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UNIVERSIDADE FEDERAL DO MARANHÃO
DEPARTAMENTO DE BIOLOGIA
PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM
BIODIVERSIDADE E CONSERVAÇÃO - MESTRADO
MÁRIO MASAO GOTO
BIOMONITORAMENTO DE MATERIAL PARTICULADO ATMOSFÉRICO NA
ÁREA DE INFLUÊNCIA DO COMPLEXO PORTUÁRIO DE PONTA DA MADEIRA -
EM SÃO LUÍS – MA
São Luís - MA
2007
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MÁRIO MASAO GOTO
BIOMONITORAMENTO DE MATERIAL PARTICULADO ATMOSFÉRICO NA
ÁREA DE INFLUÊNCIA DO COMPLEXO PORTUÁRIO DE PONTA DA MADEIRA -
EM SÃO LUÍS – MA
Dissertação de Mestrado apresentada ao
Programa de Pós-graduação em Biodiversidade
e Conservação – Mestrado, da Universidade
Federal do Maranhão, como parte das
exigências para obtenção do título de Mestre
Orientador: Prof. Dr. Auro Atsushi Tanaka
São Luís - MA
2007
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UNIVERSIDADE FEDERAL DO MARANHÃO
DEPARTAMENTO DE BIOLOGIA
PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM
BIODIVERSIDADE E CONSERVAÇÃO - MESTRADO
MEMBROS DA COMISSÃO JULGADORA DA DISSERTAÇÃO DE MESTRADO
DE MÁRIO MASAO GOTO, APRESENTADA AO DEPARTAMENTO DE
BIOLOGIA, DA UNIVERSIDADE FEDERAL DO MARANHÃO, EM 16 DE MARÇO
DE 2007.
BANCA EXAMINADORA:
__________________________________________
Prof. Dr. Auro Atsushi Tanaka (Orientador)
Universidade Federal do Maranhão
__________________________________________
Prof. Dr. Claudemir Gomes de Santana
Secretaria Estadual Estado de Meio Ambiente do Maranhão
1
o
Examinador
__________________________________________
Prof. Dr. José Manuel Macário Rebelo
Universidade Federal do Maranhão
2
o
Examinador
AGRADECIMENTOS
Gostaria de agradecer a todos os professores do Curso de Pós-Graduação do
Mestrado de Biodiversidade e Conservação e, em especial, ao Prof. José Manuel
Macário Rebelo pelo grande apoio e incentivo. Agradeço todo o apoio técnico do
Prof. Paulo Afonso de André. Agradeço o alinhamento, a orientação, a passagem de
conhecimento e a paciência do meu Orientador Prof. Auro Atsushi Tanaka.
Agradeço o apoio e a compreensão dos meus Líderes no trabalho, João
Carlos Henriques e Marcos José dos Santos, que por diversas vezes me liberaram
para assistir e realizar as avaliações desse valoroso Curso de Pós-Graduação.
Apesar de falecidos, agradeço aos meus pais, pois sempre sinto o apoio da
minha formação de base e nos valores concretizados da perseverança, sinceridade
e honestidade. Para mim, na verdade, meus pais estão bem vivos.
Agradeço as minhas irmãs Yoko Goto, Shoko Goto, Kinoko Goto, Noriko
Goto, Juliana Goto e Julema Goto. Agradeço ao meu irmão de sangue e de
consideração Edson Goto, que sempre esteve bem perto de minhas tristezas e
alegrias.
E agradeço ao meu amor Maria de Jesus Herênio Almeida pelo apoio e
compreensão.
SUMÁRIO
LISTAS DE FIGURAS I
LISTA DE TABELAS II
LISTAS ABREVIATURAS III
RESUMO IV
ABSTRACT V
1. INTRODUÇÃO............................................................................
1
1.1. Considerações gerais.................................................................................. 1
1.2. Características de um biomonitor ................................................................ 5
1.3. Justificativas de um biomonitor.................................................................... 6
2. OBJETIVOS................................................................................
8
2.1. Objetivo Geral............................................................................................... 8
2.2. Objetivos Específicos................................................................................... 8
3. MATERIAL E METODOLOGIA...................................................
8
3.1 Equipamentos .............................................................................................. 8
3.2 Localização e descrição da área de estudo................................................. 9
3.3 Estudo da meteorologia da área aplicadas à modelagem da qual. do ar . 11
3.3.1. Caracterização da direção e velocidade do vento........................................ 12
3.3.2. Caracterização de curvas típicas de médias horárias de temperatura do ar 16
3.3.3 Rede de monitoramento da qualidade do ar da CVRD – RMQAr................ 16
3.3.4.
Princípio de funcionamento do medidor de partículas Beta (MP101M) da
18
Rede de Monitoramento da Qualidade do Ar da CVRD - RMQAr................
3.3.5 Legislação aplicada para qualidade do ar.................................................... 20
3.3.6 Modelo estatístico......................................................................................... 22
PARTE EXPERIMENTAL...........................................................
23
3.4. Biomonitoramento........................................................................................ 23
3.4.1. Espécies de plantas selecionadas para o experimento................................ 24
3.4.2. Procedimento para preparo das soluções padrões de ROFA...................... 26
3.4.3.
Procedimento para determinação da Absorbância das Amostras Padrões
de ROFA no espectrofotômetro 27
3.4.4.
Curva de Calibração da Absorbância versus Concentração das Amostras
Padrões de ROFA 28
3.4.5.
Procedimento de limpeza, coleta e acondicionamento das folhas das três
espécies de plantas do experimento 30
3.4.6.
Procedimento de medição da área foliar e extração de material
particulado da superfície das folhas das plantas com ultra-som 31
3.4.7.
Determinação Absorbância e da Concentração de Material Particulado
nas amostras coletadas. 31
3.4.8.
Determinação da Concentração equivalente em ROFA (C
PTS
) e Cálculo da
Densidade de deposição de material particulado total (D
PTS
) 32
4. RESULTADOS E DISCUSSÃO..................................................
34
4.1. Análise da pluviometria anual de 2006......................................................... 34
4.2.
Caracterização de PTS pelo método instrumental da rede de mon. da
qualidade do ar da CVRD – RMQAr em São Luís........................................ 36
4.2.1 Resultados e Análises da Estação Bacanga da RMQAr da CVRD............. 39
4.2.2. Res. e Análises de PTS da Estação V. Maranhão da RMQAr da CVRD..... 40
4.2.3. Resultados e Análises de PTS da Estação EMAP....................................... 41
4.3. Resultados das Análises de densidade de deposição foliar (D
PTS
) e PTS.... 43
4.3.1 Resultados das análises dos dados no Período de estiagem....................... 45
4.3.1.1. Análise da Estação do Bacanga – Período de est. 2005 e 2006.................. 45
4.3.1.2. Análise da Estação EMAP – Período de estiagem 2005 e 2006 ................ 47
4.3.1.3. Análise da Estação VILA MARANHÃO – Período de estiagem 2005......... 48
4.3.2. Resultados das análises dos dados no Período Chuvoso........................... 50
4.3.2.1. Análise da Estação do Bacanga – Período Chuvoso de 2006..................... 50
4.3.2.2. Análise da Estação EMAP – Período Chuvoso de 2006............................. 52
4.3.2.3. Análise da Estação VILA MARANHÃO – Período Chuvoso de 2006.......... 53
4.4
Resultados da análise global de dispersão linear entre DPTS e PTS –
Períodos de estiagem e Chuvoso de 2005 e 2006...................................... 55
5. CONCLUSÕES ..........................................................................
56
5.1.
Caracterização da qualidade do ar em termos de PTS na área de
influência do CPPM em São Luís................................................................ 56
5.2. DPTS (Biomonitoramento) versus PTS obtidos da RMQAr......................... 58
6. REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS................................................................. 60
LISTAS DE FIGURAS
FIGURA 1
Fontes Emissoras de Poluentes Atmosféricos da Região
Metropolitana de São Luís Ecosoft 2005.............................................. 11
FIGURA 2
Rosa dos Ventos Característica da Região de Estudo – Estação Aeroporto de São Luís –
Período entre 01/01/02 a 31/12/06....................................................... 13
FIGURA 3
Curva Típica de Médias Horárias de Velocidade do Vento – Aeroporto de São Luís -
Período entre 01/01/02 a 31/12/06........................................................ 14
FIGURA 4 Velocidade dos ventos na costa e em terra.......................................... 14
FIGURA 5
Freqüência dos ventos, por direção e por semestre (chuvoso e seco), em São Luis –
Dados da estação PCD do INPE.......................................................... 15
FIGURA 6
Curva Típica de Médias Horárias de Temperatura do Ar – Aeroporto
de São Luís – Entre 01/01/02 a 31/12/06.............................................
16
FIGURA 7
Loc das 3 Estações da RMQAr, em São Luís-MA...................................
18
FIGURA 8
Medidor de partículas Beta MP101M...................................................
20
FIGURA 9 Clusia fluminensis (Angiospermae – família Guttiferae)....................... 25
FIGURA 10
Schefflera actinophylla Harms (Angiospermae – Família
Araliaceae)........................................................................................... 25
FIGURA 11
Mangifera indica da família Anacardiaceae (espécie Mangifera
indica).................................................................................................. 26
FIGURA 12
Curva de calibração das soluções padrões de ROFA.........................
29
FIGURA 13
Banho de ultra-som (LS1440) para extração de material particulado
das folhas............................................................................................. 31
FIGURA 14
Pluviometria de 2006 da Estação Meteorológica da CVRD em São
Luís...................................................................................................... 35
FIGURA 15
Médias aritméticas diárias de PTS e Pluviometria entre outubro/ 05 e
dezembro/ 06....................................................................................... 38
FIGURA 16
Correlação entre valores de PTS X D
PTS
– Estação Bacanga –
Espécie Mangifera indica no Período seco.........................................
45
FIGURA 17
Correlação entre valores PTS X D
PTS
Estação do Bacanga – Espécie
Schefflera actinophylla no Período de estiagem.................................. 46
FIGURA 18
Correlação entre valores PTS X D
PTS
do Bacanga – Espécie Clúsia
no Período de estiagem.......................................................................
46
FIGURA 19
Correlação entre valores PTS X D
PTS
- da EMAP – Espécie Mangifera
indica no Período de estiagem........................................... 47
FIGURA 20
Correlação entre valores PTS X D
PTS
–da EMAP – Espécie Schefflera
actinophylla no Período de estiagem................................. 47
FIGURA 21
Correlação entre valores PTS X D
PTS
– Estação da EMAP – Espécie
Clusia fluminensis no Período de estiagem........................................ 48
FIGURA 22
Correlação entre valores PTS X D
PTS
- Estação da Vila Maranhão
-Espécie Mangifera indica no Período de estiagem............................ 49
FIGURA 23
Correlação entre valores PTS X D
PTS
– Estação da Vila Maranhão –
Espécie Schefflera actinophylla no Período de estiagem.................. 49
FIGURA 24
Correlação entre valores PTS X D
PTS
–Estação da Vila Maranhão –
Espécie Clusia fluminensis no Período de estiagem......................... 49
FIGURA 25
Correlação entre valores de PTS X D
PTS
– Estação do Bacanga –
Espécie Mangifera indica no Período Chuvoso................................... 50
FIGURA 26
Correlação entre valores PTS X D
PTS
–Estação do Bacanga –
Espécie Schefflera actinophylla no Período Chuvoso.......................... 51
FIGURA 27
Correlação entre valores PTS X D
PTS
– Estação do Bacanga –
Espécie Clusia fluminensis no Período Chuvoso................................. 51
FIGURA 28
Correlação entre valores PTS X D
PTS
– Estação da EMAP – Espécie
Mangifera indica no Período Chuvoso.................................................. 52
FIGURA 29
Correlação entre valores PTS X D
PTS
– Estação da EMAP – Espécie
Schefflera actinophylla no Período Chuvoso........................................ 52
FIGURA 30
Correlação entre valores PTS X DPTS –Estação da EMAP – Espécie
Clusia fluminensis no Período Chuvoso............................................... 53
FIGURA 31
Correlação entre valores PTS X D
PTS
–Estação da VILA MARANHÃO
– Espécie Mangifera indica no Período Chuvoso
53
FIGURA 32
Correlação entre valores PTS X D
PTS
– Estação da VILA MARANHÃO
– Espécie Schefflera actinophylla no Período Chuvoso.. 54
FIGURA 33
Correlação entre valores PTS X D
PTS
– Estação da VILA MARANHÃO
– Espécie Clusia fluminensis no Período Chuvoso......... 54
LISTA DE TABELAS
Tabela 1 Padrões de Qualidade do Ar - Resolução CONAMA 03/1990............. 21
Tabela 2 Critérios para Episódios Agudo de Poluição do Ar............................... 22
Tabela 3 Absorbância X Concentração.............................................................. 29
Tabela 4
Médias arit. de PTS obtidas, RMQAr, no período out/05 a dez/06.......
