é a concentração na superfície do filtro (átomos/cm
2
), S a área do
filtro (14,4 cm
2
), A massa atômica, N
A
o número de Avogrado e V o volume de ar
amostrado no filtro correspondente.
O filtro de policarbonato Nuclepore é um excelente coletor de substrato
para análise PIXE. Além disso, como apenas um quarto do filtro de 47 mm de
diâmetro é suficiente para o PIXE, à parte restante pode ser usada para análises de
outras técnicas. Como a técnica PIXE não é destrutiva pode-se irradiar o filtro
diversas vezes sem causar alterações na sua composição.
4.4 – Análise INAA - Análise Instrumental de Ativação do
Nêutron
INAA (Instrumental Neutron Activation Analysis) é uma técnica analítica
altamente sensível utilizada na determinação qualitativa e quantitativa de elementos
em uma amostra com número atômico maior que 10 (Z>10). A análise instrumental
de ativação do nêutron (INAA) consiste em colocar a amostra em um saco de
polietileno e depositá-la em um recipiente, também de polietileno, para irradiação. O
recipiente é irradiado, e os elementos contidos em cada amostra são submetidos à
captação do nêutron tendo como resultado a formação de nuclídeos radioativos do
produto. A energia da radiação emitida do núcleo do produto durante o decaimento
radioativo indica de qual elemento o nuclídeo do produto foi formado e a quantidade
de energia da radiação é diretamente proporcional à quantidade desse elemento. O
comprimento da irradiação e da subseqüente contagem do raio gama depende da
33
meia vida do isótopo de interesse. As amostras são irradiadas e contadas por um
tempo curto, segundos ou minutos, para ativar os elementos para os quais os
produtos da captação do nêutron são relativamente de vida curta (por exemplo, F,
Na, Mg, Cl, K, Ca, Ti, V, Mn, Cu, Br, I). Similarmente, as amostras são irradiadas e
contadas por horas, após um tempo de decaimento suficiente para permitir o
decaimento dos componentes de vida curta da amostra, e determinar os elementos
para os quais os produtos da captação do nêutron são de vida longa (por exemplo, Sc,
Cr, Fe, Co, Zn, As, Se, Rb, Sr, Mo, Ag, Cd, Sn, Sb, Cs, Ba, La, Ce, Sm, Eu, Tb, Hf,
Ta, Au, Hg, Th, U).
O INAA não requer a dissolução da amostra e não depende mais das
propriedades nucleares do que das atômicas do elemento de interesse, de modo que
todas as fontes da incerteza ou da tendência em INAA sejam independentes daquelas
associadas com a maioria das técnicas de análise química. Como quase todos os
elementos contidos na amostra irão produzir produtos radioativos, o INAA pode ser
usado para dar muita informação sobre uma quantidade relativamente pequena de
amostra. Outras vantagens são atribuídas na aplicação da análise INAA, tais como:
sensibilidade na determinação de alta precisão nas concentrações dos elementos,
freqüentemente em ppm ou ppb; os erros de medidas menores que 3 a 5% são
padrões; a potencialidade multielementar sobre 30 elementos pode ser determinada
simultaneamente sem separação química; a manipulação limitada reduz a
contaminação da amostra e acelera o processo analítico; a composição química e
estrutura de cristal não afetam as análises elementares e facilitam nas identificações
de possíveis isótopos.
5 – DESCRIÇÃO DE MODELOS RECEPTORES
A qualidade do ar ou o nível de poluição do ar é determinado pela interação
entre as fontes de poluição e a atmosfera e pelas condições meteorológicas locais,
que determinam uma maior ou menor dispersão dos poluentes presentes. Ela é
determinada através de medidas de concentração de poluentes escolhidos como
34
indicadores da qualidade do ar considerando aqueles poluentes que ocorrem em
maior freqüência e que maiores danos causam ao meio ambiente.
Os modelos receptores são procedimentos matemáticos para identificar e
quantificar as fontes de poluentes do ar atmosférico numa dada região (no receptor)
com base nas concentrações das substâncias químicas medidas no receptor e
geralmente sem a necessidade das descrições de emissões e de dados meteorológicos.
Em 1970, a agência responsável pela proteção ambiental nos Estados
Unidos da América (U.S. Environmental Protection Agency – USEPA) veio a
estabelecer quais eram os poluentes, ou seja, aqueles que poderiam causar danos à
saúde pública e ao bem estar das pessoas. Os principais poluentes atmosféricos
identificados foram: o material particulado inalável (partículas com diâmetro
aerodinâmico menor ou igual a 10 µm), o dióxido de enxofre (SO
2
), o monóxido de
carbono (CO), os óxidos de nitrogênio (NO e NO
2
) e os oxidantes fotoquímicos
expressos como ozônio (O
3
). Em junho de 1997 estipulou-se um novo padrão para
partículas inaláveis, o PM
2,5
, que pode penetrar mais profundamente no trato
respiratório. Estudos mostram que a relação entre PM
2,5
e PM
10
varia entre 0,35 e
0,60 (OSTRO & CHESNUT, 1998).
A utilização de modelos receptores teve como objetivo determinar a
contribuição das principais fontes de poluentes presentes na atmosfera da cidade de
Cuiabá. Dentre os modelos receptores incluem-se os modelos de Análise
Multivariada, como Análise de Componentes Principais, Análise de Componentes
Principais Absoluta e Análise Hierárquica de Cluster.
5.1 – Modelos de Análise Multivariada
A denominação “Análise Multivariada” corresponde a um grande número
de métodos e técnicas que utilizam simultaneamente todas as variáveis na
interpretação teórica do conjunto de dados obtidos. Para que não haja qualquer
mistificação dos métodos de análise multivariada convém lembrar que estes métodos
padecem dos mesmos problemas de toda a estatística. A estatística tem uma quasi-
circularidade pouco explorada nos textos: pesquisamos para dizer algo significativo
sobre o universo que elegemos, porém a pesquisa só será significativa se
35
conhecermos suficientemente o universo para escolhermos adequadamente as
variáveis e as condições de amostragem. A objetividade da pesquisa científica só
começa depois da escolha das variáveis e das metodologias de análise, antes disto a
atividade científica é completamente subjetiva.
Existem vários métodos de análise multivariada com finalidades bem
diversas entre si. Quando o interesse é verificar como as amostras se relacionam, ou
seja, o quanto estas são semelhantes segundo as variáveis utilizadas no trabalho,
destacam-se dois métodos que podem ser utilizados: a análise de componentes
principais (ACP) e a Análise de componentes principais absoluta (ACPA) (MOITA
NETO, 2004).
5.1.1 – Análise de Componentes Principais (ACP)
A análise de componentes principais é uma técnica estatística que pode ser
utilizada para redução do número de variáveis e para fornecer uma visão
estatisticamente privilegiada do conjunto de dados. A análise de componentes
principais (ACP) fornece as ferramentas adequadas para identificar as variáveis mais
importantes no espaço das componentes principais.
Os fundamentos da análise de componentes principais serão apresentados
descrevendo os passos matemáticos e estatísticos a partir das necessidades de
interpretação adequada da matriz de dados.
A análise das componentes principais nada mais é que o cálculo dos
autovalores e correspondentes autovetores de uma matriz de variâncias-covariâncias
ou de uma matriz de coeficientes de correlação entre variáveis. Seja uma base de
dados constituída pela concentração elementar (p) elementos, chamadas de variáveis,
por (n) amostras. O modelo ACP reduz a base de dados de (p) variáveis para um
número menor (m) componentes principais que contenha o máximo possível de
informações contidas na base original, portanto uma matriz reduzida (mxn), mais
fácil de ser interpretada.
A análise das componentes principais é, portanto, uma técnica de
transformação de variáveis. Se cada variável medida pode ser considerada como um
eixo de variabilidade, estando usualmente correlacionada com outras variáveis, esta
36
análise transforma os dados de tal modo a descrever a mesma variabilidade total
existente, com o mesmo número de eixos originais, porém não mais correlacionados
entre si.
A análise das componentes principais inicia-se com o cálculo dos
autovalores e correspondentes autovetores de uma matriz de variâncias-covariâncias
ou de correlações entre variáveis e tal procedimento é conhecido como modo “R”. O
primeiro autovalor a ser determinado corresponderá à maior porcentagem da
variabilidade total presente e assim sucessivamente.
Geralmente os dois ou três primeiros autovetores encontrados explicarão a
maior parte da variabilidade presente. Quando o primeiro autovetor já explica 90 a
95% da variabilidade isso deve ser encarado com cuidado e verificado se não estão
presentes variáveis com valores de magnitudes muito maiores que as demais.
Os autovetores correspondem às componentes principais e é resultado do
carregamento das variáveis originais em cada um deles. Tais carregamentos podem
ser considerados como uma medida da relativa importância de cada variável em
relação às componentes principais e os respectivos sinais, se positivos ou negativos,
indicam relações diretamente e inversamente proporcionais.
A matriz de carregamentos de cada variável nas componentes principais ao
ser multiplicado pela matriz original de dados fornecerá matriz de contagens (scores)
de cada caso em relação às componentes principais. Esses valores poderão então ser
dispostos num diagrama de dispersão, em que os eixos são os dois componentes mais
importantes, e mostrar o relacionamento entre os casos condicionados pelas variáveis
medidas.
A primeira matriz obtida, resultado das inter-relações entre variáveis pode
ser interpretado como um procedimento estatístico nos quais os dados seriam
amostras de populações multidimensionais. Já a segunda matriz, que apresenta as
inter-relações entre casos ou amostras, no sentido geológico, não são usualmente
passíveis de serem submetidas a testes estatísticos.
37
5.1.1.1 – Aplicação da Análise de Componentes Principais
Para se utilizar a análise de componentes principais há a necessidade de
verificar inicialmente algumas hipóteses. A análise parte do princípio que a emissão
das fontes é constante; que as substâncias químicas não interagem entre si; erros de
medidas são aleatórios e não correlacionados; que a variabilidade das concentrações
é devida às variações de emissão da fonte e não variações de incerteza na medida; o
número de amostras deve ser maior que o número de variáveis (SEINFELD &
PANDIS, 1998). HENRY et al. (1984, 1991), sugerem um número mínimo de
amostras baseado no número de graus de liberdade da base, conforme equação 5.
⎟
⎠
⎞
⎜
⎝
⎛
+
+>
2
3
30
p
n
(5)
Onde n é o número de amostras e p é o número de variáveis.
