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UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS
FACULDADE DE ENGENHARIA CIVIL, ARQUITETURA E
URBANISMO
PRECIPITAÇÕES CRÍTICAS, PLANEJAMENTO E
GERENCIAMENTO DAS DRENAGENS SUPERFICIAIS
UTILIZANDO SISTEMAS DE INFORMAÇÕES GEOGRÁFICAS:
REFINARIA PRESIDENTE BERNARDES – CUBATÃO (RPBC)
RITA CRISTINA CANTONI PALINI
CAMPINAS
2008
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1
UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS
FACULDADE DE ENGENHARIA CIVIL, ARQUITETURA E URBANISMO
RITA CRISTINA CANTONI PALINI
PRECIPITAÇÕES CRÍTICAS, PLANEJAMENTO E GERENCIAMENTO
DAS DRENAGENS SUPERFICIAIS UTILIZANDO SISTEMAS DE
INFORMAÇÕES GEOGRÁFICAS: REFINARIA PRESIDENTE
BERNARDES – CUBATÃO (RPBC)
Disssertação apresentada à Faculdade de
Engenharia Civil, Arquitetura e Urbanismo da
Universidade Estadual de Campinas, como parte
dos requisitos para obtenção do título de Mestre
em Engenharia Civil, na área de concentração
de Recursos Hídricos.
Orientador: Antonio Carlos Zuffo
CAMPINAS
2007
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FICHA CATALOGRÁFICA ELABORADA PELA
BIBLIOTECA DA ÁREA DE ENGENHARIA E ARQUITETURA - BAE - UNICAMP
P176p
Palini, Rita Cristina Cantoni
Precipitações críticas, planejamento e gerenciamento
das drenagens superficiais utilizando sistemas de
informações geográficas: Refinaria Presidente Bernardes
- Cubatão (RPBC) / Rita Cristina Cantoni Palini. --
Campinas, SP: [s.n.], 2008.
Orientador: Antonio Carlos Zuffo.
Dissertação de Mestrado - Universidade Estadual de
Campinas, Faculdade de Engenharia Civil, Arquitetura e
Urbanismo.
1. Drenagem. 2. Residuos industriais. 3. Petroleo -
Refinarias. 4. Petróleo. 5. Sistemas de informação
geografica. I. Zuffo, Antonio Carlos. II. Universidade
Estadual de Campinas. Faculdade de Engenharia Civil,
Arquitetura e Urbanismo. III. Título.
Título em Inglês: Critical rains, planning and run-off management using
geografic information system on Presidente Bernardes -
Cubatão Refinery (RPBC)
Palavras-chave em Inglês: Drainage, Waste, Disposal of, Oil refineries,
Petroleum, Geographic Information System (GIS)
Área de concentração: Recursos Hídricos
Titulação: Mestre em Engenharia Civil
Banca examinadora: Rodrigo de Melo Porto, Eglé Novaes Teixeira
Data da defesa: 30/01/2008
Programa de Pós Graduação: Engenharia Civil
3
UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS
FACULDADE DE ENGENHARIA CIVIL, ARQUITETURA E URBANISMO
RITA CRISTINA CANTONI PALINI
PRECIPITAÇÕES CRÍTICAS, PLANEJAMENTO E GERENCIAMENTO
DAS DRENAGENS SUPERFICIAIS UTILIZANDO SISTEMAS DE
INFORMAÇÕES GEOGRÁFICAS: REFINARIA PRESIDENTE
BERNARDES – CUBATÃO (RPBC)
Disssertação apresentada à Faculdade de Engenharia Civil, Arquitetura e Urbanismo da
Universidade Estadual de Campinas, como parte dos requisitos para obtenção do título
de Mestre em Engenharia Civil, na área de concentração de Recursos Hídricos.
COMISSÃO EXAMINADORA
Prof. Dr. Antonio Carlos Zuffo
FEC - UNICAMP
Prof. Dr. Rodrigo de Melo Porto
EESC - USP
Prof
a
. Dr
a
. Eglé Novaes Teixeira
FEC - UNICAMP
Campinas, 30 de janeiro de 2.008
4
DEDICATÓRIA
Dedico este trabalho ao meu marido, Luís,
eterno incentivador, que com seu amor
sempre apoiou o meu crescimento
profissional.
Aos meus filhos, Ana Cristina, Enzo, Aline e
Beatriz, fonte de inspiração em tudo o que
faço.
E, aos meus pais, sem os quais eu nada faria.