37
Tabela 5
Resultados de Biomonitoramento e PTS – Período est. de 2005 e 2006.......
43
Tabela 6 Resultados de Biomonitoramento e PTS – Período Chuvoso de 2006 44
Tabela 7
Equação da linha de tendência e coeficiente de correlação entre D
PTS
(g/m
2
) e PTS (μg/m
3
)............................................................................ 55
LISTAS ABREVIATURAS
LPAE – Laboratório de Poluição Atmosférica Experimental
FMUSP - Faculdade de Medicina da Universidade de São Paulo
PTS – Partículas Total em Suspensão
EPA – Environmental Protection Agency
PM
10
– Partículas menores ou iguais a 10µm
NE - Nordeste
ENE – Quadrante Leste Nordeste
PCD – Processamento de Controle de Dados
INPE – Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais
CVRD – Companhia Vale do Rio Doce
SE - Suldeste
NW – Noroeste
E-NE – Quadrante Leste Nordeste
RMQAR – Rede de Monitoramento da Qualidade do Ar da CVRD em São Luís
TPPM – Terminal Portuário de Ponta da Madeira
EMAP – Empresa Maranhense de Administração Portuária
GM – Detector de radioatividade Geiger-Müller
MP101M – Medidor de partículas Beta
CONAMA – Conselho Nacional de Meio Ambiente
ROFA - Residual Oil Fly Ash
C
pts
- Concentração equivalente em ROFA – (mg/L)
D
PTS
- Densidade de deposição de material particulado total – (g/m
2
)
RESUMO
Este trabalho apresenta um estudo da poluição atmosférica por materiais
particulados na área de influência do Complexo Portuário de Ponta da Madeira –
CPPM em São Luís – MA realizado por meio de biomonitoramento com deposição
foliar. Para a realização deste estudo as espécies de plantas selecionadas foram a
Clusia fluminensis, Schefflera actinophylla e a Mangifera indica e os resultados
avaliados por comparação com os dados de material particulado total em suspensão
– PTS, obtidos por medidores de partículas Beta MP-101 da Rede de Monitoramento
da Qualidade do Ar - RMQAr, da Companhia Vale do Rio Doca – CVRD, no Estado
do Maranhão. Foram realizadas 14 campanhas, de 6 dias cada, no período seco e
21 campanhas no período chuvoso, entre os anos de 2005 e 2006. Tanto no período
seco quanto no chuvoso, os resultados mostraram que a espécie Mangifera indica
foi a que apresentou as melhores correlações lineares entre a quantidade de
material depositado por unidade de área foliar (D
PTS
) e os dados de material
particulado total em suspensão (PTS) registrados pela RMQAr. Assim sendo, o
estudo realizado demonstrou a viabilidade do monitoramento da qualidade do ar na
área de influência do Complexo Portuário de Ponta da Madeira, em São Luís (MA),
pelo método de biomonitoramento por deposição de material particulado.
Palavras chave: Biomonitoramento; Partículas totais suspensas; Poluição
atmosférica.
ABSTRACT
This work presents a study of atmospheric pollution by particulate materials in
the area of influence of the Complexo Portuário de Ponta da Madeira -CPPM in São
Luís – MA, Brazil, using biomonitoring with deposition in the leaf. For the study
accomplishment, the species of plants selected were Clusia fluminensis fluminensis,
Schefflera actinophylla and Mangifera indica and the results evaluated by
comparison with the total particulate material in suspension – TPS, obtained with a
Beta particle MP-102 equipment from the Rede de Monitoramento da Qualidade do
Ar - RMQAr, da Companhia Vale do Rio Doce – CVRD, in the Maranhão state.
Between the years 2005 and 2006, 14 campaigns in the “dry period” and 21
campaigns in the “rainy period” have been carried out, with each campaign taking 6
days. In both periods, the specie Mangifera indica presented the best linear
correlation between the amount of material deposited per area unit (D
PTS
) and the
total particulate material in suspension (TPS) recorded by the RMQAr. Thus, the
study has demonstrated the viability of monitoring the air quality in the area
concerning the Complexo Portuário de Ponta da Madeira, in São Luís (MA), by the
biomonitoring method with particulate material deposition.
Key Words: Biomonitoring; Total particulate suspension; Atmospheric
pollution.
1. INTRODUÇÃO
1.1 – Considerações gerais
A poluição atmosférica é um fenômeno decorrente principalmente da
atividade humana em vários aspectos, dentre os quais destacam-se o rápido
crescimento da população, o aumento das atividades industriais e os hábitos da
população, assim como, as providências a serem adotadas a fim de minimizar a
poluição atmosférica, no intuito de assegurar a qualidade do ar para a população
[1-3].
A qualidade do ar de uma determinada região ou bacia atmosférica é
determinada por complexos fenômenos e relacionamentos envolvendo a quantidade,
regime e condições de lançamento de poluentes por fontes emissoras influentes,
além de mecanismos de remoção, transformação e dispersão desses poluentes na
massa de ar [1-5]. Desta forma, as condições meteorológicas de micro e
mesoescala exercem um papel determinante na freqüência, duração e concentração
dos poluentes a que estão expostos os possíveis receptores situados na área de
influência direta dessas fontes [1].
A avaliação da concentração dos poluentes no meio ambiente pode ser
realizada através de análises químicas, físicas ou por biomonitoramento. As análises
químicas e físicas fornecem informações sobre as concentrações de poluentes no
ambiente, sua emissão pelas fontes geradoras e seu transporte na atmosfera [5-8].
Estes dados são os habitualmente empregados para a avaliação do risco ao
qual as populações expostas estão submetidas. As determinações das
concentrações dos poluentes no ambiente permitem estimar os riscos indiretamente,
entretanto, não é indicativo de que os danos promovidos pelos mesmos ocorram de
forma linear [9,10].
Os efeitos da poluição atmosférica sobre a saúde podem fazer-se sentir sobre
a pele e mucosas, aparelhos respiratório, cardiovascular e digestivo, sendo a toxidez
dependente da concentração dos poluentes na atmosfera, do tempo de exposição e
da sua composição química. Efeitos agudos mais comuns e relatados pela literatura
são a mortalidade (mais severos) e a morbidade que inclui internações hospitalares,
procura por pronto-socorro, parâmetros fisiológicos, faltas escolares, aumento de
consumo de medicamentos, informações normalmente disponíveis nos sistemas
públicos de atendimento de saúde e educação. A determinação dos efeitos da
poluição sobre a saúde humana pode ser realizada através de diferentes
procedimentos [2-4,6-8].
Uma maneira é realizar estudos com modelos multivariados, onde um
parâmetro numérico indicador de agravo à saúde – mortes, internações hospitalares,
medidas de parâmetros fisiológicos, tais como pressão arterial ou peak flow - é
medido ao longo do tempo e utilizado como variável dependente de clima,
indicadores de sazonalidade e medidas de poluição. Nas cidades de grande
adensamento populacional, o impacto da poluição na saúde é um fator importante
que precisa ser investigado e acompanhado. Os efeitos mais comuns são sobre os
sistemas respiratório e cardio-vascular [3,6,8].
Estes estudos são bastante adequados e sensíveis para avaliar os efeitos
agudos da poluição do ar e têm sido utilizados com sucesso pelo Laboratório de
Poluição Atmosférica Experimental - LPAE, da Faculdade de Medicina da
Universidade de São Paulo (FMUSP), para avaliar os efeitos da poluição sobre a
saúde humana em cidades permitindo desta forma o acompanhamento dos efeitos
produzidos pela ampliação de atividades industriais [3,6].
O material particulado é uma mistura de partículas líquidas e sólidas em
suspensão no ar . A sua composição e tamanho dependem das fontes de emissão.
O tamanho das partículas é expresso em relação ao seu tamanho aerodinâmico,
definido como o diâmetro de uma esfera densa que tem a mesma velocidade de
sedimentação que a partícula em questão [1,3,9,10]. Em geral, as partículas podem
ser divididas em dois grupos :
partículas grandes, com diâmetro entre 2,5 e 30 mm, originadas de
combustões descontroladas e/ou geradas por dispersões mecânicas do
solo ou outros materiais da crosta terrestre, que apresentam
características básicas, contendo silício, titânio, alumínio, ferro, sódio e
cloro. Pólens e esporos, materiais biológicos, também se encontram nesta
faixa;
partículas derivadas da combustão de fontes móveis e estacionárias,
como automóveis, incineradores e termoelétricas, em geral, são de menor
tamanho, apresentando diâmetro menor que 2,5mm.
É oportuno salientar que a determinação da EPA [11] (United State
Environmental Protection Agency) para controle de partículas menores ou iguais a
10 µm (PM
10
), também chamadas de partículas inaláveis, se baseou no fato de que
estas são as partículas que podem atingir as vias respiratórias inferiores, e não na
sua composição química [9]. Este material particulado inalável apresenta uma
característica importante que é a de transportar gases adsorvidos em sua superfície
até as porções mais distais das vias aéreas, onde ocorrem as trocas de gases no
pulmão. Fumaça Britânica (BS) é um padrão de material particulado, utilizado nos
estudos realizados na Grã-Bretanha e outros países europeus, cuja estimativa da
massa é baseada em um padrão de reflexão, com partículas finas sendo mais
escuras [2,4]. É aceito pela EPA, como uma fração entre PM
10
e PTS (partículas
totais em suspensão, com limite superior de 100 µm).
Estudo realizado com monitores pessoais para PM
10
e monitores colocados
dos lados externo e interno das residências mapeou a composição do particulado
domiciliar. Aproximadamente 50% do particulado no interior das casas é proveniente
do ambiente externo. O restante tem origem no fumo, fogão a gás e de origem
indeterminada. À medida que vão se depositando no trato respiratório, estas
partículas passam a ser removidas por alguns mecanismos de defesa [3,6,8]. O
primeiro deles é o espirro, desencadeado por grandes partículas que, devido ao seu
tamanho, não conseguem ir além das narinas, onde acabam se depositando. A
tosse é um mecanismo semelhante que acontece quando há a invasão do trato
respiratório inferior (além da laringe) por partículas. Quando as partículas se
depositam na superfície das células do trato respiratório, um outro mecanismo de
defesa entra em funcionamento, o aparelho muco-ciliar. Fazem parte da superfície
do aparelho respiratório células com cílios e células secretoras de muco. Os cílios
permanecem constantemente em movimento, no sentido do pulmão para a boca,
empurrando o muco para fora do trato respiratório.
1.2 – Características de um biomonitor
Uma das alternativas para se avaliar as conseqüências da contaminação do
ar é através do biomonitoramento. Por biomonitoramento entende-se utilizar a
resposta de indivíduos, em diferentes níveis de organização biológica, de forma a
detectar ou prevenir os efeitos adversos da contaminação sobre a saúde humana
[3,4,6,8,12,13]. Os organismos monitores, incluem todos os organismos vivos que
são utilizados no monitoramento qualitativo e quantitativo do nível de poluentes do
meio ambiente.
São utilizadas diferentes espécies, no entanto, se o bioindicador reagir
modificando seu comportamento em relação ao padrão é considerado um
bioindicador sensível. Porém se ele acumular influências antrópicas sem demonstrar
danos passiveis de serem reconhecidos em um curto espaço de tempo, ele é
denominado bioindicador acumulativo [4,7,12,14,15].
O organismo pode já estar presente no ecossistema, monitor passivo, ou
pode ser introduzido no local de interesse, monitor ativo. Por outro lado, no
monitoramento ativo os indicadores são introduzidos, de forma padronizada, no
meio. Temos como exemplo, o falso trevo (Trifolium repens) e o feijão (Phaseolus
vulgaris) que indicam o poluente ozônio através da necrose foliar.
O monitoramento pode ser feito pelo método de mapeamento de
comunidades de liquens através de sua cobertura ou abundância pela simples coleta
de briófitas que acumulam metais pesados ou ainda por avaliação de danos em
florestas através da perda de folhas, clorose e necrose [15–23].
Contudo, o sucesso de desenvolvimento de um estudo de biomonitoramento
depende em grande parte do bioindicador utilizado, uma vez que grande
variabilidade inerente ao organismo vivo, pode condicionar o nível de confiança dos
resultados obtidos. Portanto, deve-se ter cuidado de escolher o organismo que
apresente um conjunto de propriedades necessárias para o trabalho de investigação
proposto, ou seja, cumpra a definição de um biomonitor ideal [4].