5.1.1.2 – Padronização e Transformação Z
Uma maneira de resolver estes problemas, mantendo a informação
estatística dos dados, é realizar uma transformação sobre o conjunto original dos
dados de modo que cada variável apresente média zero e variância igual a um
(autoescalonamento). Esta transformação (z transformation) expressa cada
observação como o número de desvios padrões da média:
j
jij
ij
dd
z
σ
_
−
= , onde
ij
m
i
j
d
m
d
1
_
1
=
∑= e
2
_
1
2
1
1
⎟
⎠
⎞
⎜
⎝
⎛
−∑
−
=
=
j
ij
m
i
j
dd
m
σ
(6)
ij
z
são os elementos da matriz transformada;
ij
d
a concentração de
elementos da amostra (i) e variável (j);
j
d é a média das concentrações da variável
(j) e
j
σ
é o desvio padrão das variáveis (j).
38
5.1.1.3 - Covariância e Correlação
Partindo da matriz de dados D (mxn), obtém-se a matriz de covariância C,
onde seus elementos são dados por:
ik
m
i
k
l
ilkik
m
i
kj
d
m
dondedddd
m
C
1
___
1
1
1
1
==
∑=
⎟
⎠
⎞
⎜
⎝
⎛
−
⎟
⎠
⎞
⎜
⎝
⎛
−∑
−
=
(7)
kl
C é grande e positivo quando, para a maior parte das amostras, os valores
das variáveis k e l desviam da média na mesma direção. Portanto, a covariância de
duas variáveis é uma medida de sua associação. Para cada elemento da matriz de
covariância pode ser calculado o coeficiente de correlação, consequentemente a
matriz de covariância pode ser transformada numa matriz de correlação R, onde seus
elementos são dados por:
lk
kl
kl
ss
c
r
.
=
(8)
onde s
k
e s
1
são os desvios padrões das variáveis k e l. Os valores de r
kl
são
uma covariância padronizada entre -l e +l.
5.1.1.4 - Seqüência de cálculos
Se A for uma matriz simétrica de correlação de variâncias e covariâncias, de
dimensões pxp, com termos a
ij
, na qual os autovalores e os autovetores serão
extraídos, V
i
o i’ésimo autovetor, cujos termos são v
ij
e λ
i
o i’ésimo autovalor, tal
relação pode ser expressa por:
(R - λ
i
I) V
i
= 0, (9)
onde I é a matriz de identidade.
39
Através da matriz de correlação (R
pxp
) determinam-se p autovalores, que
correspondem aos (p) componentes principais. Cada autovalor representa a variância
dos componentes principais (Y). A variância obtida para cada componente indica o
número de variáveis que o componente explica. Portanto, tira-se que a soma de todos
os componentes resulta o número de variáveis total, conforme a equação 10.
()
pYVar
pi
p
i
ii
p
i
=+++=∑=∑
==
λλλσ
...
21
1
2
1
(10)
Resolvendo a equação acima para λ, as raízes determinadas serão os
autovalores.
Encontrados os autovalores, substituindo-os nas equações simultâneas e
resolvendo-as, obtém-se para cada autovalor autovetores correspondentes, ou seja, as
componentes principais.
Na relação matricial, da equação 11, determinam-se os autovetores (l)
da
matriz de correlação (R):
R l = λ I (
11)
Onde l são os autovetores, λ os autovalores, R é a matriz de correlação e I é
a matriz de identidade.
Desse modo, obtém-se a matriz de autovetores (Factor Loadings),
constituída por (p) vetores correspondentes a cada componente principal.
Algebricamente os componentes principais (Y) são combinações lineares
das variáveis (d
j
), onde os coeficientes
T
p
l
(loadings) são os elementos da matriz dos
autovetores, mostradas nas equações 12.
pp
T
dldldlDlY
122111111
...+++==
pp
T
dldldlDlY
222211222
...+++== (12)
ppppp
T
pp
dldldlDlY +++== ...
2211
40
Em termos geométricos, as combinações lineares representam um novo
sistema de coordenadas obtido a partir da rotação do sistema original (de
coordenadas
p
ddd ,...,,
21
), onde os novos eixos representam as direções de máxima
variabilidade em ordem decrescente (Y
1
, Y
2
,..., Y
k
), cuja variância é dada pelo
autovalor λ, apresentada na equação 13.
()
IRllYVar
T
λ
== (13)
5.1.1.5 – Rotação VARIMAX
A interpretação dos componentes principais retidos é realizada numa
rotação de autovetores, mantendo-se a ortogonalidade entre eles, maximizando a
variância dos quadrados dos
loadings (cargas) para cada componente, ou seja, faz-se
a rotação das componentes de tal forma a maximizar os
loadings dos autovetores
para valores mais próximos de um. Este método é denominado de rotação Varimax,
muito utilizado com bons resultados na área da química da atmosfera (ARTAXO et
al., 1995,1998; YAMASOE, 2000).
⎥
⎥
⎥
⎥
⎥
⎦
⎤
⎢
⎢
⎢
⎢
⎢
⎣
⎡
⎟
⎟
⎠
⎞
⎜
⎜
⎝
⎛
∑
−∑∑=
=
==
p
l
l
p
V
p
i
ij
ij
p
i
m
j
2
1
2
4
11
1
(14)
V é a matriz de rotação varimax, l autovetores e
p
o número de variáveis.
Após a realização da rotação VARIMAX obtém-se a Matriz dos
Autovetores (
factor loadings), que será interpretada fisicamente.
41
5.1.1.6 – Análise de Componentes Principais Absoluta (ACPA)
A Análise de Componentes Principais Absoluta quantifica as fontes
identificadas pela Análise de Componentes Principais. Ela recupera as concentrações
de cada amostra para as novas variáveis, os componentes principais, a partir da
matriz de
factor loadings (cargas fatoriais). Por meio de operações matriciais pode-se
determinar a nova matriz dos
Factor Scores Absoluta (A) mostrada na equação 15,
que fornece a concentração de cada componente por amostra e a matriz
Factor
Loadings Absoluta
(G), fornece a concentração de cada variável para cada
componente, mostrada na equação 16 (CORREIA, 1998).
()
(
)
1
1
−
−
=
kxk
tt
pxk
pxp
nxpnxk
LLLSXA
(15)
()
nxp
t
kxn
kxk
t
kxp
XAAAG
1−
=
(16)
onde
pijIijS
jij
...,,2,1; ==
σ
1
2
_
1
−
⎟
⎠
⎞
⎜
⎝
⎛
−∑
=
=
n
dd
jij
n
i
j
σ
(17)
5.1.1.7 - Análise de Cluster (Cluster Analysis)
Na análise de agrupamentos (cluster analysis) a similaridade entre duas
amostras pode ser expressa como uma função da distância entre os dois pontos
representativos destas amostras no espaço n-dimensional. A maneira mais usual de
42
calcular a distância entre dois pontos
a e b no espaço n-dimensional é conhecida por
distância euclidiana (x
ab
) e é dada por:
()
2
1
2
bjaj
n
j
ab
ddx −∑=
=
(18)
Este tipo de medida é aplicado quando as variáveis são independentes entre
si. Utilizando-se esta técnica por variável, cada
cluster formado agrupa variáveis que
possuem distância geométrica próxima, no espaço das variáveis. Cada cluster
identifica a composição elementar caracterizando qualitativamente uma fonte ou um
processo de emissão de poluente.
6 - CAMPANHAS EM LONGO PRAZO PARA MEDIDAS DE AEROSSÓIS
NA AMAZÔNIA
Três estações de medidas em longo prazo foram instaladas e operadas; estas
estações foram das poucas operadas continuamente em áreas continentais no
hemisfério Sul. As estações foram instaladas em Serra do Navio, no Amapá, Cuiabá
e Alta Floresta, em Mato Grosso. As amostras do aerossol atmosférico foram
coletadas a partir do início dos anos noventas. A Figura 12 apresenta as
concentrações de aerossóis em Alta Floresta, cidade localizada ao norte do estado de
Mato Grosso numa região de transição entre a floresta tropical úmida e vegetação de
cerrado.
A Figura 13 apresenta as concentrações de aerossóis em Cuiabá, cidade que
se localiza na região onde a vegetação predominante é a de cerrado. Nestas duas
figuras podemos observar o grande aumento nas concentrações de aerossóis em Alta
Floresta e em Cuiabá durante a estação seca. A atmosfera das partes sul e leste da
Amazônia é fortemente influenciada pelas emissões de gases e partículas de
queimadas, durante o período de Junho a Outubro.
43
Figura 12 - Série temporal das concentrações de partículas de aerossóis em
Alta Floresta, de 1992 a 1996. Em Agosto e Setembro, as
concentrações atingem valores elevados, de até 500 µg/m³.
Figura 13 - Série temporal das concentrações de material particulado fino
e grosso em Cuiabá de 1990 a 1996. Cuiabá está situada em
região de cerrado. Resultados obtidos pelo Grupo de Estudos de
Poluição do Ar (GEPA) da Universidade de São Paulo (USP).
44
CAPÍTULO III – RESULTADOS E DISCUSSÕES
Os resultados apresentados neste capítulo foram obtidos da análise da
campanha de amostragem de material particulado realizada no período de julho de
1992 a dezembro de 1995 na cidade de Cuiabá. Primeiramente são apresentadas as
concentrações médias elementares do material particulado inalável nas estações seca
e úmida. Em seguida é analisada a variabilidade das séries temporais de concentração
de massa de material particulado inalável e
Black Carbon. Através da aplicação de
modelos receptores são apresentados os resultados de identificação e quantificação
de fontes de poluentes atmosféricos na região da cidade Cuiabá.
1 - CARACTERIZAÇÃO MÉDIA DA COMPOSIÇÃO ELEMENTAR DO
MATERIAL PARTICULADO
Na campanha de amostragem em longo prazo realizada em Cuiabá no
período de julho de 1992 a dezembro de 1995, foram coletadas pelo AFG amostras
de particulado inalável nos filtros de Nuclepore, nas frações fina e grossa. A
concentração de massa coletada nos filtros foi analisada por gravimetria e a
composição elementar, obtida a partir da análise multielementar da combinação de
PIXE e INAA. Os filtros fino e grosso de todas as amostras dos AFG, num total de
180, foram analisados para as concentrações do particulado fino e grosso,
black
carbon
e 47 elementos, a partir do sódio (Na). As tabelas 2 e 3 apresentam os
valores médios e desvio padrão das concentrações de massa e elementares para as
estações seca e úmida distintamente do material particulado fino e grosso.
45
As concentrações médias apresentadas nas tabelas 2 e 3 mostram que
podemos avaliar os diferentes valores entre as concentrações das frações de
particulado medido entre a estação seca e do resto do ano. Comparando-se os valores
de concentrações elementares da massa de particulado fino com a massa de
particulado grosso, nota-se que há uma maior concentração de S na fração fina que
na fração grossa, enquanto os elementos Al, Si, Ti e Fe apresentam maiores
concentrações na fração grossa.