O biomonitor ideal deve apresentar as seguintes características, entre outras,
facilidade na manipulação e tratamento; capacidade de acumulação mensurável do
elemento químico; alta distribuição geográfica; identificação taxonômica fácil;
facilidade de padronização.
Para seleção de espécies de plantas, no método de detecção de deposição
foliar, destacam-se as seguintes características [4,7]
Espécies de plantas nativas ou não nativas com boa adaptabilidade na
região a ser monitorada e;
Espécies de plantas com boa área foliar e estáveis nas condições de
pluviometria, temperatura e umidade relativa local.
1.3 – Justificativas de um biomonitor
O biomonitoramento da poluição do ar através de vegetais têm alguns
atrativos que merecem destaque [6]:
as técnicas de biomonitoramento usualmente apresentam um custo baixo,
permitindo a sua extensão a grandes áreas desprovidas de monitoramento
instrumental convencional;
os recursos humanos e treinamento necessários para a implementação de
uma rede de biomonitoramento são muito mais simples do que aqueles
necessários para a operação de redes de monitoramento instrumental. Em
se criando uma relação entre a concentração de material particulado,
obtidas pela rede de monitoramento da qualidade do ar, e a deposição de
material particulados na folha, poderemos criar uma rede de
monitoramento ambiental mais extensa, com uma resolução não obtida
por redes de monitoramento instrumental que são muito caras [24–32];
as plantas apresentam uma resposta integrada à ação dos poluentes,
permitindo avaliar o potencial tóxico de misturas complexas;
alguns poluentes possuem concentrações ambientais muito baixas, que
podem dificultar a sua determinação por métodos químicos ou físicos.
Plantas sensíveis podem detectar algumas destas concentrações com
muita eficiência;
Em resumo, as técnicas de biomonitoramento complementam os
procedimentos instrumentais utilizados em redes de monitoramento ambiental e
podem representar a única alternativa de avaliação em áreas remotas ou
desprovidas de recursos tecnológicos. Todavia, o cenário apresentado é complexo
devido ao andamento das ampliações das atividades industriais de empresas já
instaladas, como a Companhia Vale do Rio Doce (CVRD) e o Consórcio Alumínio do
Maranhão (ALUMAR), a implantação esperada de outras unidades industriais e o
incremento das emissões derivadas da construção civil, que geralmente ocorre
quando há melhoria das condições de trabalho e economia de uma região.
2. OBJETIVOS
2.1. Objetivo geral:
Realizar um diagnóstico inicial dos níveis de poluição do ar, na área de
influência do Complexo Portuário de Ponta da Madeira - CPPM em São Luís –MA,
por materiais particulados.
2.2. Objetivos específicos
Para se atingir o objetivo geral proposto, foram estabelecidos:
Estimar a poluição atmosférica na área de influência do Complexo
Portuário de Ponta da Madeira – em São Luís – MA por materiais
particulados através de biomonitoramento com deposição foliar;
Validar o biomonitoramento de deposição foliar com as medidas
instrumentais disponíveis na rede de monitoramento da qualidade do ar -
RMQAr da Companhia Vale do Rio Doce – CVRD.
3. MATERIAL E METODOLOGIA
3.1. Equipamentos
Balança analítica digital – marca: GEHAKA – modelo: AG200;
Placa de aquecimento – marca: Quimis – modelo: Q313A1;
Estufa – marca: Nova Ética – modelo: 400/5ND;
Banho ultra-som – marca: Logen scientific – modelo: 1440D;
Espectrofotômetro – marca: Smart – modelo: spetro-lannotte.
3 .2. Localização e descrição da área de estudo
O Complexo Portuário de Ponta da Madeira ocupa uma área com extensão
total aproximada de 2.200 ha na porção nordeste da Ilha de São Luís - MA. O ponto
de longitude 44º20´W e latitude 2º34´S é uma referência geográfica para a área de
interesse.
A área do CPPM possui 33 Km de perímetro, sendo 12% desse total situado
ao longo da orla marítima e 22% na interface com núcleos urbanos. As principais
fronteiras são:
A sul/sudeste, com o Porto do Itaqui;
A norte, a Baía de São Marcos (Ponta da Madeira, Praia do Boqueirão);
A leste, a Vila do Anjo da Guarda e a Vila Embratel;
A Nordeste, com a área do Exército;
A parte sudoeste da área é margeada pelos acessos rodoviários (BR-135),
sendo que atravessa a área, na altura da Praia do Boqueirão, em um trecho de
cerca de 3 Km. O acesso ao CPPM pode ser feito por meio marítimo, pela baía de
São Marcos, localizado nas coordenadas Lat. 1
o
34.9´ S e Long. 43
o
50.8´W.
Terrestre via BR 135, Km 07. O CPPM está situado à 8 Km do centro da cidade de
São Luis.
As Tipologias das fontes emissoras da região metropolitana de São Luís
possuem uma grande variedade de tipos de fontes emissoras de poluentes
atmosféricos, incluindo fontes pontuais (chaminés de caldeiras, fornos, secadores,
etc) e fontes difusas (tanques de estocagem de líquidos orgânicos, vias de tráfego,
pilhas de materiais, etc).
As fontes pontuais, em geral, emitem diferentes tipos de poluentes (gases e
partículas) simultaneamente para a atmosfera e apresenta maior estabilidade quanto
ao regime de emissão (quantidade, horário e duração) [1,33-41].
As fontes difusas possuem comportamento de emissão em geral mais
dinâmico, normalmente dependente de condições climáticas e outras variáveis
perturbadoras de difícil controle que é o foco principal desse estudo. Para efeito de
diferenciação quanto à forma de emissão [24], as fontes inventariadas foram
divididas em 3 grupos:
Fontes pontuais (ex.: chaminés de caldeiras);
Fontes lineares (ex.: vias de tráfego) e,
Fontes difusas bidimensionais (ex.: áreas expostas).
A disposição das fontes emissoras de poluentes atmosféricos inventariadas
na região metropolitana de São Luís e na área de influência do CPPM podem ser
visualizadas na Figura 1.
Legenda:
Fonte linear Fonte pontual Fonte bidimensional
Complexo Portuário de Ponta da Madeira - CPPM
Figura 1 - Fontes Emissoras de Poluentes Atmosféricos da Região Metropolitana de
São Luís e na área de influência do CPPM [1]
3 .3. Estudo da meteorologia da área aplicadas à modelagem da qualidade do
ar
De acordo com os estudos elaborados, o comportamento dos fatores
climáticos para a região de São Luís é de grande importância uma vez que a
dinâmica dos parâmetros atmosféricos locais é regida pela forte influência da
sazonalidade, com uma clara distinção entre duas estações (estiagem e chuvosa)
[37]. O índice pluviométrico, a direção e intensidade de ventos e a insolação variam
destacadamente nestes dois períodos, interferindo de forma significativa no
mecanismo na emissão de poluentes do ar.
Há que se destacar que, de modo geral, o clima da região ora comporta-se de
modo similar ao clima da Bacia Amazônica, com índices de chuva extremamente
elevados, ora aparenta ser típico do litoral norte do Nordeste do Brasil, com pouca
precipitação. Esta variação é devida principalmente à interação da dinâmica do clima
na região amazônica com a célula atmosférica do continente sul americano.
A estação Aeroporto de São Luís, abrangendo o período entre 01/01/02 a
31/12/06, forneceu os seguintes parâmetros [1]:
direção do vento;
velocidade do vento;
temperatura do ar;
classe de estabilidade atmosférica;
3.3.1. – Caracterização da direção e velocidade do vento
Uma síntese do comportamento da direção e velocidade do vento do período
estudado pode ser feita através da análise da rosa dos ventos de cada uma das
estações consideradas. A Figura 2 apresenta a rosa dos ventos, que se observa à
predominância dos ventos provenientes do quadrante nordeste (direções NE e
ENE).
Na estação aeroporto de São Luís, entre os anos de 2002 e 2006, verificou-se
uma velocidade média do vento da ordem de 4 m/s, atingindo valores máximos da
ordem de 11 m/s.
Figura 2 - Rosa dos Ventos Característica da Região de Estudo – Estação
Aeroporto de São Luís – Período entre 01/01/02 a 31/12/06
Conforme esperado, pode ser observado na Figura 3 um comportamento
consistente da estabilidade atmosférica, uma vez que nos períodos com maior
incidência de radiação solar (período diurno) a atmosfera tende a apresentar-se
mais estável que à noite.
Figura 3 – Curva Típica de Médias Horárias de Velocidade do Vento – Aeroporto de
São Luís - Período entre 01/01/02 a 31/12/06
Figura 4 – Velocidade dos ventos na costa e em terra – PCD do INPE – Período
entre 1998 e 2001
Conforme apresentado na Figura 4, a intensidade média mensal dos ventos
varia do máximo de 9m/s, no mês de outubro (seco), ao mínimo de 4,6m/s no mês
de abril (chuvoso), sendo, de forma geral, os ventos do período de estiagem mais
intensos.
Na Figura 5, verificamos as freqüências dos ventos nos períodos das chuvas
(dezembro a maio) e nos períodos secos (junho a novembro). Observa-se que
durante o período chuvoso a atmosfera fica mais turbulenta, os ventos tornam-se
variáveis e mais fracos e, em conseqüência, surgem ventos dos setores menos
freqüentes de SE a NW (no sentido horário). Não obstante, esses ventos não
atingem no ano freqüências superiores a 3%. A grande freqüência observada
durante todo o ano é de ventos de E-NE.
Figura 5 - Freqüência dos ventos, por direção e por semestre (chuvoso e seco), em
São Luis – Dados da estação PCD do INPE – Período entre 2002 e 2006
3.3.2. Caracterização de curvas típicas de médias horárias de temperatura do
ar
A temperatura média horária do ar na região de São Luís possui valores em
torno de 27°C, apresentando máximas da ordem dos 36°C e mínimas em torno de
21°C. Observando a Figuras 6, nota-se um comportamento consistente, onde
encontramos as maiores temperaturas por volta de 15 horas.
Figura 6 – Curva Típica de Médias Horárias de Temperatura do Ar – Aeroporto de
São Luís – Entre 01/01/02 a 31/12/06
3.3.3. Rede de monitoramento da qualidade do ar da CVRD – RMQAr
No CPPM, as estações da rede de monitoramento da qualidade do ar –
RMQAr da CVRD em São Luís-MA estão mostradas na Figura 7, que também
apresenta o entorno regional e o posicionamento das mesmas no contexto local.
Nesta rede, as medidas de material particulado total em suspensão (PTS) [35-
37,42,43] são realizadas a cada hora, de modo automatizado por meio de um
medidor de partículas Beta [38] adquirido pela CVRD da empresa Environment, e
retirado uma média diária.
Conforme estudos de caracterização atmosférica da área de influência da
CVRD [1], o posicionamento das estações são representativos para a qualidade do
ar da área de influência do Complexo Portuário de Ponta da Madeira (CPPM).
Assim, os pontos de monitoramento da qualidade do ar foram estabelecidos nas
seguintes áreas:
Estação BACANGA: ponto a montante do empreendimento da CVRD
(ponto branco) localizado dentro da Unidade Mista Itaqui-Bacanga;
Estação EMAP: ponto a jusante do empreendimento da CVRD, localizado
no jardim do Prédio Administrativo do Porto de Itaquí;
Estação VILA MARANHÃO: ponto a jusante do empreendimento da
CVRD, localizado dentro do Centro Saúde Yves Pargas, na Vila
Maranhão.
Figura 7 – Localização das três Estações da Rede de Monitoramento da
Qualidade do Ar da CVRD – RMQAr, em São Luís-MA.
3.3.4. Princípio de funcionamento do medidor de partículas Beta (MP101M) da
Rede de Monitoramento da Qualidade do Ar da CVRD - RMQAr.
O medidor de partículas Beta MP101M é composto por uma fonte de carbono
14 (14C), que emite radiação Beta de baixa intensidade e um detector de
radioatividade Geiger-Müller (GM). O GM é montado abaixo do filtro, onde são
retidas as partículas totais suspensas no ar (PTS), e determina a concentração das
partículas medindo a quantidade de radiação que uma amostra absorve quando
exposta a uma fonte radioativa.