Os filtros de Nuclepore foram submetidos à análise gravimétrica e análise
de refletância, as quais possibilitaram obterem-se concentrações de massa de
partículas e concentrações de
black carbon, para cada intervalo de tamanho,
respectivamente.
No modelo de distribuição apresentado por SEINFELD, 1986, observa-se
uma moda de distribuição de massa entre 0,1 e 1 µm, chamada fração fina, e uma
moda grossa com diâmetros acima de 1,8 µm. O
black carbon possui maior
concentração de massa no intervalo da fração fina do aerossol, embora apresente uma
pequena quantidade de concentração de massa na fração grossa na tabela 2. Isto é
devido ao fato de este composto
ser produto de combustão onde são formadas
partículas finas. O intervalo de diâmetro médio onde se tem a maior concentração de
BC
também chama a atenção por ser coincidente ao intervalo de comprimento de
onda de radiação visível, o que contribui com que as partículas de BC possuam alta
seção de choque na absorção de radiação solar. Esta propriedade torna o BC um
poluente de alta influência no balanço radiativo da atmosfera em uma escala regional
(CASTANHO, 1999).
Comparando-se as concentrações de massa e elementares do material
particulado, na estação seca e no resto do ano, verifica-se uma redução das
concentrações médias na estação úmida. A redução nas concentrações elementares
ocorre em proporções diferentes para cada elemento. Esta diferença se deve aos
processos de produção e ou remoção das partículas da atmosfera em virtude das
mudanças nas condições das estações do ano.
46
Tabela 2 – Concentrações elementares médias obtidas para o material
particulado fino e grosso na campanha de amostragem em Cuiabá na estação seca.
CAMPANHA DE AMOSTRAGEM EM CUIABÁ - ESTAÇÃO SECA
Material Particulado Fino Material Particulado Grosso
Elementos
Nº.
Amostras
Mínimo
(ng/m
3
)
Máximo
(ng/m
3
)
Média
(ng/m
3
)
D.P.
(ng/m
3
)
Elementos
Nº.
Amostras
Mínimo
(ng/m
3
)
Máximo
(ng/m
3
)
Média
(ng/m
3
)
D.P.
(ng/m
3
)
MPF (µg/m
3
)* 100 2,23* 65,52* 16,57* 12,57* MPG (µg/m
3
)* 100 2,37* 91,02* 30,02* 18,37*
BC-AFG (µg/m
3
)* 100 0,42* 7,80* 2,77* 1,78* BC-AFG (µg/m
3
)* 100 0,09* 2,58* 0,80* 0,57*
Na 100 6,17 173,40 33,57 28,63 Na 100 12,02 355,10 90,64 61,52
Mg 32 5,90 82,27 36,75 18,79 Mg 90 34,59 584,70 157,99 108,47
Al 100 9,73 285,40 123,35 66,38 Al 100 67,68 4622,00 1905,16 1014,22
Si 100 20,13 396,70 163,67 89,66 Si 100 129,20 6223,00 2603,35 1321,62
P 60 1,58 15,55 6,89 3,47 P 99 7,38 67,38 28,64 12,69
S 100 58,75 1141,00 384,62 240,55 S 99 27,84 672,70 156,85 120,16
Cl 86 2,61 63,57 17,03 12,99 Cl 100 3,70 123,80 42,05 25,67
K 100 49,72 1080,00 374,48 249,81 K 100 33,42 1495,00 517,06 318,62
Ca 100 3,92 133,40 23,71 17,22 Ca 100 23,75 1972,00 430,32 315,51
Sc 99 0,00 0,05 0,02 0,01 Sc 100 0,01 0,68 0,29 0,16
Ti 100 0,55 18,03 7,60 4,26 Ti 100 3,84 274,80 99,49 58,80
V 100 0,09 4,33 0,78 0,72 V 100 0,16 10,93 3,64 2,20
Cr 13 0,89 7,19 3,26 2,04 Cr 46 0,46 7,95 3,03 1,73
Mn 100 0,12 2,92 1,32 0,70 Mn 100 0,53 46,90 15,52 9,78
Fe 100 15,05 430,50 163,95 92,60 Fe 100 113,40 4393,00 1693,41 856,14
Co 38 0,01 0,11 0,03 0,02 Co 98 0,02 0,50 0,20 0,10
Ni 24 0,08 1,20 0,32 0,26 Ni 47 0,30 2,18 0,91 0,43
Cu 98 0,11 5,22 0,96 0,85 Cu 100 0,24 6,37 2,19 1,32
Zn 100 0,86 10,74 4,66 2,56 Zn 100 0,77 18,59 6,81 4,01
Ga 53 0,01 0,12 0,05 0,03 Ga 99 0,02 1,25 0,45 0,24
As 98 0,01 0,49 0,12 0,10 As 94 0,04 1,91 0,50 0,33
Se 15 0,04 0,58 0,25 0,14 Se 33 0,07 0,59 0,23 0,12
Br 93 0,56 13,76 4,35 2,79 Br 42 0,74 11,76 3,59 2,72
Rb 57 0,43 6,38 1,94 1,40 Rb 91 0,74 8,11 3,19 1,62
Sr 1 0,52 0,52 0,52 - Sr 70 0,59 5,73 2,41 1,23
Zr 11 0,35 1,05 0,59 0,22 Zr 95 0,73 16,65 4,14 2,41
Nb 1 1,01 1,01 1,01 - Nb 3 0,95 1,69 1,32 0,37
Mo 1 0,18 0,18 0,18 - Mo 32 0,05 0,48 0,19 0,10
Ag 2 0,05 0,32 0,18 0,19 Ag 3 0,15 0,94 0,54 0,40
Cd 21 0,07 1,70 0,41 0,34 Cd 15 0,10 1,31 0,41 0,35
Sn 11 1,96 12,92 7,19 3,62 Sn 5 5,39 73,42 24,18 28,31
Sb 100 0,04 1,66 0,33 0,26 Sb 100 0,01 0,81 0,13 0,14
I 100 0,15 6,15 1,54 1,00 I 95 0,07 3,05 0,69 0,72
Cs 53 0,01 0,10 0,03 0,02 Cs 96 0,02 0,32 0,11 0,06
Ba 39 0,40 4,76 1,86 1,05 Ba 97 3,43 47,98 15,97 8,55
La 98 0,02 0,15 0,06 0,03 La 100 0,03 2,02 0,81 0,43
Ce 1 0,89 0,89 0,89 - Ce 77 0,48 4,97 2,05 1,02
Sm 100 0,00 0,02 0,01 0,00 Sm 100 0,00 0,32 0,13 0,07
W 25 0,01 0,10 0,02 0,02 W 96 0,01 0,27 0,07 0,05
Pb 99 0,37 18,85 2,72 2,50 Pb 96 0,70 15,46 4,28 2,63
Th 70 0,01 0,16 0,05 0,03 Th 100 0,02 0,97 0,38 0,20
D.P. = Desvio Padrão
47
Tabela 3 – Concentrações elementares médias obtidas para o material
particulado fino e grosso na campanha de amostragem em Cuiabá na estação úmida.
CAMPANHA DE AMOSTRAGEM EM CUIABÁ - ESTAÇÃO ÚMIDA
Material Particulado Fino Material Particulado Grosso
Elementos
Nº.
Amostras
Mínimo
(ng/m
3
)
Máximo
(ng/m
3
)
Média
(ng/m
3
)
D.P.
(ng/m
3
)
Elementos
Nº.
Amostras
Mínimo
(ng/m
3
)
Máximo
(ng/m
3
)
Média
(ng/m
3
)
D.P.
(ng/m
3
)
MPF (µg/m
3
)* 78 0,89* 17,94* 3,82* 2,63* MPG (µg/m
3
)* 78 4,09* 30,77* 11,35* 6,05*
BC-AFG (µg/m
3
)* 78 0,24* 3,60* 0,77* 0,46* BC-AFG (µg/m
3
)* 78 0,08* 0,76* 0,27* 0,15*
Na 77 1.06 73.45 14.53 15.57 Na 78 5.47 138.90 41.43 31.94
Mg 31 3.23 61.14 13.63 12.10 Mg 74 9.41 481.30 60.36 64.30
Al 78 9.31 167.00 48.64 35.24 Al 78 59.74 2435.00 661.39 516.62
Si 78 15.09 224.20 70.26 46.27 Si 78 94.85 3482.00 919.50 688.94
P 44 0.68 8.35 2.41 1.72 P 78 6.25 46.80 20.54 6.34
S 78 30.83 502.40 150.90 97.64 S 78 17.59 192.20 69.81 40.65
Cl 57 0.51 81.84 6.80 11.41 Cl 78 4.85 66.88 20.76 13.86
K 78 13.70 385.60 70.51 57.17 K 78 58.64 684.40 183.83 113.33
Ca 77 1.92 165.70 13.42 19.33 Ca 78 15.32 3153.00 226.70 388.80
Sc 77 0.00 0.03 0.01 0.01 Sc 78 0.01 0.36 0.10 0.08
Ti 77 0.58 12.75 2.91 2.24 Ti 78 2.82 112.90 30.62 25.00
V 78 0.03 2.83 0.44 0.41 V 78 0.17 6.31 1.63 1.32
Cr 6 0.71 2.27 1.17 0.59 Cr 44 0.34 2.71 0.98 0.52
Mn 78 0.11 1.74 0.48 0.30 Mn 78 0.57 14.73 4.15 2.99
Fe 78 6.43 274.50 76.55 56.70 Fe 78 70.37 2526.00 782.25 534.63
Co 36 0.00 0.03 0.01 0.01 Co 78 0.01 0.26 0.07 0.05
Ni 30 0.02 0.43 0.13 0.09 Ni 30 0.11 1.85 0.52 0.44
Cu 76 0.08 3.17 0.44 0.40 Cu 78 0.18 2.72 0.94 0.60
Zn 78 0.35 5.17 1.74 1.02 Zn 78 0.77 9.19 3.19 1.88
Ga 47 0.00 0.11 0.02 0.02 Ga 77 0.03 0.75 0.17 0.13
As 77 0.01 0.30 0.07 0.05 As 75 0.02 0.69 0.15 0.13
Se 17 0.02 0.18 0.07 0.04 Se 27 0.02 0.21 0.07 0.04
Br 64 0.23 4.24 0.90 0.67 Br 26 0.14 1.91 0.53 0.45
Rb 34 0.08 1.06 0.37 0.25 Rb 74 0.24 3.85 1.03 0.72
Sr 4 0.07 0.28 0.14 0.10 Sr 47 0.14 6.51 0.92 1.06
Zr 8 0.09 0.90 0.35 0.25 Zr 73 0.20 7.68 1.56 1.24
Nb 1 0.33 0.33 0.33 - Nb 2 0.27 0.45 0.36 0.12
Mo - - - - - Mo 36 0.02 0.22 0.07 0.04
Cd 29 0.03 0.73 0.13 0.13 Cd 16 0.05 0.35 0.14 0.09
Sn 11 0.34 9.43 2.66 3.02 Sn 1 5.10 5.10 5.10 -
Sb 78 0.03 2.57 0.20 0.32 Sb 78 0.01 0.52 0.05 0.06
I 78 0.03 2.07 0.22 0.27 I 77 0.02 0.62 0.13 0.11
Cs 19 0.00 0.02 0.01 0.00 Cs 75 0.00 0.14 0.04 0.03
Ba 45 0.19 1.64 0.73 0.38 Ba 77 1.33 21.53 6.08 4.07
La 77 0.01 0.07 0.02 0.02 La 78 0.02 0.99 0.28 0.20
Ce 1 0.17 0.17 0.17 - Ce 68 0.10 2.40 0.64 0.45
Sm 78 0.00 0.01 0.00 0.00 Sm 78 0.00 0.15 0.05 0.03
W 27 0.00 0.05 0.01 0.01
W 75 0.01 0.08 0.03 0.02
Pb 78 0.26 5.79 1.16 0.90
Pb 77 0.33 7.37 2.12 1.60
Th 63 0.00 0.05 0.02 0.01
Th 78 0.02 0.77 0.15 0.13
D.P. = Desvio Padrão
48
Foram excluídos os dados espúrios (
Outliers). Os dados espúrios
representam valores esporádicos que não representam à base de dados como um
todo, mas sim um evento que pode ter sido realmente medido, porém único, ou uma
contaminação na medida. Os dados espúrios podem influenciar na determinação dos
fatores na análise de componentes principais de forma decisiva, sem estar de fato
representando a variabilidade média da base de dados como um todo. Em geral o
número de dados espúrios é pequeno, não atingindo mais de 1% da base de dados,
portanto estes podem se eliminados sem acarretar uma alteração significativa na
análise das mesmas (GERAB, 1996; CASTANHO, 1999).