Os raios beta de baixa energia são absorvidos pela colisão com elétrons, cujo
número é proporcional à densidade. A absorção é assim uma função da massa do
material irradiado independentemente de sua natureza físico-química. No início de
cada ciclo da medida, o MP101M mede a quantidade de radiação absorvida por uma
fita adesiva tomada como referência. Uma vez que a referência executada, uma
amostra de ar é passada através da fita adesiva do filtro em uma taxa de fluxo
regulada durante um período de tempo selecionado.
A diferença entre a leitura original no filtro descarregado e a leitura final é
diretamente proporcional à massa coletada na fita adesiva. Os ciclos podem ser
divididos nos períodos diferentes e as medidas cumulativas da amostra são
executadas. O MP101M é recomendado pela EPA [11]. Na Figura 8 podemos
visualizar todo o esquema descrito.
Um método de medição de material particulado é através do medidor de
grande volume High Volume [33]. Entretanto, está em desuso, pois apresenta
grandes desvantagens aos métodos instrumentais como índices de precisão,
exatidão e praticidade de funcionamento [34-35].
Figura 8 - Medidor de partículas Beta MP101M
3.3.5. Legislação aplicada para qualidade do ar
A Resolução do Conselho Nacional do Meio Ambiente (CONAMA) Nº 03 de
28 de junho de 1990 estabelece padrões de qualidade do ar, métodos de
amostragem e análise dos poluentes atmosféricos e níveis de qualidade atinentes a
um plano de emergência para episódios críticos de poluição do ar, visando
providências dos governos estaduais e municipais, com o objetivo de prevenir grave
e iminente risco à saúde pública [41–43].
Na Tabela 1 são apresentados os padrões de qualidade do ar para partículas
totais em suspensão (PTS) e partículas inaláveis (PI) com diâmetros inferiores a 10
µm, segundo a Resolução CONAMA nº 03/90 [38].
Fonte
C14
Área
Filtro
GM
Tabela 1 – Padrões de Qualidade do Ar - Resolução CONAMA 03/1990.
Poluente
Padrão Primário Padrão Secundário
Concentração
(µg/m³)
Referência
Temporal
Concentração
(µg/m³)
Referência
Temporal
Partículas
Totais em
Suspensão
(PTS)
80 * 1 ano 60 * 1 ano
240 ** 24 horas 150 24 horas
Partículas
Inaláveis
<10 µm(PI)
50 1 ano 50 1 ano
150 24 horas 150 24 horas
(*) Média Geométrica
(**) Não deve ser ultrapassada mais que uma vez ao ano
Padrão Primário – concentrações que se ultrapassadas poderão afetar a
saúde da população.
Padrão Secundário – concentrações abaixo das quais se prevê o mínimo
efeito adverso sobre o bem estar da população bem como o mínimo dano à fauna e
à flora. Em áreas poluídas, podem ser entendidos como níveis desejados de
concentração de poluentes, constituindo-se em meta de longo prazo.
O material particulado total, PTS, é considerado como todas as frações de
material particulado com diâmetro aerodinâmico equivalente menor que 100 µm [38
– 40].
A Resolução do CONAMA n° 03/90, estabelece critérios para os episódios
agudos de poluição do ar, com a determinação de níveis de atenção, alerta e
emergência, em ordem crescente de gravidade, que são assim definidos, para os
principais poluentes, e estão apresentados na Tabela 2.
Tabela 2 – Critérios para Episódios Agudo de Poluição do Ar
Poluente
Níveis
Atenção Alerta Emergência
Partículas Totais em
Suspensão – PTS (µg/m
3
)
375 625 875
3.3.6. Modelo estatístico
O modelo estatístico é uma ferramenta avançada para modelagem de
cenários de qualidade do ar de curto e longo período, simultaneamente, tomando
como base informações meteorológicas de curto período (da forma como medidas
nas estações, em geral médias horárias).
O modelo matemático de dispersão utilizado neste trabalho é denominado
Atmos [1]. O algoritmo computacional do Atmos é baseado no ISC (Industrial Source
Complex) recomendado pela EPA (Environmental Protection Agency 1991). Ambos
modelos são classificados como modelos de pluma gaussiana. O modelo estatístico
trabalha de forma semelhante ao modelo de curto período do Atmos, como descrito
anteriormente. Contudo, o modelo processa internamente as estatísticas dos
cenários de curto período gerados, permitindo uma análise consolidada e sintética
dos resultados.
Resumidamente, são extraídos do universo de informações dos cenários
modelados de qualidade do ar os seguintes resultados, para cada célula da malha
da região de estudo:
Média aritmética do período;
Média geométrica do período;
Desvio padrão aritmético.
Esse modelo foi criado para processar grandes volumes de dados
meteorológicos e um número ilimitado de fontes emissoras, possibilitando uma
varredura detalhada de milhares de situações meteorológicas e de emissão de
poluentes diferenciadas, produzindo resultados de maior significância estatística.
No Atmos as médias (de 8h e 24h, por exemplo) são obtidas como médias
móveis que percorrem todo o período modelado, hora a hora, obtendo-se então as
respectivas médias reais para o período considerado.
PARTE EXPERIMENTAL
3.4. Biomonitoramento
Os experimentos desenvolvidos neste trabalho foram baseados nos estudos
já realizados pelo Laboratório de Poluição Atmosférica Experimental - LPAE, da
Faculdade de Medicina da Universidade de São Paulo - FMUSP [9], e foi
considerado á poluição atmosférica causada apenas por material particulado.
3.4.1. Espécies de plantas selecionadas para o experimento
Para a realização desse experimento foram selecionadas três espécies de
plantas, com base nos critérios propostos pela literatura [44 – 52].
Foram estudadas as deposições de materiais particulados em folhas, que
funcionaram como bioacumuladores, e que requerem validação local por
dependerem das condições climáticas da região, tais como pluviometria, velocidade
do vento, umidade relativa e temperatura [5,7]. Os estudos meteorológicos da área
de influência do CPPM já foram vistos no item 3.3.
As três espécies de plantas selecionadas para a realização do presente
estudo foram a Clusia fluminensis, Schefflera actinophylla e Mangifera indica [38].
Os três pontos de amostragem foram estabelecidos de tal forma que nenhum ponto
ficasse a menos de 150 m de qualquer via com intensidade de tráfego (caminhões,
ônibus ou carros), para evitar o efeito localizado de fontes móveis de geração de
poluição atmosférica, ou de instalações fixas geradoras de poluição (usinas de
asfalto, extração de areia, etc...).
Em cada uma das três estações da rede de monitoramento da qualidade do
ar da CVRD em São Luís - RMQAr foram colocadas as três espécies de plantas
adquiridas em vasos distintos.
A Clusia fluminensis (Angiospermae – família Guttiferae) é uma árvore
pequena das restingas do litoral, muito ramificada, com raízes aéreas nos ramos,
folhagem decorativa, nativa do Brasil (São Paulo e Rio de Janeiro), com 4-6 m de
altura.
A Figura 9 apresenta a Clusia fluminensis (Angiospermae – família Guttiferae)
com as folhas opostas, cada par cruzado com outro, verde-luzidias, rijas, espessas e
ovalado-espatuladas.
Figura 9 - Clusia fluminensis (Angiospermae – família Guttiferae)
A Schefflera actinophylla Harms (Angiospermae – Família Araliaceae), vista
na Figura 10, com os nomes vulgares de cheflera, árvore-guarda-chuva, árvore
polvo. Arbusto grande (quase uma árvore), semi lenhosa, pouco ramificada, com
aspecto de entouceirado, originário da Austrália, com 5 -7 m de altura, de folhagem
ornamental.
Figura 10 - Schefflera actinophylla Harms (Angiospermae – Família
Araliaceae)
A Mangifera indica é uma árvore da família Anacardiaceae. Estas árvores
podem alcançar 30 metros de altura, possuem uma copa extensa e densa, é frutífera
nativa da Índia e introduzida com sucesso no Brasil e em outros países tropicais. Um
elemento que pode identificá-la com facilidade é a presença de apenas um estame e
as flores amarela-esverdeadas que se desenvolvem a partir de uma panícula em
forma de cone. As folhas acumulam-se na ponta dos galhos e têm de 10 – 30 cm de
comprimento por 2 – 10 cm de largura, oblongas ou lanceoladas, de cor verde-
escuro brilhante. A Figura 11 apresenta a Mangifera indica exposta em uma das
estações de monitoramento da qualidade do ar em São Luís.
Figura 11 - Mangifera indica da família Anacardiaceae (espécie Mangifera indica)
3.4.2. Procedimento para preparo das soluções padrões de ROFA
1
Os seguintes procedimentos foram feitos para o preparo da solução padrão
estoque de ROFA
1
na concentração de 2000 mg/L:
Pesar 0,5000g de ROFA
1
;
Transferir qualitativamente para um balão volumétrico de 250 mL;
Avolumar com água destilada e armazenar em frasco rotulado.
Nota 1: O ROFA, do inglês ¨residual oil fly ash¨, é um material particulado
proveniente de processos de combustão e utilizado como um padrão de material não
ativo biologicamente, como “preto”, ou seja, padrão de particulado sujo. Essa fuligem
residual da combustão de óleo foi obtida durante a limpeza de caldeiras do Hospital
das Clínicas de São Paulo.
A partir da solução padrão estoque de ROFA na concentração de 2000 mg/L
e utilizando-se procedimentos de diluição, as soluções padrões de ROFA nas
concentrações de 10, 20, 40, 50, 100, 200, 300, 500, 600, 800, 1000 e 1500 mg/L
foram preparadas.
3.4.3. Procedimento para determinação da Absorbância das Amostras Padrões
de ROFA no espectrofotômetro
A determinação da Absorbância de cada uma das soluções padrões de
ROFA, nas concentrações de 10, 20, 40, 50, 100, 200, 300, 500, 600, 800, 1000,
1500 e 2000 mg/L, preparadas segundo o procedimento do item 3.4.2., seguiu o
procedimento descrito abaixo:
Ligar o espectrofotômetro no mínimo 15 min. antes do seu uso;
Ajustar o comprimento de onda em 370 nm;
Proceder à leitura do branco conforme descrito no manual do
equipamento;
Agitar vigorosamente o primeiro padrão e transferir uma alíquota para a
cubeta de medição. Esta operação deve ser feita com rapidez de modo a
não permitir a decantação do material, o que ocasiona resultados menores
que o real;
Anotar imediatamente a absorbância obtida e retirar a cubeta do
equipamento;
Descartar o padrão, lavar a cubeta e proceder da mesma forma para os
padrões seguintes;
Após leitura dos padrões, proceder à leitura das amostras seguindo o
mesmo procedimento.
3.4.4. Curva de Calibração da Absorbância versus Concentração das Amostras
Padrões de ROFA
A curva de calibração foi traçada com os resultados da Absorbância versus
Concentração das amostras padrões de ROFA, obtidas de acordo com o
procedimento item 3.4.3.
A Tabela 3 apresenta os dados das leituras da absorbância das soluções
padrões de ROFA. Em seguida, traçamos a curva de calibração (Absorbância x
Concentração), conforme podemos visualizar na Figura 12.
Tabela 3 – Absorbância X Concentração
Conforme podemos observar na curva de calibração da Figura 12, as
absorbâncias das soluções padrões de ROFA e as suas respectivas concentrações
têm uma relação proporcional e praticamente linear, com coeficiente de correlação
“R
2
= 0,9991”.
Figura 12 – Curva de calibração das soluções padrões de ROFA
Branco da Curva 0,0000 0,000
Padrão 01 0,0025 10,000
Padrão 02 0,0074 20,000
Padrão 03 0,0090 40,000
Padrão 04 0,0112 50,000
Padrão 05 0,0232 100,000
Padrão 06 0,0557 200,000
Padrão 07 0,0835 300,000
Padrão 08 0,1325 500,000
Padrão 09 0,1682 600,000
Padrão 10 0,2099 800,000
Padrão 11 0,2571 1000,000
Padrão 12 0,3931 1500,000
Padrão 13 0,5400 2000,000
Amostras Padrões
Absorbância
Concentração
(mg/L)
Curva de Calibração
Absorbância X Concentração (mg/L)
y = 3736,9x
R
2
= 0,9991
0,00
100,00
200,00
300,00
400,00
500,00
600,00
700,00
800,00
900,00
1000,00
1100,00
1200,00
1300,00
1400,00
1500,00
1600,00
1700,00
1800,00
1900,00
2000,00
2100,00
2200,00
0,0000 0,1000 0,2000 0,3000 0,4000 0,5000 0,6000
3.4.5. Procedimento de limpeza, coleta e acondicionamento das folhas das três
espécies de plantas do experimento.