A seguir é apresentada uma comparação entre as concentrações elementares
médias obtidas nas campanhas de amostragens dos anos de 1992, 1993, 1994 e 1995
na cidade de Cuiabá. As comparações das concentrações elementares relativas à
massa do particulado fino e grosso para as estações secas são apresentadas nas
figuras 14 e 15 respectivamente.
Fração das Concentrações Elementares - Particulado Fino -
Estação Seca
0,001
0,010
0,100
1,000
10,000
100,000
MPF(µg/m3)*
BC-AFG(µg/m3)*
Na
Mg
Al
Si
P
S
Cl
K
Ca
Ti
V
Cr
Mn
Fe
Ni
Cu
Zn
Se
Br
Rb
Sr
Zr
Cd
Sn
Sb
I
Ba
Pb
(%)
Cuiabá/92 Cuiabá/93 Cuiabá/94 Cuiabá/95
Figura 14 – Fração das concentrações elementares relativas ao particulado
fino, obtido para a estação seca nos anos de 1992 a 1995.
Na comparação das frações de concentração elementar do particulado fino
para os quatro anos de amostragens, nota-se na figura 14, que há um aumento
49
significativo da concentração do
black carbon, o qual se deve possivelmente, ao
aumento das queimadas na região. O S apresenta uma redução significativa ao longo
dos quatro anos e os elementos característicos de poeira do solo, como Al, Si, Ti e
Fe, apresentaram pequenas variações, com exceção no ano de 1993 os quais tiveram
um aumento nas suas concentrações.
Fração das Concentrações Elementares - Particulado Grosso -
Estação Seca
0,001
0,010
0,100
1,000
10,000
100,000
MPG(µg/m3)*
BC-AFG(µg/m3)*
Na
Mg
Al
Si
P
S
Cl
K
Ca
Ti
V
Cr
Mn
Fe
Ni
Cu
Zn
Ga
Br
Rb
Sr
Zr
Nb
Sn
I
Ba
La
Ce
Pb
Th
(%)
Cuiabá 92 Cuiabá 93 Cuiabá 94 Cuiabá 95
Figura 15 - Fração das concentrações elementares relativas ao particulado
grosso, obtido para a estação seca nos anos de 1992 a 1995.
Verifica-se na figura 15, que a comparação das frações de concentração
elementar do particulado grosso apresenta um aumento dos elementos Al, Si, K, Ca e
Fe nos quatro anos com relação à concentração elementar do particulado fino.
Elementos com Ga, Nb, La, Ce e Th aparecem em pequenas frações apenas no
particulado grosso. A fração de concentração de
black carbon, embora seja reduzida
em relação à fração de concentração encontrada no filtro fino, ainda se faz presente
no filtro grosso. A pequena variabilidade encontrada no decorrer dos anos na análise
indica pouca variação da composição elementar relativa à massa do particulado
emitido de um ano para outro.
50
As figuras 16 e 17 mostram a comparação das frações de concentração
elementares relativa à massa do particulado fino e grosso para as estações úmidas nos
anos 92/93, 93/94 e 94/95.
Fração das Concentrações Elementares - Particulado Fino
Estação úmida
0.001
0.010
0.100
1.000
10.000
100.000
MPF(µg/m3)*
BC-AFG(µg/m3)*
Na
Mg
Al
Si
P
S
Cl
K
Ca
Ti
V
Cr
Mn
Fe
Ni
Cu
Zn
As
Se
Br
Rb
Sr
Zr
Nb
Cd
Sn
Sb
I
Ba
Ce
Pb
(%)
Cuiabá 92/93 Cuiabá 93/94 Cuiabá 94/95
Figura 16 – Fração das concentrações elementares , com relação ao
particulado fino, obtido para a estação úmida dos anos 92/93,
93/94 e 94/94.
Nas estações úmidas há uma redução significativa das concentrações dos
elementos na atmosfera devido à remoção dos aerossóis causada, principalmente
pelas chuvas. A figura 16 mostra que na fração fina do material particulado é
encontrada uma relativa contribuição dos aerossóis pirogênicos (componentes da
queima de biomassa) como o BC, S, Cl, K, Zn, Br, Rb e I, embora os níveis de
concentração absoluta fossem obviamente menores. As contribuições das frações
elementares P, K e S indicam a presença dos aerossóis biogênicos (Componentes das
emissões da vegetação). Por outro lado, as contribuições das frações elementares do
Al, Si, Ti, e Fe (elementos característicos de poeira do solo) apontam para emissões
de ressuspensão do solo.
51
Fração das Concentrações Elementares - Particulado Grosso
Estação Úmida
0.001
0.010
0.100
1.000
10.000
100.000
MPG(µg/m3)*
BC-AFG(µg/m3)*
Na
Mg
Al
Si
P
S
Cl
K
Ca
Ti
V
Cr
Mn
Fe
Ni
Cu
Zn
Ga
Ge
As
Br
Rb
Sr
Y
Zr
Nb
Mo
Ag
Cd
In
Sn
Sb
I
Cs
Ba
La
Ce
Sm
Eu
Lu
W
Au
Pb
Th
(
%
)
Cuiabá 92/93 Cuiabá 93/94 Cuiabá 94/95
Figura 17 – Fração das concentrações elementares , com relação ao
particulado grosso, obtido para a estação úmida dos anos 92/93,
93/94 e 94/94.
As frações de concentrações elementares do particulado grosso nas estações
úmidas apresentam um enriquecimento de I, Cs, Ba, La, Ce, Sm, Pb e Th com
relação ao anterior, mostradas na figura 16. Esses elementos apontam para emissões
de poluentes urbanos provenientes das áreas urbanas da cidade de Cuiabá. As frações
de concentrações elementares da ressuspensão de poeira do solo são evidenciadas
pela contribuição do Al, Si, Ti e Fe. Relativamente às frações elementares do
particulado grosso durante a estação seca, na estação úmida há um aumento
significativo nas concentrações das frações elementares de Sn, Sb, Y, Nb, Mo e Cd.
As demais frações apresentam pequenas variações.
52
2 - SÉRIE TEMPORAL DAS CONCENTRAÇÕES DO MATERIAL
PARTICULADO INALÁVEL
A figura 18 mostra a série temporal da média das concentrações de
particulado inalável (PM
10
)
,
que representa a soma do particulado fino e grosso, das
amostras coletadas nos anos de 1992 a 1995 na cidade de Cuiabá. Durante a estação
seca os níveis de material particulado fino e grosso estiveram na faixa de 5 a 50 e 10
a 80 µg/m
3
, respectivamente.
Campanha de Amostragem em Longo Prazo - Cuiabá
Série temporal (1992 a 1995) - Particulado inalável PM
10
- AFG
0
20
40
60
80
100
120
140
22/7/92
22/9/92
22/11/92
22/1/93
22/3/93
22/5/93
22/7/93
22/9/93
22/11/93
22/1/94
22/3/94
22/5/94
22/7/94
22/9/94
22/11/94
22/1/95
22/3/95
22/5/95
22/7/95
22/9/95
PM
10
(ug/m
3
)
Particulado Fino Paticulado Grosso
Média do PM
10
= 33,2 µg/m
3
Figura 18 – Série temporal das concentrações de material particulado
inalável (PM
10
), dado pela soma do particulado fino e grosso,
obtidos pela análise gravimétrica dos filtros do AFG.
É possível observar na figura 18 a variabilidade anual nos máximos de
concentrações durante a estação seca. Essa variabilidade se deve aos fatores
climáticos e econômicos e também aos padrões de precipitação. A susceptibilidade
das concentrações de poluentes às condições meteorológicas é visível quando se
observa as baixas concentrações do material particulado nos meses de novembro a
maio comparado com os demais meses. Nesses meses há a ocorrência de intensas
chuvas no período, e estas por sua vez promovem a remoção do particulado da
atmosfera. A chuva também reduz a concentração de poeira do chão reduzindo o
53
material particulado do solo. O contrário ocorre nos meses de junho a outubro onde
há uma estiagem com redução na precipitação. Observou-se que na estação seca a
média de concentração do particulado grosso foi de 64 ± 15% (± o desvio padrão da
série de medidas) do PM
10
, enquanto na estação úmida esta razão sobe para 74 ±
10% do PM
10
. Na média o particulado grosso representa 69 ± 13% do particulado
total inalável nas duas estações do ano.
As concentrações do material particulado inalável (PM
10
) podem atingir
valores que chegam a mais de 130 µg/m
3
em média de alguns dias, devido às baixas
umidades relativas e as altas temperaturas que caracterizam as estações secas,
propiciando as ocorrências de queimadas na região. A atmosfera da cidade de Cuiabá
possui concentração de material particulado suspenso dentro dos limites toleráveis
pelas normas do CONAMA nº3/90, que estabelece padrão de qualidade de ar de 150
µg/m
3
para o material particulado inalável em médias de 24 horas.
São altas as concentrações de
black carbon na fração fina do material
particulado durante a estação seca na região (tabela 2), devido as grandes
quantidades de incêndios que ocorrem nesse período. A figura 19 mostra uma série
temporal da razão de BC/MPF. Esta razão indica uma alta variabilidade oscilando
entre 8 e 44% com um valor médio de 20 ± 6,1%.
RAZÃO BC/MPF
Cuiabá
5
10
15
20
25
30
35
40
45
jul-92
out-92
jan-93
abr-93
jul-93
out-93
jan-94
abr-94
jul-94
out-94
jan-95
abr-95
jul-95
out-95
BC/MPF (%)
Figura 19 – Série temporal da razão entre o
black carbon e o material
particulado fino (BC/MPF).
54
As figuras 20 e 21 mostram uma série temporal de 24 horas, obtidas das
concentrações de
black carbon medidas pelo Aetalômetro, nos anos de 1993 e 1994
respectivamente na cidade de Cuiabá. Observou-se que, de uma forma geral, as
concentrações de
black carbon acompanham a mesma variabilidade anual do
particulado inalável obtido pelo AFG nos mesmos períodos. Na média dos períodos,
obteve-se na estação seca 2,41 µg/m
3
de BC e na estação úmida 0,73 µg/m
3
. A
variação do BC de uma estação para outra foi de 69,5% enquanto que a variação da
massa do material particulado inalável foi de 66,8%. A redução das médias de
concentrações de BC na estação úmida é também devido às chuvas que são
freqüentes nesse período.
Campanha de Amostragem em Cuiabá 1993
Média de 24 horas
0
2000
4000
6000
8000
10000
12000
8/7/93
15/7/93
22/7/93
29/7/93
5/8/93
12/8/93
19/8/93
26/8/93
2/9/93
9/9/93
16/9/93
23/9/93
30/9/93
7/10/93
14/10/93
21/10/93
28/10/93
4/11/93
11/11/93
18/11/93
25/11/93
2/12/93
9/12/93
16/12/93
23/12/93
30/12/93
Concentração de BC (ng/m
3
)
Black Carbon - Aetalômetro
Média do BC = 1958,8 ng/m
3
Figura 20 – Série temporal das concentrações de
black carbon, em média
de 24 horas obtidas pelo monitor Aetalômetro. Campanha de
amostragem para o ano de 1993.
55
Campanha de Amostragem em Cuiabá 1994
Média de 24 horas
0
1000
2000
3000
4000
5000
6000
7000
8000
9000
1/1/94
15/1/94
29/1/94
12/2/94
26/2/94
12/3/94
26/3/94
9/4/94
23/4/94
7/5/94
21/5/94
4/6/94
18/6/94
2/7/94
16/7/94
30/7/94
13/8/94
27/8/94
10/9/94
24/9/94
Concentraçao de BC (ng/m
3
)
Black Carbon - Aetalômetro
Média do BC = 1400,5 ng/m
3
Figura 21 – Série temporal das concentrações de
black carbon, em média
de 24 horas obtidas pelo monitor Aetalômetro. Campanha de
amostragem para o ano de 1994.
3 – COMPARAÇÃO DE MEDIDAS REALIZADAS PELO AFG E O
AETALÔMETRO
Durante as campanhas de amostragem realizadas em Cuiabá foi utilizado,
além do AFG, o monitor Aetalômetro para medir as concentrações de
black carbon,
em 1993 e 1994. A seguir é feita uma comparação entre os resultados destes
equipamentos.
A figura 22 mostra a série temporal das concentrações de
black carbon
obtidas pelos diferentes equipamentos. As medidas de BC obtidas por refletância do
AFG apresentam-se em geral acima das medidas de BC do Aetalômetro. A
metodologia utilizada no Aetalômetro e as medidas de refletância realizadas nos
filtros do AFG baseiam-se nas propriedades de absorção de luz do material
particulado. As diferenças encontradas entre as medidas de BC podem ser devido a
alguns fatores. As concentrações de
black carbon medidas no AFG foram obtidas das
56
amostras nos filtros Nuclepore coletadas no intervalo de tempo de 3 a 5 dias,
enquanto as concentrações do BC foram obtidas em intervalos de tempo real em
média de 24 horas pelo Aetalômetro.
Campanha de Amostragem Cuiabá - 1993/1994
Série temporal das concentrações de BC
0,0
1,0
2,0
3,0
4,0
5,0
6,0
7,0
8,0
8/7/93
8/8/93
8/9/93
8/10/93
8/11/93
8/12/93
8/1/94
8/2/94
8/3/94
8/4/94
8/5/94
8/6/94
8/7/94
8/8/94
8/9/94
Concentração BC (µg/m
3
)
BC _AETA LÔ METRO BC_AFG
Figura 22 – Série temporal das concentrações de
black carbon (BC).
Resultados obtidos no monitor Aetalômetro e no amostrador
AFG. Comparações das medidas efetuadas nos anos de 1993 e
1994.
A figura 23 apresenta uma regressão linear entre as concentrações de BC do
Aetalômetro e o AFG. Observa-se que não há uma boa correlação entre elas com R
2
em torno de 0,6.
A comparação da concentração de BC do aetalômetro com o AFG ficou um
pouco prejudicada, devido à redução do número de resultados obtidos pelo
aetalômetro que foram registrados em tempo real, em intervalos de 10 em 10 min,
durante o período da campanha de amostragem dos anos de 1993 a 1994, enquanto
os filtros do AFG foram amostrados em intervalos de 3 a 5 dias. A análise de
refletância tem limitações para grandes concentrações de BC. Nas baixas
concentrações (BC < 1 µg/m
3
) os resultados são melhores.
57
Campanha de Amostragem Cuiabá - 1993/1994
Comparação das medidas de BC
R
2
= 0,6242
0
1
2
3
4
5
6
7
012345678
BC_AFG (
μ
g/m
3
)
BC_AETALÔMETRO
(
g
/m
3
)
Figura 23 – Regressão linear entre medidas de concentração de
black
carbon
, obtidas pelo Aetalômetro e análise de refletância dos
filtros finos do AFG em médias de 24 horas.
58
CAPÍTULO IV – ANÁLISE DOS RESULTADOS
Os dados foram processados utilizando o software SPSS 12.0 for Windows
(
Statistical Package for the Social Sciences) que faz todas as operações necessárias à
obtenção de componentes principais e agrupamento hierárquico, incluindo o
tratamento prévio de padronização e escalonamento dos dados, que propiciarão na
identificação e quantificação de fontes nas estações seca e úmida para os particulados
fino e grosso.
1 – IDENTIFICAÇÃO DE FONTES DO MATERIAL PARTICULADO FINO
E GROSSO PARA A ESTAÇÃO SECA
1.1 – Análise de Componentes Principais das frações fina e grossa
A análise de componentes principais obtida para o material particulado fino
e grosso foi realizada sobre uma extensa base de dados com 49 variáveis e 99
amostras (para a ACP do particulado fino foi retirado o elemento Ge). A tabela 4
apresenta a matriz das cargas fatoriais (
factor loadings) obtida para as frações fina e
grossa do material particulado da estação seca. As comunalidades que apresentam os
maiores valores indicam que as componentes obtidas explicam a maior parte da
variabilidade de cada variável.
A comunalidade é importante para se controlar a validade da ACP.
Comunalidade muito baixa para determinada variável significa que o modelo não
explica satisfatoriamente esta variável, devendo ser reavaliado ou incluído mais uma
componente (CASTANHO, 1999).
59
Tabela 4 – Matriz das cargas fatoriais (
factor loadings) obtida a partir da ACP
das frações fina e grossa do aerossol amostrado em Cuiabá durante a estação seca.