As folhas de cada espécie de plantas, definidas no item 3.4.1, foram lavadas
com pano úmido, com o propósito de remover todo o material particulado depositado
na superfície das mesmas. A partir da limpeza efetuada, inicia-se a contagem do
tempo (tempo inicial).
Após o período de seis dias de exposição, foram coletadas folhas de cada
espécies de plantas, em quantidade suficiente para que a área foliar fosse
equivalente a duas folhas de papel A4.
Uma ficha de amostragem foi preenchida para cada campanha de exposição,
onde os seguintes dados foram ser registrados:
identificação do local: Estação de monitoramento da qualidade do ar da
CVRD – RMQAr;
registro da espécie coletada e campanha: espécie, data e identificação do
técnico;
registro da identificação adicional para observações.
Além disso, as folhas foram coletadas em sacos tipo “zip-lock”, com etiquetas
para registro de identificação, e acondicionadas em caixas de isopor. Após a retirada
dos materiais de cada campanha, todo o material foi armazenado em geladeira até o
momento das análises.
3.4.6. Procedimento de medição da área foliar e extração de material
particulado da superfície das folhas das plantas com ultra-som
As folhas coletadas de cada uma das três espécies de plantas, conforme
descrito no item 3.4.5, foram medidas em termos de área foliar equivalente a
aproximadamente 0,1367 dm
2
(área equivalente a duas folhas de papel tamanho
A4). A extração do material particulado foi feita com 500 mL de água em banho de
ultra-som por 15 minutos – apresentada na Figura 13.
Figura 13 - Banho de ultra-som marca longen scientific (modelo 1440D) para
extração de material particulado das folhas
3.4.7. Determinação Absorbância e da Concentração de Material Particulado
nas amostras coletadas.
O extrato resultante de cada uma das amostras coletadas, conforme descrito
no item 3.4.6, foi analisado por espectrofotometria na região do ultravioleta (370 nm)
e a concentração de material particulado da superfície da folha foi determinada
utilizando-se a curva de calibração de concentrações conhecidas, como apresentada
na Figura 12.
3.4.8. Determinação da Concentração equivalente em ROFA (C
PTS
) e Cálculo da
Densidade de deposição de material particulado total (D
PTS
)
Conforme descrito no item 3.4.7, o resultado da leitura espectrofotométrica
das absorbâncias aplicada sobre a curva de calibração de ROFA resulta na
concentração de material particulado das amostras coletas expressos em mg/L.
Esse valor precisa ser transformado em g/m
2
, ou seja, em gramas de material
particulado depositado em uma área foliar de 1 m
2
. Para isso, se utiliza a equação 1:
D
PTS
= C
PTS
/ (20 x A x 6) Equação 1
Onde:
D
PTS
= a densidade de deposição de material particulado total em g/m
2
C
PTS
= a concentração equivalente de ROFA em mg/L
A = área de deposição foliar em dm
2
6 é o equivale ao período de exposição em dias
Na dedução dessa equação 1, as seguintes considerações foram realizadas:
m1 = massa de deposição de material particulado total em “mg” na área de
deposição foliar “A” em “dm
2
“no período de exposição de 6 dias.
D
PTS
= densidade de deposição de material particulado total em g/m
2
, para um
período de 1 dia.
Onde:
D
PTS
= m1 / 6 A
Assim, temos a seguinte expressão para m1:
m1 = D
PTS
6 A Equação 2
Sendo m2 a massa de deposição de material particulado total em “mg” na
área de deposição foliar “A” em “dm
2
’’, no período de exposição de 6 dias, extraída
na solução de 0,5 L, temos a equação 3:
m2 = C
PTS
V = 0,5 C
PTS
Equação 3
Como m1 = m2 e fazendo as mudanças de unidades, resolvendo em função
de D
PTS
e igualando-se as equações 2 e 3, temos a seguinte expressão da equação
1:
D
PTS
= C
PTS
/ (20 x A x 6) Equação 1
4 - RESULTADOS E DISCUSSÃO
4.1 – Análise da pluviometria anual de 2006
As chuvas em São Luís estão principalmente concentradas no primeiro
semestre de cada ano. As emissões de material particulado, conforme veremos no
item 4.2, são fortemente dependentes das condições de pluviometria.
Na Figura 14, temos a distribuição dos dados de pluviometria de 2006, cujos
dados foram fornecidos através da estação meteorológica da CVRD em São Luís,
localizada no Píer de Navios I. Segundo estes dados, a pluviometria anual de 2006
foi de 2181,6 mm. No primeiro semestre do ano, chamado período chuvoso, entre os
meses de janeiro e junho, obteve-se uma pluviometria de 1900,7 mm, que
corresponde a 87,12% do total das chuvas de 2006, com média mensal de 316,8
mm. Entretanto, no segundo semestre, chamado período de estiagem, entre julho e
dezembro, obteve-se uma pluviometria de 214,5 mm, que corresponde a 12,88% do
total, com média mensal de 46,83 mm. Os três meses mais chuvosos foram março,
abril e maio, com 352 mm (16,1%), 421,2mm (19,3%) e 546,4 mm (25,0%),
respectivamente, da pluviometria total de 2006. Vale ressaltar que o monitoramento
do PTS da RMQAr da CVRD foi iniciado em outubro de 2005 e que não foi
registrado precipitação pluviométrica entre os meses de outubro e dezembro deste
ano.
Figura 14 – Pluviometria de 2006 da Estação Meteorológica da CVRD em São Luís
ESTAÇÃO METEOROLÓGICA DA CVRD EM SÃO LUÍS - PLUVIOMETRIA ANUAL 2006 (mm)
Local da Estação: Píer de Navios I Ano:
2006
Latitude: 2º33´22" Longitude: 44º21´32" Altitude: 9,40m
Município: São Luís Estado: Maranhão Modelo:
Identificação do Intrumento:Sensor
Início da Operação em Dezembro 2003
Dia/Mês JAN FEV MAR ABR MAI JUN JUL AGO SET OUT NOV DEZ
1
8,3 0,0 52,8 11,3 1,3 0,0 4,3 21,1 0,3 0,0 0,0 0,0
2
1,8 0,0 12,5
*
0,0 0,0 4,5 2,3 21,8 0,0 0,0 0,0
3
0,0 0,0 4,3
*
0,0 0,0 1,5 4,5 0,0 0,0 0,0 0,3
4
0,0 0,0 22,3
*
1,5 0,0 0,0 5,8 0,0 0,0 0,0 0,0
5
0,0 38,0 3,8
*
15,2 5,1 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0
6
0,3 15,0 0,0
*
55,1 3,4 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,3
7
12,5 0,0 0,0
*
5,0 2,8 3,3 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0
8
8,0 0,0 0,0 0,0 25,5 15,8 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0
9
73,8 0,0 0,0 2,8 28,4 0,0 0,3 6,8 0,0 0,0 0,8 0,0
10
1,3 0,3 28,3 21,8 18,0 0,3 1,2 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0
11
3,0 47,3 0,0 75,3 10,3 16,5 6,4 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0
12
0,0 35,0 1,8 0,5 91,0 5,2 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0
13
0,5 12,3 7,8 12,8 0,7 31,0 0,0 0,0 5,5 0,5 0,0 0,5
14
0,0 3,3 42,8 2,8 3,3 17,5 0,0 0,0 26,0 0,0 0,0 0,3
15
0,0 0,0 18,3 27,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,5
16
0,0 5,3 1,0 20,5 14,5 7,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 1,3
17
52,2 3,5 0,0 2,3 38,8 0,5 54,0 0,0 1,8 0,0 1,0 0,0
18
10,3 0,0 0,0 0,3 64,8 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0
19
33,0 23,8 23,0 3,0 1,0 0,0 8,3 0,0 0,3 0,0 4,5 0,0
20
16,0 0,0 0,3 7,3 8,8 1,5 0,1 0,0 0,0 0,1 0,0 0,0
21
0,0 0,0 0,8 67,0 0,0 0,0 0,0 10,0 0,3 0,0 0,0 0,0
22
0,3 0,3 0,3 4,1 13,0 2,5 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0
23
0,0 6,3 21,3 24,4 101,5 3,0 0,0 0,0 0,5 0,0 0,0 0,0
24
0,0 0,0 9,0 33,9 0,0 0,0 6,0 0,0 0,0 0,8 0,0 0,5
25
0,0 3,5 27,0 15,9 28,8 19,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0
26
0,0 22,3 6,0 0,0 4,0 0,5 3,8 0,0 0,0 0,0 0,0 56,5
27
0,0 1,8 6,3 0,0 7,0 1,5 0,0 0,0 3,3 0,0 0,0 0,0
28
0,8 6,8 1,5 0,5 0,0 0,8 0,0 0,0 9,1 0,5 0,3 0,0
29
0,0 - 24,0 54,0 0,5 0,8 0,0 0,0 0,3 0,0 0,0 0,0
30
0,5 - 18,8 34,2 2,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0
31
0,0 - 18,8 6,8 0,0 0,0 0,0
TOTAL
222,3 224,3 352,0 421,2 546,4 134,5 93,4 50,4 68,9 1,8 6,5 60,0
MÉDIA DIÁRIA
7,2 8,0 11,4 17,6 17,6 4,5 3,0 1,6 2,3 0,1 0,2 1,9
Valores Mensais
Total (mm) 222,3 224,3 352,0 421,2 546,4 134,5 93,4 50,4 68,9 1,8 6,5 60,0
Dist. Percentual 10,2 10,3 16,1 19,3 25,0 6,2 4,3 2,3 3,2 0,1 0,3 2,8
Máxima (mm) 73,8 47,3 52,8 75,3 101,5 31,0 54,0 21,1 26,0 0,8 4,5 56,5
Nº Dias de Chuva 16,0 16,0 24,0 21,0 25,0 19,0 12,0 7,0 11,0 4,0 4,0 8,0
Valores Anuais
Número de Dias de Chuva: 167 Máxima: 101,5 Total (mm): 2181,6
* Problemas com o equipamento
PLUVIOMETRIA REFERENTE A 2006
222,3
224,3
352,0
421,2
546,4
134,5
93,4
50,4
68,9
1,8
6,5
60,0
0,0
100,0
200,0
300,0
400,0
500,0
600,0
JAN FEV MAR ABR MAI JUN JUL AGO SET OUT NOV DEZ
4.2. Caracterização de partículas totais em suspensão – PTS pelo método
instrumental da rede de monitoramento da qualidade do ar da CVRD – RMQAr
em São Luís
A validação das medidas de biomonitoramento foram realizadas comparando-
se os resultados de densidade de deposição de material particulado total em g/m
2
(D
PTS
), descrita no item anterior 3.4.8, com as medidas instrumentais simultâneas de
partículas totais em suspensão em µg/m
3
(PTS) obtidas da Rede de Monitoramento
de Qualidade do Ar da CVRD - RMQAr em São Luís-MA.
A concentração de material particulado total em suspensão (PTS) na
atmosfera foi maior no período de estiagem, principalmente nos meses de outubro,
novembro e dezembro. Nos primeiros meses do período chuvoso, entre janeiro e
junho, notou-se uma substancial diminuição de material particulado total em
suspensão no ambiente. Vale ressaltar que o material particulado total em
suspensão no ar é função de um conjunto de fatores como a temperatura,
velocidade e a umidade relativa do ar, a granulometria, a geometria e a umidade do
material particulado e, principalmente, da pluviometria. As partículas de menor
diâmetro médio e com menor quantidade de umidade tem maior facilidade de serem
arrastadas pela a corrente de ar.
Os resultados de PTS dos períodos seco, e chuvoso dos meses investigados
nos anos 2005 e 2006 estão apresentados na Tabela. 4.
Tabela 4.- Médias aritméticas de PTS obtidas na RMQAr no período
outubro/05 a dezembro/06.
PTS - REDE DE MONITORAMENTO DA QUALIDADE DO AR DA CVRD EM SLZ
MESES
EMAP BACANGA VILA MARANHÃO
MÉDIA
ARITIMÉTICA DESVIO PADRÃO
MÉDIA
ARITIMÉTICA. DESVIO PADRÃO
MÉDIA
ARITIMÉTICA DESVIO PADRÃO
out/05
99 29 58 10 (*) (*)
nov/05
145 44 62 11 85 15
dez/05
124 59 54 11 74 18
Jan/06
98 36 53 10 (*) (*)
fev/06
98 30 50 26 31 28
mar/06
52 27 39 16 32 7
abr/06
30 16 41 36 53 10
mai/06
29 8 24 14 75 14
jun/06
47 18 34 20 (*) (*)
jul/06
80 27 (*) (*) (*) (*)
ago/06
98 24 (*) (*) (*) (*)
set/06
76 17 (*) (*) (*) (*)
out/06
184 61 43 8 (*) (*)
nov/06
79 20 45 10 (*) (*)
dez/06
74 23 49 14 (*) (*)
(*) – Dados não coletados por quebra do instrumentos da RMQAr.
Para melhor visualização do comportamento da concentração de PTS com a
precipitação pluviométrica, nas 3 estações da RMQAr, foram coletados os dados nos
períodos chuvoso e de estiagem. Conforme as tendências na Figuras 15, os valores
de PTS são menores no período chuvoso. Entretanto, no período de estiagem, à
medida que as chuvas tendem a diminuir, os valores de PTS crescem
substancialmente.
Figura 15 – Médias aritméticas diárias de PTS e Pluviometria entre outubro/ 05 e dezembro/ 06.
52
Resultados de PTS 2005/2006 - Rede Monitoramento Automatizada da Qualidade do Ar da CVRD - RMQAr
0
50
100
150
200
250
300
350
2
9
/
1
0
/
2
0
0
5
0
8
/
1
1
/
2
0
0
5
1
8
/
1
1
/
2
0
0
5
2
8
/
1
1
/
2
0
0
5
0
8
/
1
2
/
2
0
0
5
1
8
/
1
2
/
2
0
0
5
2
8
/
1
2
/
2
0
0
5
0
7
/
0
1
/
2
0
0
6
1
7
/
0
1
/
2
0
0
6
2
7
/
0
1
/
2
0
0
6
0
6
/
0
2
/
2
0
0
6
1
6
/
0
2
/
2
0
0
6
2
6
/
0
2
/
2
0
0
6
0
8
/
0
3
/
2
0
0
6
1
8
/
0
3
/
2
0
0
6
2
8
/
0
3
/
2
0
0
6
0
7
/
0
4
/
2
0
0
6
1
7
/
0
4
/
2
0
0
6
2
7
/
0
4
/
2
0
0
6
0
7
/
0
5
/
2
0
0
6
1
7
/
0
5
/
2
0
0
6
2
7
/
0
5
/
2
0
0
6
0
6
/
0
6
/
2
0
0
6
1
6
/
0
6
/
2
0
0
6
2
6
/
0
6
/
2
0
0
6
0
6
/
0
7
/
2
0
0
6
1
6
/
0
7
/
2
0
0
6
2
6
/
0
7
/
2
0
0
6
0
5
/
0
8
/
2
0
0
6
1
5
/
0
8
/
2
0
0
6
2
5
/0
8
/
2
0
0
6
0
4
/
0
9
/
2
0
0
6
1
4
/
0
9
/
2
0
0
6
2
4
/
0
9
/
2
0
0
6
0
4
/
1
0
/
2
0
0
6
1
4
/
1
0
/
2
0
0
6
2
4
/
1
0
/
2
0
0
6
0
3
/
1
1
/
2
0
0
6
1
3
/
1
1
/
2
0
0
6
2
3
/
1
1
/
2
0
0
6
0
3
/
1
2
/
2
0
0
6
1
3
/
1
2
/
2
0
0
6
2
3
/
1
2
/
2
0
0
6
PTS (μg/m3)
0,0
0,2
0,4
0,6
0,8
1,0
1,2
Pluviometria (mm)
EMAP
ITAQUI BACANGA
VILA MARANHAO
Limite 240 ug/m3
PLUVIOMETRIA - mm
4.2.1. Resultados e Análises da Estação Bacanga da RMQAr da CVRD
No período de estiagem, entre os meses de outubro e dezembro de 2005,
obteve-se um valor médio de PTS de 58±11 μg/m
3
com desvio padrão de 11 μg/m
3
.
Entretanto, entre os meses de outubro e dezembro de 2006, o PTS foi de 46±12 μg/m
3
com desvio padrão de 12 μg/m
3
. Os maiores valores de PTS, no período de estiagem,
foram colhidos no ano de 2005 e pode está relacionado, principalmente, a não
ocorrência de chuvas neste ano.
No período chuvoso, entre os meses de janeiro a junho de 2006, observou-se um
decréscimo substancial no valor médio de PTS para 39±17 μg/m
3
com desvio padrão de
17 μg/m
3
.
O limite máximo de concentração de PTS de 240 μg/m
3
, estabelecido pela
Resolução CONAMA 003/90, em um espaço temporal de 24 horas, não foi atingido no
período estudado.
A média geométrica dos dados de PTS, entre 15/09/05 e 03/06/06, foi de 57
μg/m
3
e, pressupondo-se a linha de tendência dos resultados de PTS apresentados na
Figura 15, o limite máximo de 80 μg/m
3
, estipulado pela Resolução CONAMA 003/90,
não deverá ser ultrapassado para o espaço temporal de um ano. Segundo Bayrd et. al
(2002), para áreas residenciais em cidades onde há grande contribuição de vias de
tráfego, valores de PTS em torno de 60 μg/m
3
são considerados normais.
53
4.2.2. Resultados e Análises de PTS da Estação Vila Maranhão da RMQAr da
CVRD
No período de estiagem, entre os meses de outubro e dezembro de 2005,
obteve-se um valor médio de PTS de 80±16 μg/m
3
, com desvio padrão de 16 μg/m
3
.
No período chuvoso, entre os meses de janeiro a junho de 2006, observou-se um
decréscimo substancial no valor médio de PTS para 50±26 μg/m
3
, com desvio padrão
de 26 μg/m
3
.
Estes valores mostram que o limite máximo de concentração de PTS de 240
μg/m
3
, estipulado pela Resolução CONAMA 003/90, em um espaço temporal de 24
horas, também não foi atingido no período de estiagem ou chuvoso nos anos de 2005 e
2006. A média geométrica dos dados coletados de PTS, entre 07/11/05 e 03/06/06, foi
de 65 μg/m
3
e, mantendo-se a linha de tendência de resultados de PTS na Figura 15, o
limite máximo de 80 μg/m
3
não deverá ser ultrapassado para o espaço temporal de um
ano.
É importante mencionar que neste ponto de RMQAr da Vila Maranhão existe
grande contribuição de vias não pavimentadas e do tráfego intenso de caminhões,
tendo em vista a proximidade da BR135. Com relação a RMQAr do Itaquí Bacanga, os
valores médios de PTS no período de estiagem foram aproximadamente 30% maiores
e, no período chuvoso, a diferença da média de PTS foi ligeiramente superior.
4.2.3. Resultados e Análises de PTS da Estação EMAP
54
No período de estiagem, entre os meses de outubro e dezembro de 2005, o valor
médio de PTS foi de 123±44 μg/m
3
, com desvio padrão de 44 μg/m
3
. No ano de 2006,
entre outubro e dezembro, o valor médio de material PTS foi de 86±32 μg/m
3
, com
desvio padrão de 32 μg/m
3
. Este decréscimo do PTS no período de estiagem, entre os
anos de 2005 e 2006, em torno de 35%, pode estar associado, em grande parte, a
presença de chuvas neste período no ano de 2006, o que não ocorreu no ano de 2005.
No período chuvoso, entre os meses de janeiro a junho de 2006, observou-se um
decréscimo substancial no valor médio de PTS para 59±22 μg/m
3
, com desvio padrão
de 22 μg/m
3
. O limite máximo de concentração de PTS de 240 μg/m
3
, estipulado pela
Resolução CONAMA 003/90, em um espaço temporal de 24 horas, foi ultrapassado 4
vezes, no auge do período de estiagem, entre os meses de novembro e dezembro de
2005 e outubro de 2006. Além disso, para um espaço temporal de 1 ano e mantendo-se
a linha de tendência de resultados obtidos de PTS da Figura 15, podemos estimar que
a média geométrica de 84 μg/m
3
e o limite máximo de 80 μg/m
3
deverá ser
ultrapassado.
Estes resultados estão diretamente associados com o fato da estação da EMAP
se localizar em uma área onde existem grandes contribuições de empresas instaladas
na área do CPPM que operam com cargas de minérios de ferro, gusa, soja, cereais,
barras de alumínio e derivados de petróleo. Além disso, nesta área existe um tráfego
intenso de caminhões, tendo em vista a proximidade da BR135 e o transporte
rodoviário de combustível e de soja.
55
4.3. Resultados das análises dos dados de densidade de deposição foliar (D
PTS
)
por biomonitoramento e PTS.
Tabela 5 – Resultados de Biomonitoramento e PTS – Período de estiagem de 2005 e
2006
Via RMQAr
C
PTS=
3736,9xÂ
A
D
PTS
= C
PTS
/(20xAx6)
PTS
(mg/L) (dm
2
) (g/m
2
) (ug/m
3
)
Amostra 01 (Mangueira) 0,1752 654,70 8,91 0,612
Amostra 02 (Sheffera) 0,0539 201,42 12,47 0,135
Amostra 03 (Clússia) 0,3903 1458,51 12,47 0,974
Amostra 01 (Mangueira) 0,2421 904,70 12,47 0,605
Amostra 02 (Sheffera) 0,0385 143,87 10,69 0,112
Amostra 03 (Clússia) 0,2679 1001,12 11,38 0,733
Amostra 01 (Mangueira) 0,2046 764,38 9,83 0,648
Amostra 02 (Sheffera) 0,0507 189,46 9,95 0,159
Amostra 03 (Clússia) 0,3394 1268,30 10,70 0,988
Amostra 01 (Mangueira) 0,1849 690,77 9,21 0,625
Amostra 02 (Sheffera) 0,0643 240,28 12,47 0,161
Amostra 03 (Clússia) 0,0939 350,89 9,50 0,308
Amostra 01 (Mangueira) 0,0981 366,59 12,47 0,245
Amostra 02 (Sheffera) 0,0686 256,35 12,47 0,171
Amostra 03 (Clússia) 0,2699 1008,59 12,47 0,674
Amostra 01 (Mangueira) 0,0808 301,94 11,05 0,228
Amostra 02 (Sheffera) 0,0427 159,57 12,47 0,107
Amostra 03 (Clússia) 0,4628 1729,44 8,61 1,674
Amostra 01 (Mangueira) 0,1673 625,18 12,47 0,418
Amostra 02 (Sheffera) 0,0627 234,30 12,47 0,157
Amostra 03 (Clússia) 0,6731 2515,31 8,90 2,355
Amostra 01 (Mangueira) 0,3492 1304,93 12,47 0,872
Amostra 02 (Sheffera) 0,1764 659,19 12,47 0,441
Amostra 03 (Clússia) 0,2141 800,07 8,91 0,748
Amostra 01 (Mangueira) 0,6423 2400,21 12,47 1,604
Amostra 02 (Sheffera) 0,1462 546,33 12,47 0,365
Amostra 03 (Clússia) 0,0787 294,09 8,32 0,295
Amostra 01 (Mangueira) 0,1707 637,89 12,47 0,426
Amostra 02 (Sheffera) 0,1038 387,89 12,47 0,259
Amostra 03 (Clússia) 0,2253 841,92 8,63 0,813
Amostra 01 (Mangueira) 0,3505 1309,78 12,47 0,875
Amostra 02 (Sheffera) 0,2739 1023,54 12,47 0,684
Amostra 03 (Clússia) 0,9111 3404,69 8,03 3,533
Amostra 01 (Mangueira) 0,6324 2363,22 12,47 1,579
Amostra 02 (Sheffera) 0,2224 831,09 12,47 0,555
Amostra 03 (Clússia) 0,1985 741,77 10,69 0,578
Amostra 01 (Mangueira) 1,0293 3846,39 12,47 2,570
Amostra 02 (Sheffera) 0,3344 1249,62 10,01 1,040
Amostra 03 (Clússia) 0,5722 2138,25 8,36 2,131
Amostra 01 (Mangueira) 0,4855 1814,26 9,5 1,591
Amostra 02 (Sheffera) 0,3018 1127,80 12,47 0,754
Amostra 03 (Clússia) 0,4055 1515,31 11,2 1,127
E
M
A
P
entre 03 a
09/11/05
142
entre 16 a
22/11/05
172
entre 25/11 a
01/12/05
122
E
M
A
P
entre 11 a
17/08/06
83
entre 19 a
25/08/06
97
entre 17/11 a
23/11/06
68
entre 24/11 a
30/11/06
81
entre 24 a
29/08/06
59
Via Biomonitoramento
Estação
Data do Teste
Amostras
Absorbância
Â
B
a
c
a
n
g
a
entre 16 a
22/10/05
entre 09 a