Estação Seca
Fração Fina Fração Grossa
Variáveis
Queima
de
Biomassa
Ressuspensão
de poeira
Urbano
1
Urbano
2
Comuna-
lidade
Ressuspensão
de poeira
Queima
de
Biomassa
Aerossol
Biogênico
Comuna-
lidade
MP 0.87 0.28 -0.18 0.02 0.90 0.76 0.52 0.06 0.90
BC 0.82 0.42 -0.25 0.04 0.94 0.70 0.59 0.15 0.89
S 0.86 0.15 0.00 0.07 0.88 0.51 0.64 0.23 0.84
K 0.85 0.42 -0.14 0.02 0.94 0.81 0.48 0.09 0.94
Y -0.81 -0.29 0.38 -0.04 0.94 -0.79 -0.15 -0.26 0.86
I 0.78 0.36 -0.09 -0.10 0.86 0.42 0.56 -0.02 0.87
Cl 0.76 0.18 0.06 0.07 0.69 0.63 0.53 -0.06 0.76
Br 0.72 0.27 -0.03 -0.05 0.75 0.04 0.61 0.12 0.74
Sr -0.69 -0.36 0.40 -0.05 0.81 0.41 0.62 -0.17 0.64
Zn 0.64 0.58 -0.18 0.28 0.90 0.64 0.52 0.26 0.81
Lu -0.60 -0.28 0.56 -0.02 0.89 0.88 0.10 -0.05 0.79
Ba -0.56 0.10 0.44 0.23 0.72 0.88 0.20 0.18 0.88
Zr -0.55 -0.07 0.41 -0.03 0.68 0.81 0.20 0.00 0.72
Si 0.21 0.95 -0.09 0.07 0.96 0.96 0.22 0.03 0.98
Fe 0.13 0.95 0.02 0.07 0.94 0.95 0.17 0.10 0.97
Al 0.20 0.95 -0.02 0.02 0.95 0.96 0.22 -0.01 0.98
Sc 0.21 0.95 -0.02 0.08 0.96 0.97 0.18 0.02 0.98
Sm 0.26 0.94 -0.02 0.09 0.97 0.96 0.18 0.04 0.97
Ti 0.24 0.94 -0.06 0.07 0.96 0.93 0.24 -0.02 0.94
La 0.27 0.90 -0.05 0.11 0.92 0.96 0.15 0.05 0.97
Mn 0.49 0.76 -0.12 0.18 0.90 0.78 0.47 0.08 0.88
Ca 0.31 0.47 -0.08 -0.06 0.45 0.52 0.61 0.02 0.73
Cr -0.33 -0.06 0.79 -0.11 0.79 -0.04 0.01 0.13 0.79
Co -0.14 0.05 0.72 0.13 0.60 0.89 0.20 0.05 0.91
Eu -0.48 -0.29 0.59 0.13 0.74 0.47 -0.14 0.16 0.77
As 0.16 0.37 -0.56 0.44 0.76 0.62 0.33 -0.25 0.82
Mg -0.15 0.10 0.54 0.21 0.80 0.53 0.55 -0.13 0.70
Mo -0.53 -0.14 0.33 -0.15 0.84 -0.02 0.00 0.00 0.80
Se -0.19 -0.16 0.45 0.03 0.78 -0.01 -0.20 -0.25 0.69
Rb 0.37 0.07 0.40 -0.03 0.73 0.69 0.24 -0.02 0.59
V 0.09 0.40 0.02 0.71 0.79 0.86 0.27 0.09 0.88
Ni -0.46 0.04 0.34 0.64 0.82 0.23 0.35 -0.28 0.57
Pb 0.22 0.11 -0.08 0.56 0.62 0.53 0.28 0.12 0.59
Ag -0.54 -0.28 0.43 0.01 0.94 -0.28 -0.05 -0.09 0.96
Th -0.17 0.41 0.35 -0.10 0.75 0.95 0.17 0.06 0.97
Cu 0.44 0.18 -0.04 0.39 0.74 0.73 0.28 0.25 0.78
Cd -0.31 -0.05 0.08 -0.04 0.76 -0.11 0.03 -0.02 0.87
Sb 0.18 0.44 -0.21 0.30 0.77 0.37 0.56 0.22 0.83
P -0.02 0.10 0.09 0.05 0.81 0.53 0.49 0.21 0.66
Au 0.00 0.05 0.01 0.14 0.80 0.24 0.18 0.66 0.59
Ce -0.19 -0.35 0.38 -0.22 0.66 0.58 -0.09 -0.19 0.61
Cs -0.10 0.17 0.15 0.31 0.65 0.92 0.19 0.05 0.91
Ga -0.12 0.28 0.06 0.08 0.77 0.82 0.28 -0.02 0.81
Ge - - - - - -0.74 -0.01 -0.41 0.79
In -0.49 0.09 0.38 -0.07 0.69 -0.03 -0.04 -0.14 0.83
Na 0.28 0.06 0.03 -0.07 0.65 0.49 0.23 -0.29 0.55
Nb -0.68 -0.26 0.35 -0.03 0.73 -0.56 -0.01 -0.25 0.77
Sn -0.30 -0.16 -0.15 -0.04 0.76 -0.34 -0.18 -0.14 0.88
W -0.11 -0.05 0.05 0.00 0.73 0.46 0.04 0.14 0.67
Autovalor 17.95 6.48 2.99 1.83 - 26.25 4.75 1.17
-
60
Na fração fina, após a rotação VARIMAX, quatro componentes foram
identificadas, explicando 80,0% da variabilidade dos dados. Uma componente
carregada com MP, BC, K, S, Cl, Br, Zn e I, estão associados com a queima de
biomassa (emissão de aerossóis pirogênicos). Outra componente está altamente
carregada com elementos Al, Si, Fe, Ti, Sc, La, Sm, Mn, Ca e Th e são atribuídos à
ressuspensão de poeira do solo. Duas componentes urbanas, denominadas de urbano
1 e urbano 2, por apresentarem, distintamente, cargas fatoriais de elementos
traçadores ou característicos de poluição urbana. Uma carregada com os elementos
V, Cu, As, Sb e Pb e outra com Co e Eu, estas componentes podem estar associadas
com as emissões de poluição da área urbana de Cuiabá.
A ACP identificou, após a rotação VARIMAX, três componentes na fração
grossa do particulado explicando 80,7% da variabilidade dos dados. A primeira é
atribuída a ressuspensão de poeira do solo e está altamente carregada com os
elementos Fe, Al, Si, Ti, Sc, Th, Sm, La e também Ca, V, Mn, K, MP e Pb estão
correlacionados com esta componente. A presença do Pb sugere que o aerossol de
poluição da área urbana pode também ser incluído nesta componente, de acordo com
ECHALAR et al., 1998. A segunda componente é atribuída às emissões da queima
de biomassa, entretanto pode ser notado que deve haver alguma contribuição de
emissões biogênicas e os seguintes elementos estão associados a esta componente:
MP, Cl, S, I, K, Br, Sr, e Mn. A terceira componente mostra a presença do P,
indicando que pode lhe ser atribuída às emissões biogênicas.
1.2 – Análise por Agrupamento das frações fina e grossa
A Análise hierárquica de Agrupamentos (HCA), do inglês hierarchical
cluster analysis
, é um método multivariado de aprendizagem não supervisionada. O
objetivo da HCA é exibir os dados em um espaço bidimensional, de maneira a
enfatizar os seus agrupamentos e padrões naturais. Assume-se que a distância entre
os pontos (objetos ou variáveis) reflete a similaridade de suas propriedades, portanto
quanto mais próximos estiverem os pontos no espaço amostral, mais similares eles
serão.
61
Os resultados são fornecidos na forma de dendogramas, que agrupam
objetos ou variáveis em função das similaridades (variando de 0, para similaridade
total, até 25, para total dissimilaridade) ou das distâncias. Existem várias maneiras de
agrupar os pontos. As medidas de similaridade mais usadas são a distância euclidiana
e o coeficiente de correlação. As técnicas de agrupamento mais usadas são as
baseadas na distância do ponto vizinho mais próximo e na distância média dos outros
pontos. O dendograma, portanto, relaciona os elementos que têm grau de semelhança
e associação por agrupamento das componentes principais, obtidas na ACP, os quais
caracterizam as fontes ou processos de formação de poluentes.
Para análise de Agrupamento hierárquico de variáveis foram realizadas
sobre as mesmas bases de dados da estação seca utilizadas na ACP. Foi aplicado o
método Ward, do SPSS, que é considerada uma das melhores estratégias para
agrupamento hierárquico. A figura 24 mostra os dendogramas relativos à análise por
agrupamento com a finalidade de fornecer uma idéia qualitativa do grau de
associação entre os elementos dos aerossóis fino e grosso, para a estação seca. Os
números situados na horizontal da parte superior da figura do dendograma (de 0 a
25) representam o coeficiente de semelhança que agrupam os elementos das
componentes principais obtidas na ACP. Os números na vertical, correspondem a
ordem seqüencial do MP, BC e dos 47 elementos da base de dados utilizados na
ACP.
Conforme mostrou a ACP, foi identificado um agrupamento com elementos
que caracterizam a queima de biomassa tais com o BC, MP, K, I, Br e S, tanto na
fração fina como na fração grossa do aerossol amostrado durante a estação seca. Um
segundo grupo com elementos característicos de poeira solo, Al, Sc, Sm, Si, Fe, La e
Mn. A análise por agrupamento ratifica o grupo de elementos associados à poluição
urbana retida na fração fina do aerossol, tais como V, Cu, As, Sb e Pb. Na fração
grossa (figura 24b) a análise por agrupamento complementa a ACP, identificando o P
como um elemento característico com emissões biogênicas, associado com K, S e
Mn.
62
C A S O 0 5 10 15 20 25 (Coeficiente de Semelhança)
Label Num +---------+---------+---------+---------+---------+
Al 5 òø
Sc 12 òú
Sm 42 òú
Si 6 òú
Ti 13 òôòø
Fe 17 òú ó
La 40 ò÷ ó
Mn 16 òûòôòòòòòòòø
Zn 21 ò÷ ó ó
Ca 11 òòò÷ ó
BC 2 òø ó
K 10 òú ùòòòòòòòø
MP 1 òú ó ó
I 37 òú ó ó
S 8 òú ó ó
Br 25 òôòòòòòòòòò÷ ó
Cl 9 ò÷ ó
Th 48 òòòòòø ùòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòø
Cu 20 òòòø ùòòòòòø ó ó
Sb 36 òòòú ó ó ó ó
As 23 òòòôòú ó ó ó
Pb 47 òòò÷ ó ó ó ó
Na 3 òòòûò÷ ùòòòòòòò÷ ó
Cs 38 òòò÷ ó ó
V 14 òûòòòø ó ó
Ni 19 ò÷ ùòø ó ó
P 7 òòòûò÷ ó ó ó
Au 46 òòò÷ ùòòò÷ ó
Ga 22 òûòòòø ó ó
W 45 ò÷ ùò÷ ó
Mg 4 òòòûò÷ ó
Cd 33 òòò÷ ó
Se 24 òûòø ó
Ce 41 ò÷ ó ó
Sn 35 òòòôòòòø ó
Rb 26 òòò÷ ó ó
Cr 15 òûòø ùòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòò÷
Co 18 ò÷ ó ó
Zr 29 òø ó ó
Mo 31 òú ùòòò÷
Ba 39 òôòú
In 34 ò÷ ó
Ag 32 òø ó
Eu 43 òú ó
Sr 27 òôò÷
Y 28 òú
Lu 44 òú
Nb 30 ò÷
a) Estação seca – Fração fina
63
C A S O 0 5 10 15 20 25 (Coeficiente de semelhança)
Label Num +---------+---------+---------+---------+---------+
La 41 òø
Sm 43 òú
Al 5 òú
Sc 12 òú
Th 49 òú
Fe 17 òú
Si 6 òú
Ti 13 òú
Cs 39 òú
V 14 òú
Ba 40 òú
Co 18 òôòø
Lu 45 òú ùòòòòòø
Ga 22 ò÷ ó ó
Rb 27 òûò÷ ó
Zr 30 ò÷ ó
Mg 4 òûòø ó
Ca 11 ò÷ ó ó
MP 1 òø ó ùòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòø
K 10 òú ùòø ó ó
BC 2 òôòú ó ó ó
Mn 16 òú ó ó ó ó
S 8 ò÷ ó ó ó ó
P 7 òòòú ó ó ó
Cl 9 òûòú ùòòò÷ ó
As 24 ò÷ ó ó ó
Sr 28 òòò÷ ó ó
Cu 20 òûòø ó ó
Zn 21 ò÷ ùòú ó
Pb 48 òòò÷ ó ó
Au 47 òòòòò÷ ó
Y 29 òòòòòòòûòòòòòòòòòòòø ó
Nb 31 òòòòòòòú ó ó
Sn 36 òòòòòòò÷ ó ó
In 35 òòòòòòòûòòòø ùòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòò÷
Sb 37 òòòòòûò÷ ó ó
Br 26 òûòòò÷ ó ó
I 38 ò÷ ùòòòòòòò÷
Mo 32 òòòûòòòø ó
W 46 òòò÷ ùòø ó
Ce 42 òòòûòø ó ó ó
Eu 44 òòò÷ ùò÷ ùò÷
Na 3 òòòòò÷ ó
Ag 33 òòòòòòòø ó
Cd 34 òòòòòø ùò÷
Cr 15 òòòûòú ó
Se 25 òòò÷ ùò÷
Ni 19 òòòòò÷
b) Estação seca - Fração Grossa
Figura 24 – Dendogramas obtidos pela análise de agrupamento utilizando
as variáveis obtidas na estação seca dos aerossóis a) fino e b)
grosso.