15/11/05
60
56
entre 24 a
30/11/05
64
V
M
A
R
A
N
H
Ã
O
entre 24 a
30/11/05
entre 06 a
12/12/05
78
61
entre 13 a
19/12/05
92
56
Tabela 6 – Resultados de Biomonitoramento e PTS – Período Chuvoso de 2006
Via RMQAr
C
PTS=
3736,9xÂ
A
D
PTS
= C
PTS
/(20xAx6)
PTS
(mg/L) (dm
2
) (g/m
2
) (ug/m
3
)
Amostra 01 (Mangueira) 0,0550 205,53 18,71 0,092
Amostra 02 (Sheffera) 0,0345 128,92 18,71 0,057
Amostra 03 (Clússia) 0,0613 229,07 12,47 0,153
Amostra 01 (Mangueira) 0,0721 269,36 12,47 0,180
Amostra 02 (Sheffera) 0,0160 59,87 12,47 0,040
Amostra 03 (Clússia) 0,6447 2409,22 12,47 1,610
Amostra 01 (Mangueira) 0,0890 332,58 11,14 0,249
Amostra 02 (Sheffera) 0,0363 135,65 12,47 0,091
Amostra 03 (Clússia) 0,0152 56,73 7,13 0,066
Amostra 01 (Mangueira) 0,0709 264,95 12,47 0,177
Amostra 02 (Sheffera) 0,0176 65,77 12,47 0,044
Amostra 03 (Clússia) 0,3984 1488,78 7,72 1,607
Amostra 01 (Mangueira) 0,1502 561,28 12,47 0,375
Amostra 02 (Sheffera) 0,0566 211,51 12,47 0,141
Amostra 03 (Clússia) 0,4161 1554,92 8,91 1,454
Amostra 01 (Mangueira) 0,0989 369,58 9,06 0,340
Amostra 02 (Sheffera) 0,0291 108,74 9,17 0,099
Amostra 03 (Clússia) 0,4510 1685,34 12,47 1,126
Amostra 01 (Mangueira) 0,0446 166,67 14,62 0,095
Amostra 02 (Sheffera) 0,0186 69,51 12,47 0,046
Amostra 03 (Clússia) 0,1269 474,21 6,24 0,633
Amostra 01 (Mangueira) 0,1100 411,06 12,47 0,275
Amostra 02 (Sheffera) 0,0413 154,33 13,86 0,093
Amostra 03 (Clússia) 0,2810 1050,07 11,29 0,775
Amostra 01 (Mangueira) 0,1212 452,91 12,47 0,303
Amostra 02 (Sheffera) 0,1006 375,93 12,47 0,251
Amostra 03 (Clússia) 0,2850 1065,02 12,47 0,712
Amostra 01 (Mangueira) 0,1023 382,28 12,47 0,255
Amostra 02 (Sheffera) 0,0556 207,77 16,63 0,104
Amostra 03 (Clússia) 0,0978 365,47 12,47 0,244
Amostra 01 (Mangueira) 0,1108 414,05 12,47 0,277
Amostra 02 (Sheffera) 0,0763 285,13 12,47 0,191
Amostra 03 (Clússia) 0,2876 1074,73 8,02 1,117
Amostra 01 (Mangueira) 0,1122 419,28 12,47 0,280
Amostra 02 (Sheffera) 0,0867 323,99 12,47 0,217
Amostra 03 (Clússia) 0,2642 987,29 7,72 1,066
Amostra 01 (Mangueira) 0,0547 204,41 5,35 0,318
Amostra 02 (Sheffera) 0,0626 233,93 6,24 0,312
Amostra 03 (Clússia) 0,3380 1263,07 8,91 1,181
Amostra 01 (Mangueira) 0,0771 288,11 9,21 0,261
Amostra 02 (Sheffera) 0,0590 220,48 12,47 0,147
Amostra 03 (Clússia) 0,1342 501,49 8,61 0,485
Amostra 01 (Mangueira) 0,0742 277,28 12,47 0,185
Amostra 02 (Sheffera) 0,0677 252,99 12,47 0,169
Amostra 03 (Clússia) 0,1524 569,50 7,43 0,639
Amostra 01 (Mangueira) 0,0930 347,53 12,47 0,232
Amostra 02 (Sheffera) 0,0246 91,93 10,01 0,077
Amostra 03 (Clússia) 0,1941 725,33 8,91 0,678
Amostra 01 (Mangueira) 0,0707 264,20 18,71 0,118
Amostra 02 (Sheffera) 0,0317 118,46 12,47 0,079
Amostra 03 (Clússia) 0,1641 613,23 12,47 0,410
Amostra 01 (Mangueira) 0,0913 341,18 12,47 0,228
Amostra 02 (Sheffera) 0,0740 276,53 18,71 0,123
Amostra 03 (Clússia) 0,1040 388,64 10,40 0,311
Amostra 01 (Mangueira) 0,0533 199,18 6,24 0,266
Amostra 02 (Sheffera) 0,0272 101,64 12,47 0,068
Amostra 03 (Clússia) 0,3073 1148,35 10,40 0,920
Amostra 01 (Mangueira) 0,0667 249,25 7,43 0,280
Amostra 02 (Sheffera) 0,0573 213,99 12,47 0,143
Amostra 03 (Clússia) 0,1447 540,73 6,24 0,722
Amostra 01 (Mangueira) 0,0625 233,56 12,47 0,156
Amostra 02 (Sheffera) 0,0313 116,96 12,47 0,078
Amostra 03 (Clússia) 0,1870 698,80 9,50 0,613
56
entre 09 a 15/05/06
entre 18 a 24/05/06
70
entre 26/06 a
02/07/06
entre 28/04 a
04/05/06
entre 09 a 15/05/06
entre 18 a 24/05/06
entre 14 a 20/02/06
entre 23 a 29/03/06
entre 06 a 12/04/06
46
59
E
M
A
P
32
entre 31/05 a
07/06/06
33
35
entre 17 a 23/02/06
43
34
30
41
43
35
38
35
43
entre 16 a 22/05/06
48
35
37
48
40
Data do Teste
Amostras
Absorbância Â
Estação
Via Biomonitoramento
entre 16 a 22/02/06
entre 05 a 11/05/06
entre 29a 04/04/06
entre 13 a 19/04/06
B
a
c
a
n
g
a
entre 30/05 a
05/06/06
entre 09/06 a
15/06/06
entre 19/06 a
25/06/06
entre 05 a 11/04/06
entre 12 a 18/04/06
V
.
M
A
R
A
N
H
Ã
O
57
4.3.1. Resultados das análises dos dados no Período de estiagem.
A partir dos resultados mostrados na Tabela 5, os gráficos das relações de
dispersão entre os resultados obtidos de densidade de deposição foliar D
PTS
e PTS
foram construídos, com o intuito de se verificar a espécie que melhor reproduza esta
correlação.
4.3.1.1 Análise da Estação do Bacanga – Período de estiagem de 2005 e 2006
As Figuras 16, 17 e 18 apresentam as análises de dispersão linear entre D
PTS
e
PTS da Estação BACANGA para o período de estiagem de 2005 e 2006. Uma análise
destas figuras mostra que a espécie de planta que apresentou a melhor correlação
linear no período de estiagem de 2005 e 2006 foi a Mangifera, com um coeficiente de
correlação R
2
= 0,8174, em contraste com R
2
= 0,5267 da Schefflera actinophylla e R
2
=
0,2296 da Clusia fluminensis.
Figura 16 – Correlação entre valores de PTS X D
PTS
– Estação Bacanga – Espécie
Mangifera indica no Período de estiagem
M angifera
_BACANGA - Período Seco 2005/2006
y = 1,6312x - 41,679
R
2
= 0,8174
54
56
58
60
62
64
66
60,0 61,0 62,0 63,0 64,0 65,0 66,0
100*D
PTS
(g/m
2
)
PTS (ug/m
3
)
58
Figura 17 – Correlação entre valores PTS X D
PTS
Estação do Bacanga – Espécie
Schefflera actinophylla no Período de estiagem
Figura 18 – Correlação entre valores PTS X D
PTS
do Bacanga – Espécie Clúsia no
Período de estiagem
Schefflera
_BACANGA - Período Seco 2005/2006
y = 1,087x + 44,48
R
2
= 0,5267
54
56
58
60
62
64
66
0,0 5,0 10,0 15,0 20,0
100*D
PTS
(g/m
2
)
PTS (ug/m
3
)
Clusia _BACANGA - Período Seco 2005/2006
y = 0,0517x + 55,982
R
2
= 0,2296
54
56
58
60
62
64
66
0,0 20,0 40,0 60,0 80,0 100,0 120,0
100*D
PTS
(g/m
2
)
PTS (ug/m
3
)
59
4.3.1.2 Análise da Estação EMAP – Período de estiagem de 2005 e 2006
Assim como observado na Estação BACANGA, as análises de dispersão linear
entre D
PTS
e PTS da Estação EMAP para o período de estiagem de 2005 e 2006
(Figuras 19, 20 e 21) também mostraram uma melhor correlação linear para a
Mangifera, que apresentou um valor de R
2
= 0,8675, contra R
2
= 0,6121 da Schefflera
actinophylla e R
2
= 0,0015 da Clusia fluminensis.
Figura 19 – Correlação entre valores PTS X D
PTS
- da EMAP – Espécie Mangifera
indica no Período de estiagem
Figura 20 – Correlação entre valores PTS X D
PTS
–da EMAP – Espécie Schefflera
actinophylla no Período de estiagem
Mangifera
_EMAP - Período Seco 2005/2006
y = 0,4985x + 41,498
R
2
= 0,8675
0
50
100
150
200
0,0 50,0 100,0 150,0 200,0 250,0 300,0
100 * D
PTS
(g/m
2
)
PTS (ug/m
3
)
Schefflera
_EMAP - Período Seco 2005/2006
y = 1,1117x + 44,205
R
2
= 0,6121
0
50
100
150
200
0,0 20,0 40,0 60,0 80,0 100,0 120,0
100 *D
PTS
(g/m
2
)
PTS (ug/m
3
)
60
Figura 21– Correlação entre valores PTS X D
PTS
– Estação da EMAP – Espécie Clusia
fluminensis no Período de estiagem
4.3.1.3 Análise da Estação VILA MARANHÃO – Período de estiagem de 2005
As Figuras 22, 23 e 24 apresentam as análises de dispersão linear entre D
PTS
e
PTS da Estação VILA MARANHÃO para o período de estiagem de 2005. Neste
período, a planta que apresentou melhor correlação linear foi novamente a Mangifera
indica, com um coeficiente de correlação linear R
2
= 0,7714, enquanto os valores
encontrados para a Schefflera actinophylla e a Clusia fluminensis foram 0,6072 e
0,12326, respectivamente.
Clusia
_EMAP - Período Seco 2005/2006
y = 0,013x + 107,57
R
2
= 0,0015
0
50
100
150
200
0,0 50,0 100,0 150,0 200,0 250,0 300,0 350,0 400,0
100*D
PTS
(g/m
2
)
PTS (ug/m
3
)
61
Figura 22 – Correlação entre valores PTS X D
PTS
- Estação da Vila Maranhão -Espécie
Mangifera indica no Período de estiagem
Figura 23 – Correlação entre valores PTS X D
PTS
– Estação da Vila Maranhão –
Espécie Schefflera actinophylla no Período de estiagem
Figura 24 – Correlação entre valores PTS X D
PTS
–Estação da Vila Maranhão –
Espécie Clusia fluminensis no Período de estiagem
M a gifera
_V.M ARANHÃO - Período Se co 2005
y = 1,2969x + 38,481
R
2
= 0,7714
0
20
40
60
80
100
0 10 20 30 40 50
100*D
P TS
(g/m
2
)
PTS (ug/m
3
)
Schefflera
_V.MARANHÃO - Período Seco 2005
y = 3,5954x + 24,867
R
2
= 0,6072
0
20
40
60
80
100
0 5 10 15 20
100*D
PTS
(g/m
2
)
PTS (ug/m
3
)
Clusi a
_V.M ARANHÃO - Período Seco 2005
y = 0,0644x + 66,897
R
2
= 0,1232
0
50
100
0 50 100 150 200 250
100*D
PTS
(g/m
2
)
PTS (ug/m
3
)
62
4.3.2. Resultados das análises dos dados no Período Chuvoso.
Gráficos das relações de dispersão entre os resultados obtidos de densidade de
deposição foliar D
PTS
e PTS também foram construídos para o período chuvoso de
2006, a partir dos resultados apresentados na Tabela 6, e são apresentados a seguir.
4.3.2.1 Análise da Estação do Bacanga – Período Chuvoso de 2006
As Figuras 25, 26 e 27 apresentam as análises de dispersão linear entre D
PTS
e
PTS da Estação BACANGA e mostram que, no período chuvoso de 2006, a Mangifera
indica (R
2
= 0,542) também se destacou com uma melhor correlação, quando
comparada com a Schefflera actinophylla (R
2
= 0,3943) e a Clusia fluminensis (R
2
=
0,0013).
Figura 25 – Correlação entre valores de PTS X D
PTS
– Estação do Bacanga – Espécie
Mangifera indica no Período Chuvoso.
Mangifera
_BACANGA - Período Chuvoso 2006
y = 0,3831x + 30,253
R
2
= 0,542
0
10
20
30
40
50
60
0,0 5,0 10,0 15,0 20,0 25,0 30,0 35,0 40,0
100*
DPTS
(g/m
2
)
PTS (ug/m
3
)
63
Figura 26 – Correlação entre valores PTS X D
PTS
–Estação do Bacanga – Espécie
Schefflera actinophylla no Período Chuvoso
Figura 27 – Correlação entre valores PTS X D
PTS
– Estação do Bacanga – Espécie
Clusia fluminensis no Período Chuvoso
Schefflera
_BACANGA - Período Chuvoso 2006
y = 0,5145x + 34,088
R
2
= 0,3943
0
10
20
30
40
50
60
0,0 5,0 10,0 15,0 20,0 25,0 30,0
100*D
PTS
(g/m
2
)
PTS (ug/m
3
)
Clusia
_BACANGA - Período Chuvoso 2006
y = 0,0035x + 39,086
R
2
= 0,0013
0
10
20
30
40
50
60
0,0 50,0 100,0 150,0 200,0
100*D
PTS
(g/m
2
)
PTS (ug/m
3
)
64
4.3.2.2 Análise da Estação EMAP – Período Chuvoso de 2006
Para o período chuvoso de 2006 na Estação EMAP, as análises de dispersão
linear entre D
PTS
e PTS (Figuras 28, 29 e 30) mais uma vez confirmaram a melhor
correlação linear da Mangifera (R
2
= 0,630), quando comparada com a Schefflera
actinophylla (R
2
= 0,4952) e a Clusia fluminensis (R
2
= 0,2929).
Figura 28 – Correlação entre valores PTS X D
PTS
– Estação da EMAP – Espécie
Mangifera indica no Período Chuvoso
Figura 29 – Correlação entre valores PTS X D
PTS
– Estação da EMAP – Espécie
Schefflera actinophylla no Período Chuvoso
Mangifera
_EMAP - Período Chuvoso 2006
y = 1,1371x + 8,4866
R
2
= 0,63
0
20
40
60
0 5 10 15 20 25 30 35
100*D
PTS
(g/m
2
)
PTS (ug/m
3
)
Schefflera
_EMAP - Período Chuvoso 2006
y = 0,5418x + 28,437
R
2
= 0,4952
0
10
20
30
40
50
60
0 5 10 15 20 25 30 35
100*D
PTS
(g/m
2
)
PTS (ug/m
3
)
65
Figura 30 – Correlação entre valores PTS X DPTS –Estação da EMAP – Espécie
Clusia fluminensis no Período Chuvoso
4.3.2.3 Análise da Estação VILA MARANHÃO – Período Chuvoso de 2006
No período chuvoso de 2006 na Estação VILA MARANHÃO, as análises de
dispersão linear entre D
PTS
e PTS (Figuras 31, 32 e 33) também mostraram uma melhor
correlação linear para a Mangifera que apresentou um R
2
= 0,5937, contra R
2
= 0,3959
da Schefflera actinophylla e R
2
= 0,5438 da Clusia fluminensis.
Figura 31 – Correlação entre valores PTS X D
PTS
–Estação da VILA MARANHÃO –
Espécie Mangifera indica no Período Chuvoso
Clusia
_EMAP - Período Chuvoso 2006
y = 0,091x + 30,826
R
2
= 0,2929
0
10
20
30
40
50
60
0 20 40 60 80 100 120 140
100*D
PTS
(g/m
2
)
PTS (ug/m
3
)
Mangrfera _V.MARANHÃO - Período Chuvoso 2006
y = 1,4632x + 22,464
R
2
= 0,5937
0
20
40
60
80
0,0 5,0 10,0 15,0 20,0 25,0 30,0
100*D
PTS
(g/m
2
)
PTS (ug/m
3
)
66
Figura 32 – Correlação entre valores PTS X D
PTS
– Estação da VILA MARANHÃO –
Espécie Schefflera actinophylla no Período Chuvoso
Figura 33 – Correlação entre valores PTS X D
PTS
– Estação da VILA MARANHÃO –
Espécie Clusia fluminensis no Período Chuvoso
Schefflera
_V.MARANHÃO - Período Chuvoso 2006
y = 2,9558x + 21,387
R
2
= 0,3959
0
20
40
60
80
0,0 5,0 10,0 15,0 20,0
100*D
PTS
(g/m
2
)
PTS (ug/m
3
)
Clusia
_V.MARANHÃO - Período Chuvoso 2006
y = 0,4042x + 29,075
R
2
= 0,5438
0
10
20
30
40
50
60
70
80
0,0 20,0 40,0 60,0 80,0 100,0
100*D
PTS
(g/m
2
)
PTS (ug/m
3
)
67
4.4. Resultados da análise global de dispersão linear entre D
PTS
e PTS – Períodos
de estiagem e Chuvoso de 2005 e 2006
As equações da linha de tendência entre as grandezas D
PTS
e PTS, obtidas por
biomonitoramento das três espécies de planta e através da RMQAr da CVRD em São
Luís, são apresentadas na Tabela 7.
Tabela 7 - Equação da linha de tendência e coeficiente de correlação entre D
PTS
(g/m
2
)
e PTS (μg/m
3
)
A Clusia fluminensis apresentou coeficientes de correlação linear entre D
PTS
e
PTS não expressivos para os experimentos realizados nos períodos seco e chuvoso de
2005 e 2006. Este baixo desempenho pode ser atribuído ao fato de que as folhas desta
planta liberam um muco leitoso, durante a coleta, com conseqüente variações
significativas nos valores das absorbâncias da solução com material particulado. Assim
sendo, podemos concluir que a Clusia fluminensis não é uma planta recomendada
para o biomonitoramento de material particulado.
A Mangifera indica apresentou um coeficiente linear médio com R
2
= 0,8188 para
o período de estiagem e R
2
= 0,5886 para o período chuvoso, o que representa uma
Período Seco de 2005 e 2006 Período Chuvoso de 2006
Estação Espécie Equação da linha de tendência Correlação Equação da linha de tendência Correlação
entre D
PTS
(Y) e PTS (X)
R
2
entre D
PTS
(Y) e PTS (X)
R
2
Mangifera
y = 1,6312x - 41,679
0,8174
y = 0,3831x + 30,253
0,5420
Bacanga Schefflera
y = 1,087x + 44,48
0,5267
y = 0,5145x + 34,088
0,3943
Clusia
y = 0,0517x + 55,982
0,2296
y = 0,0035x + 39,086
0,0013
Mangifera y = 0,4985x + 41,498 0,8675
y = 1,1371x + 8,4866
0,6300
EMAP Schefflera y = 1,1117x + 44,205 0,6121
y = 0,5418x + 28,437
0,4952
Clusia y = 0,013x + 107,57 0,0015
y = 0,091x + 30,826
0,2929
Mangifera
y = 1,2969x + 38,481
0,7714
y = 1,4632x + 22,464
0,5937
V.MARANHÃO Schefflera
y = 3,5954x + 24,867
0,6072
= 2,9558x + 21,387
0,3959
Clusia
y = 0,0644x + 66,897
0,1232
y = 0,4042x + 29,075
0,5438
y
68
diferença de aproximadamente 28%. Além disso, todas as três espécies de plantas
apresentaram coeficientes de correlação linear mais significativos no período de
estiagem que no chuvoso. Estas variações podem ser conseqüências de que, no
período chuvoso, as três espécies de plantas estiveram expostas ao ambiente e foram
notados arrastes de parte do material particulado depositado na superfície das folhas
pela água da chuva.
Os melhores resultados apresentados pela Mangifera em relação aos da
Schefflera actinophylla podem, em parte, ser justificados com base na maior rigidez e
aspereza apresentada pelas suas folhas. Estas características, com certeza,
influenciaram nos resultados dos experimentos, principalmente tendo em vista que,
durante as coletas nas estações da RMQAr, uma maior presença de material
particulado aderido na superfície das folhas da Mangifera sempre foi observado,
conforme constatado pelos valores de D
PTS
obtidos nos períodos seco e chuvoso.
5. CONCLUSÕES
5.1. Caracterização da qualidade do ar em termos de material particulado em
suspensão (PTS) na área de influência do Complexo Portuário de Ponta da
Madeira – CPPM em São Luís
Estação Bacanga da RMQAr da CVRD: os períodos seco de 2005 e de 2006
apresentaram valores médios de PTS 58±11 μg/m
3
e 46±12 μg/m
3
, respectivamente. No
período chuvoso de 2006, uma diminuição substancial no valor médio de PTS para 39±
17 μg/m
3
foi observada. Estes valores mostraram que o limite máximo de 240 μg/m
3
,
69
estabelecido pela Resolução CONAMA 003/90 para um espaço temporal de 24 horas,
não foi atingido tanto no período de estiagem quanto chuvoso.
Estação Vila Maranhão da RMQAr da CVRD: no período de estiagem de 2005,
o valor médio de PTS encontrado foi de 80±16 μg/m
3
, enquanto que no período
chuvoso 2006, foi de 50±26 μg/m
3
foi registrado. Estes valores também mostraram que
limite máximo da Resolução CONAMA 003/90, para um espaço temporal de 24 horas,
também não foi atingido no período de estiagem ou chuvoso dos anos 2005 e 2006.
Estação EMAP da RMQAr da CVRD no período de estiagem de 2005, o valor
médio de PTS encontrado foi 123±44 μg/m
3
, enquanto que entre outubro e dezembro
de 2006, o valor médio diminuiu para 86±32 μg/m
3
. Este decréscimo do PTS, em torno
de 35%, pode estar associado em grande parte à presença das chuvas no período, o
que não ocorreu no ano de 2005. No período chuvoso, entre os meses de janeiro a
junho de 2006, observou-se uma diminuição substancial no valor médio de PTS para 59
±22 μg/m
3
. Nos períodos secos de 2005 e 2006, o limite máximo de concentração de
PTS de 240 μg/m
3
, estipulado pela Resolução CONAMA 003/90 para um espaço
temporal de 24 horas, foi ultrapassado 4 vezes. Assim sendo e projetando-se uma linha
de tendência de PTS para um espaço temporal de 1 ano, podemos concluir que o limite
máximo de 80 μg/m
3
, estipulado pela CONAMA 003/90, poderá ser ultrapassado.
Em função dos valores de PTS acima do padrão normativo na estação da EMAP,
torna-se necessário, por parte das empresas do entorno do TPPM, implementar
70
sistemas de controle e adoção de procedimentos no intuito de diminuir a emissão de
material particulado.
Pluviometria e direção e velocidade do vento
No período chuvoso de 2006, a pluviometria foi de 1900,7 mm, que corresponde
a 87,12% do total das chuvas de 2006, com média mensal de 316,8 mm. Entretanto, no
período de estiagem, a pluviometria registrada foi de 214,5 mm, que corresponde a
12,88% do total, com média mensal de 46,83 mm. Assim, de modo geral, os ventos no
período de estiagem foram mais intensos e com grande freqüência observada de
ventos E-NE, durante todo ano.
5.2. D
PTS
(Biomonitoramento) versus PTS obtidos da RMQAr
Os resultados experimentais mostraram que D
PTS
e PTS são grandezas
diretamente proporcionais e permitiram concluir que a espécie Mangifera foi a que
apresentou os melhores resultados para o ajuste linear, tanto no período de estiagem
quanto no chuvoso.
Nesta perspectiva, constatou-se que o monitoramento da qualidade do ar por
meio de biomonitoramento por deposição de material particulado, utilizando a espécie
Mangifera indica, nas condições meteorológicas da área de influência do Complexo
Portuário de Ponta da Madeira, foi consistente com o registrado com o método
instrumental da Rede de monitoramento da qualidade do ar da CVRD (RMQAr) que
utiliza um medidor de partículas Beta (MP101M). Desta forma, podemos concluir que o
71
uso desse método de biomonitoramento pode ser utilizado para se estimar a poluição
atmosférica em áreas desprovidas de recursos tecnológicos em São Luís.
72
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