64
1.3 – Análise de Componentes Principais Absoluta das frações
fina e grossa.
A figura 25 mostra a média de contribuição estimada pela análise de
componentes principais absoluta (APCA) para cada componente identificada na
massa do particulado fino e grosso associada a cada fonte. A componente urbana na
fração fina contribui apenas com 15% do MPF. A queima de biomassa é claramente
uma fonte dominante na estação seca, com uma contribuição média com cerca de
64%
do MPF. A ressuspensão de poeira solo é responsável, em média, com cerca de
um quinto do MPF.
A ressuspensão do solo é uma fonte principal do particulado grosso em
Cuiabá durante a estação seca. Como mostra a figura 25b, ela é em média,
responsável por cerca de 57% do MPG. As emissões biogênicas e a queima de
biomassa contribuem com 4 e 39% do MPG, respectivamente.
Fontes de Emissão de MPF
Estação Seca
Poluição Urbana
15%
Ressuspensão de
poeira
21%
Queima de
Biomassa
64%
(a)
65
Fontes de Emissão de MPG
Estação Seca
Queima de
Biomassa
39%
Ressuspensão de
poeira
57%
Emissões
Biogênicas
4%
(b)
Figura 25 – Contribuições das fontes de emissões de material particulado
a) fino e b) grosso em termos da porcentagem média da massa
do aerossol durante a estação seca.
2 – IDENTIFICAÇÃO DE FONTES DO MATERIAL PARTICULADO FINO
E GROSSO PARA A ESTAÇÃO ÚMIDA
2.1 – Análise de Componentes Principais das frações fina e grossa
A análise de componentes principais foi realizada sobre a base de dados das
frações fina e grossa do particulado com 49 variáveis e 80 amostras, obtidos na
estação úmida (para a ACP do particulado fino foi retirado o elemento Ge). A tabela
5 apresenta a matriz das cargas fatoriais (
factor loadings) obtida para as frações fina
e grossa do material particulado da estação úmida e suas respectivas comunalidades.
Após a análise de componentes principais (ACP) com a rotação
VARIMAX, cinco componentes foram identificadas, na fração fina do aerossol,
explicando 86,8% da variabilidade dos dados. A primeira componente está altamente
carregada com os elementos Lu, Sr, Cr, Co, Mo, Th, Rb, Ag, Ba, Ce e In e lhe foi
atribuída às emissões biogênicas. Entretanto, alguns elementos desta componente
66
podem estar associados à queima de biomassa e às emissões urbanas. A segunda
componente mostra uma alta associação com os elementos Al, Fe, Si, Sc, Sm, Ti, La,
Mn e Ca, que têm características de composição do solo, portanto, essa componente
foi identificada como ressuspensão de poeira do solo. As componentes três e cinco
estão altamente carregadas com os seguintes elementos As, Pb, Cu, Sb, Zn, V e Ni,
que estão associados às emissões de poluição da área urbana de Cuiabá. A quarta
componente apresenta os elementos I, Sn e BC, e foi atribuída à queima de biomassa.
A ACP identificou quatro componentes na fração grossa do aerossol, após a
rotação VARIMAX, explicando 87,8% da variabilidade dos dados. A primeira
componente está altamente carregada com os elementos característicos do solo (Fe,
Al, Si, Ti), a essa componente foi atribuída a ressuspensão de poeira do solo.
Também está correlacionado com esta componentes a MP, K, Mn, Sc, Th e o Pb. A
segunda e terceira componentes estão associadas a elementos que podem estar
indicando uma fonte de poluição urbana, tais como: Br, Mo, Ag, As, Cu e Pb. A
terceira componente está carregada com S, Sr, Ca, Mg e P, e lhe foi atribuída às
emissões biogênicas.
67
Tabela 5 – Matriz dos autovetores (
factor loadings) obtida a partir da ACP,
das frações fina e grossa do aerossol amostrado em Cuiabá durante a estação úmida.
Estação Úmida
Fração Fina
Fração Grossa
Variáveis
Aerossol
Biogênico
Ressusp.
de poeira
Urbano
1
Queima
de
Biomassa
Urbano
2
Com.
Ressusp.
de poeira
Urbano
1
Aerossol
Biogênico
Urbano
2
Com.
PM -0.81 0.41 0.08 0.02 0.11 0.92 0.95 -0.07 0.23 0.15 0.99
BC -0.67 0.55 0.12 0.26 0.22 0.91 0.87 -0.01 0.21 0.30 0.94
S -0.66 0.34 0.05 -0.14 0.21 0.79 0.68 0.28 0.36 0.32 0.82
K -0.79 0.44 0.05 0.09 0.15 0.94 0.97 -0.01 0.20 0.07 0.98
Y 0.84 -0.43 -0.12 -0.15 0.00 0.95 -0.03 0.25 -0.03 0.06 0.86
I -0.77 0.40 0.02 0.28 0.05 0.92 0.83 0.26 0.06 -0.01 0.79
Cl -0.25 -0.03 0.04 -0.68 0.06 0.78 0.52 -0.24 0.20 0.11 0.63
Br -0.34 0.14 0.10 0.15 0.28 0.82 -0.26 0.85 0.09 -0.09 0.87
Sr 0.64 -0.46 -0.01 -0.07 -0.06 0.78 0.33 -0.13 0.80 0.06 0.84
Zn -0.25 0.35 0.66 0.12 0.38 0.85 0.79 0.03 0.29 0.33 0.89
Lu 0.90 -0.23 -0.05 -0.04 -0.09 0.88 0.92 -0.06 0.15 0.04 0.88
Ba 0.86 0.12 -0.09 0.03 0.14 0.82 0.93 -0.01 0.12 0.16 0.94
Zr 0.54 0.05 -0.09 -0.30 0.05 0.88 0.79 -0.21 -0.38 -0.02 0.84
Si -0.31 0.93 0.04 -0.05 0.05 0.97 0.93 -0.21 0.22 0.14 0.98
Fe -0.14 0.95 0.08 0.06 -0.03 0.95 0.95 -0.02 0.10 0.18 0.96
Al -0.24 0.95 0.06 -0.03 -0.03 0.97 0.98 -0.10 0.06 0.08 0.99
Sc -0.12 0.95 0.07 -0.03 0.07 0.96 0.97 -0.10 0.07 0.15 0.99
Sm -0.16 0.96 0.10 0.02 0.09 0.98 0.98 -0.09 0.06 0.13 0.99
Ti -0.32 0.91 0.08 0.01 0.12 0.98 0.94 -0.16 0.15 0.22 0.98
La -0.22 0.94 0.06 0.08 0.12 0.97 0.98 -0.07 0.06 0.11 0.99
Mn -0.36 0.80 0.09 0.10 0.33 0.92 0.95 -0.16 0.17 0.16 0.98
Ca -0.32 0.36 -0.04 -0.18 0.05 0.84 0.28 -0.16 0.90 0.11 0.95
Cr 0.83 -0.19 -0.06 -0.14 0.16 0.82 -0.03 0.88 -0.13 0.06 0.83
Co 0.73 0.33 0.00 -0.01 -0.01 0.82 0.94 -0.03 0.19 0.16 0.96
Eu 0.82 -0.34 0.01 -0.09 0.01 0.90 0.12 0.83 -0.12 0.17 0.78
As -0.48 0.27 0.27 0.08 0.56 0.78 0.46 -0.10 0.15 0.46 0.85
Mg 0.12 0.14 -0.04 0.26 -0.09 0.89 0.48 -0.22 0.79 0.09 0.93
Mo 0.84 -0.26 -0.18 0.03 -0.20 0.89 0.04 0.53 -0.12 -0.38 0.87
Se 0.69 -0.30 -0.02 0.01 0.01 0.70 -0.16 0.75 -0.21 0.06 0.79
Rb 0.78 -0.07 -0.07 -0.18 0.18 0.74 0.76 0.00 -0.51 -0.06 0.90
V 0.03 0.48 0.10 0.03 0.77 0.91 0.88 0.12 0.12 0.28 0.93
Ni 0.57 0.03 0.11 -0.06 0.74 0.91 0.43 0.36 0.56 0.11 0.88
Pb -0.05 0.12 0.97 0.00 0.06 0.97 0.71 0.17 0.11 0.58 0.91
Ag 0.88 -0.36 0.01 -0.04 0.05 0.98 -0.25 0.88 -0.09 -0.11 0.91
Th 0.76 0.27 0.01 -0.06 -0.08 0.82 0.84 -0.06 0.45 0.12 0.95
Cu -0.01 0.01 0.98 -0.01 -0.03 0.97 0.52 -0.01 0.16 0.70 0.82
Cd 0.59 0.08 0.32 -0.10 0.08 0.89 -0.35 0.47 -0.09 -0.22 0.91
Sb -0.06 0.44 0.49 -0.09 0.26 0.85 0.37 -0.02 0.07 0.73 0.90
P -0.04 -0.35 -0.03 0.01 0.19 0.83 0.12 -0.29 0.60 -0.01 0.55
Au 0.12 -0.28 0.05 -0.09 -0.12 0.85 0.01 -0.05 -0.04 -0.02 0.89
Ce 0.72 -0.26 0.01 0.07 -0.23 0.77 0.59 0.20 -0.41 0.09 0.91
Cs 0.77 -0.29 0.11 -0.12 0.16 0.83 0.93 -0.12 0.19 0.09 0.93
Ga 0.32 0.28 0.11 0.23 0.03 0.79 0.75 0.00 0.09 0.18 0.95
Ge - - - - - - 0.11 0.30 0.55 0.04 0.75
In 0.79 -0.06 -0.06 0.01 -0.09 0.93 0.30 0.36 0.11 -0.08 0.91
Na -0.79 0.06 -0.07 -0.23 -0.01 0.86 0.65 -0.16 0.18 0.04 0.67
Nb 0.84 -0.31 -0.07 0.04 -0.01 0.88 -0.57 0.47 -0.41 -0.16 0.85
Sn -0.15 -0.04 -0.01 0.93 0.01 0.91 -0.60 0.29 -0.05 -0.13 0.76
W 0.75 -0.10 0.00 0.11 0.06 0.71 0.55 0.02 0.20 -0.07 0.84
autovalor 21.07 8.41 3.48 2.60 1.89 - 26.09 6.30 3.99 3.34 -
68
2.2 – Análise por Agrupamento das frações fina e grossa
A análise de agrupamento hierárquico foi realizada sobre a base de dados
do material particulado fino e grosso para a estação úmida, produzindo os
dendogramas mostrados nas figuras 26a e 26b.
C A S O 0 5 10 15 20 25 (Coeficiente de semelhança)
Label Num +---------+---------+---------+---------+---------+
Cu 20 òûòø
Pb 47 ò÷ ùòø
Zn 21 òûò÷ ó
As 23 ò÷ ó
Cd 33 òòòòòôòòòø
V 14 òûòø ó ó
Ni 19 ò÷ ùò÷ ó
Sb 36 òòò÷ ó
Ca 11 òòòø ùòòòòòòòø
Zr 29 òòòú ó ó
P 7 òòòôòòòø ó ó
Cl 9 òòòú ó ó ó
Au 46 òòò÷ ùò÷ ó
Sn 35 òø ó ó
Mg 4 òôòòòòò÷ ùòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòø
Ga 22 ò÷ ó ó
La 40 òø ó ó
Sm 42 òú ó ó
Al 5 òú ó ó
Sc 2 òú ó ó
Si 6 òú ó ó
Ti 13 òôòòòòòòòø ó ó
Fe 17 òú ó ó ó
Mn 16 ò÷ ó ó ó
MP 1 òø ùòòòòòòò÷ ó
K 10 òú ó ó
BC 2 òôòø ó ó
I 37 òú ó ó ó
Na 3 òú ùòòòòò÷ ó
S 8 ò÷ ó ó
Br 25 òòò÷ ó
In 34 òø ó
Ba 39 òú ó
Th 48 òú ó
W 45 òôòø ó
Co 18 ò÷ ó ó
Rb 26 òø ó ó
Cs 38 òú ùòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòò÷
Se 24 òú ó
Sr 27 òú ó
Y 28 òú ó
Ag 32 òôò÷
Nb 30 òú
Eu 43 òú
Lu 44 òú
Mo 31 òú
Cr 15 òú
Ce 41 ò÷
a) Estação úmida – Fração fina
69
C A S O 0 5 10 15 20 25 (Coeficiente de semelhança)
Label Num +---------+---------+---------+---------+---------+
La 40 òø
Sm 42 òú
Al 5 òú
Sc 12 òú
Ti 13 òú
Mn 16 òú
MP 1 òú
Si 6 òú
Fe 17 òú
Co 18 òú
K 10 òôòø
Cs 38 òú ó
Lu 44 òú ó
Th 48 ò÷ ùòø
Ga 22 òûòú ó
W 45 ò÷ ó ó
V 14 òø ó ó
Ba 39 òú ó ùòø
BC 2 òú ó ó ó
Zn 21 òôò÷ ó ó
S 8 òú ó ó
I 37 ò÷ ó ùòòòòòòòòòø
Na 3 òòòûò÷ ó ó
Cl 9 òòò÷ ó ó
Rb 27 òø ó ó
Zr 30 òôòòòòò÷ ó
Ce 41 ò÷ ùòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòø
Mg 4 òø ó ó
Ca 11 òôòø ó ó
Sr 28 ò÷ ùòòòòòø ó ó
P 7 òòò÷ ó ó ó
As 24 òûòø ùòòòòòòò÷ ó
Sb 36 ò÷ ùòòòø ó ó
Pb 47 òûò÷ ùò÷ ó
Cu 20 ò÷ ó ó
Ni 19 òòòûòòò÷ ó
Y 29 òòò÷ ó
Cr 15 òø ó
Eu 43 òôòòòòòòòø ó
Br 26 òú ó ó
Ag 33 òú ó ó
Se 25 ò÷ ó ó
Nb 31 òûòòòø ùòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòòò÷
Sn 35 ò÷ ùòòòú
Au 46 òòòòò÷ ó
Cd 33 òø ó
In 34 òôòòòòòòò÷
Mo 32 ò÷
b) Estação úmida – Fração grossa
Figura 26 – Dendogramas obtidos pela análise de agrupamento utilizando
as variáveis obtidas na estação úmida dos aerossóis a) fino e b)
grosso.
70
Os dois dendogramas mostram para a estação úmida as frações fina e grossa
do aerossol, uma associação entre o grupo de elementos característicos do solo, como
o La, Sm, Al, Sc, Ti, Fe e Mn. A análise de agrupamento mostra no dendograma uma
associação de elementos provenientes de emissões da queima de biomassa, como K,
I, Na, S, BC e MP. Outro agrupamento destacado pelos dendogramas das duas
frações, são os elementos associados à poluição urbana, tais como V, Ni, Cu, Sb, As
e Pb. Na fração grossa do aerossol (figura 26b) o dendograma agrupa os elementos
traçadores da fonte de emissões biogênicas, como o Mg, Ca, Sr e P.
2.3 – Análise de Componentes Principais Absoluta das frações
fina e grossa.
A figura 27a mostra de forma ilustrativa a porcentagem de concentração de
particulado fino medida, associada a cada fonte. Os resultados da ACPA para o
particulado fino na cidade de Cuiabá durante a estação úmida evidenciam as
emissões biogênicas como uma fonte dominante das partículas finas, contribuindo
com cerca de 58% do MPF. As demais fontes, tais como, ressuspensão de poeira do
solo, poluição urbana e queima de biomassa são responsáveis por 28, 13 e 1% do
MPF, respectivamente.
Fontes de Emissão de MPF
Estação Úmida
Ressuspensão de
poeira
28%
Poluiç ão
Urbana
13%
Queima de
Biomassa
1%
Emissões
Biogênicas
58%
(a)
71
Fontes de Emissão de MPG
Estação Úmida
Poluição Urbana
16%
Ressuspensão de
poeira
68%
Emissões
Biogênicas
16%
(b)
Figura 27 – Contribuições das fontes de emissões de material particulado
a) fino e b) grosso em termos da porcentagem média da massa
do aerossol durante a estação úmida.
Os resultados da ACPA (figura 27b) ressaltam que, também na estação
úmida a ressuspensão de poeira do solo é uma fonte dominante das partículas
grossas, contribuindo com cerca de 68% do MPG. A poluição urbana e as emissões
biogênicas são responsáveis, cada uma, por 16% do MPG.
72
CAPÍTULO V – CONCLUSÃO
Recorrendo a metodologias analíticas e de amostragem, foi possível obter a
identificação, caracterização e quantificação das principais fontes de emissões de
poluentes para a região urbana da cidade de Cuiabá. Em campanha de amostragem
em longo prazo, foi coletada uma extensa base de dados com informações sobre o
aerossol atmosférico.
Durante o período da estação seca foi observada grande variabilidade das
concentrações atmosféricas de material particulado inalável, mostrando uma
marcante sazonalidade, com valores de 130 µg m
-3
ou mais durante os meses de
agosto e setembro todos os anos.
Foram identificadas três principais fontes de emissão de aerossol: queima
de biomassa, emissões de biogênico natural de vegetação e ressuspensão de poeira do
solo. O estudo analítico também identificou pequenas contribuições de fontes
urbanas locais, as quais atingiram cerca de 15% da massa do aerossol na estação
úmida.
Uma grande diferença na contribuição de cada fonte de emissão de material
particulado na atmosfera foi observada entre as estações seca e úmida e para as
frações fina e grossa. As emissões de queima de biomassa dominaram a moda fina do
aerossol durante a estação seca, em virtude do aumento das queimadas na região com
cerca de 64% da massa do aerossol.. Por outro lado, a ressuspensão de poeira do solo
dominou a moda grossa nesta estação, com cerca de 57% da massa do aerossol.
Durante a estação úmida os aerossóis biogênicos, que resultam das emissões naturais
de vegetação, tiveram contribuições marcantes em ambas as frações fina e grossa do
aerossol. Durante esta estação, a fração grossa foi dominada também pela
ressuspensão de poeira do solo, contribuindo cm cerca de 68% da massa do aerossol.
73
A tabela 6 sintetiza a contribuição, em porcentagem, das fontes de emissão
do material particulado fino e grosso obtida na ACPA, identificada pela ACP.
Tabela 6 – Contribuição das fontes de emissão de material
particulado fino e grosso nas estações seca e úmida.
Estação Seca Estação Úmida
Fontes
Fração
Fina
Fração
Grossa
Fração
Fina
Fração
Grossa
Queima de
Biomassa
64% 39% 1% 16%
Ressuspensão
de poeira
21% 57% 28% 68%
Poluição
Urbana
15% - 13% 16%
Aerossol
Biogênico
- 4% 58% -
A observação na razão da concentração de
black carbon (BC) para a
concentração de massa do particulado fino (MPF), isto é, a participação do BC na
fração fina do aerossol, mostra uma marcante sazonalidade associada à periodicidade
das queimadas na estação seca. Isto sugere um grande impacto dos aerossóis
pirogênicos na mudança do balanço radiativo da atmosfera, com conseqüências no
ecossistema Amazônico. Os altos valores de concentrações do particulado fino na
atmosfera podem causar significante espalhamento da radiação solar pelos aerossóis,
possibilitando dessa maneira um aquecimento radiativo da atmosfera, devido às
propriedades de absorção das partículas de
black carbon.
74
1 – Sugestões para trabalhos futuros
Como sugestão para futuros trabalhos que poderão complementar o estudo
de aerossóis atmosféricos em regiões urbanas da Amazônia segue alguns tópicos
considerados como importantes e necessários.
A utilização de outros equipamentos pode ser útil na quantificação em
modelos receptores, permitindo a identificação da emissão de material particulado
para atmosfera de regiões urbanas. Por exemplo, o Monitor de Carbono para
obtenção de concentrações de carbono orgânico e
black carbon em tempo real. O
monitor TEOM (
Tapered Oscilating Monitor) para medir a concentração de
particulado presente na atmosfera em tempo real. O impactador em cascata inercial
MOUDI (
Micro Orifice Uniform Deposit Impactor), com deposição uniforme
utilizado para amostragem de particulado atmosférico, que permite a separação das
partículas em diferentes intervalos de tamanhos e o Monitor de Gases DOAS
(
Diferential Optical Absortion Spectroscopy) que obtém concentração de gases por
medidas de espectroscopia ótica.
Um estudo do perfil vertical das concentrações de aerossóis e gases na
atmosfera juntamente com monitoramento meteorológico, tais como: o vento, a
temperatura, umidade relativa do ar e a chuva, visando uma melhor compreensão na
dinâmica destes compostos e nos processos de remoção e de envelhecimento das
partículas na atmosfera. O conhecimento da composição e tamanho das partículas e
suas propriedades higroscópicas possibilitariam identificar a influência destes
compostos na formação de nuvens e na alteração das condições climáticas regionais.
Um estudo das propriedades óticas do aerossol urbano através de imagens
por satélites visando identificar qual o impacto radiativo em escala regional.
75
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