5
“Se eu falar a língua dos homens e dos anjos
e não tiver caridade (amor), sou como o metal
que soa , ou como o sino que tine. E se eu
tiver o dom de profecia, e conhecer todos os
mistérios, e quanto se pode saber: e se tiver
toda fé, até o ponto de transportar montes, e
não tiver caridade, não sou nada.”
1
a
. Epístola de São Paulo aos Coríntios.
Evangelho de Jesus Cristo
6
AGRADECIMENTOS
Ao Profº. Dr. Antonio Carlos Zuffo, orientador e amigo, que acreditou que era
possível a realização e me auxiliou diretamente a concretizá-lo.
À Profª. Drª. Eglé Novaes Teixeira, por suas intervenções construtivas que me
auxiliaram a nortear a finalização dos trabalhos.
À Profª. Drª Maria Teresa Françoso que prestou preciosas informações para a
realização deste trabalho.
Às Profªs. Rozely Ferreira dos Santos e Mônica Zuffo, pelo apoio, sugestões e
confiança a mim dedicados.
Ao meu coordenado, Carlos Alberto Violatti Jr, e ao meu gerente, Antonio
Carlos D’Ornellas Pereira, que viabilizaram a execução deste trabalho.
Aos meus colegas e amigos da Petrobrás, e em especial, à Sandra, à Célia, ao
Edson, Márcio, Paulo Pena, Carletti e Rubens, que me auxiliaram na obtenção de
informações e subsídios, necessários à realização deste trabalho.
Agradeço todos os funcionários da Secretária de Pós-Graduação, em especial,
à Sueli e à Paula, que sempre estiveram à disposição para os esclarecimentos
necessários, com prontidão e alegria.
A todos os meus professores da FEC, em especial, aos Profºs. Drs. Abel Maia
Genovez e Ana Inês Borri Genovez, que com disposição e dedicação nos ensinaram a
aprender.
7
E, por fim, e não menos importante, à Socióloga Josiene Silva e ao Arq.
Delcides Regatieri, da Prefeitura Municipal de Osasco, à Arq. Débora Sibantos
Penteado, da Prefeitura Municipal de São Paulo e ao Engºs. Marcos, Maria de Lourdes
(Itatiba) e Mário Albino Martins (São Paulo), da Companhia de Saneamento Básico de
São Paulo (SABESP), pela amizade e confiança que me permitiram continuar com o
programa de mestrado
8
RESUMO
PALINI, Rita Cristina C. Precipitações críticas, planejamento e gerenciamento das
drenagens superficiais utilizando sistemas de informações geográficas na
Refinaria Presidente Bernardes - Cubatão (RPBC). Campinas: Faculdade de
Engenharia Civil – UNICAMP, 2008. 188 p. Dissertação (Mestrado). Faculdade de
Engenharia Civil, UNICAMP, 2008.
O aumento das intensidades de precipitação verificado nas últimas décadas tem
solicitado mais os itens que compõem os sistemas de drenagem, mostrando a
deficiência de alguns projetos de décadas passadas. Aliado a isto, a sociedade tem a
necessidade premente de conservação dos recursos hídricos, por causa da escassez
de água. Numa refinaria de petróleo este assunto é particularmente importante por
causa dos grandes volumes de água utilizados e consumidos no processo industrial,
assim como também por causa das grandes dimensões das áreas de processo e de
estoque de matéria-prima e produtos acabados, que têm potenciais riscos ambientais
associados (óleo cru, naftas, benzeno, “slop”, enxofre). Quando a água precipita sobre
estas áreas gera diferentes tipos de escoamentos, que podem ser simplesmente
escoamento superficial livre (água pluvial), se livres de contaminação proveniente da
área industrial, ou efluentes que devem ser tratados, caso venham a contaminar-se em
sítios específicos dessas grandes áreas industriais. Neste trabalho pretende-se reunir
9
os conceitos de hidrologia e de precipitações intensas, assim como os conceitos
relacionados à produção do escoamento limpo ou efluente contaminado e aplicá-los
aos elementos reais da Refinaria Presidente Bernardes (RPBC) em um Sistema de
Informação Geográfica - SIG. Desta forma, constrói-se a análise-diagnóstico do
problema considerando toda a dinâmica complexidade ambiental, econômica e legal
que envolve a planta industrial na drenagem das suas águas.
PALAVRAS-CHAVES: Drenagem industrial. Precipitação intensa. Sistemas de
Informações Geográficas (SIG). Coeficiente de escoamento superficial. Petróleo.
Hidrocarbonetos. Refinaria. Petrobrás.
10
ABSTRACT
PALINI, Rita Cristina C. Critical rains, planning and run-off management using
geografic information system on Presidente Bernardes - Cubatão Refinary
(RPBC). Campinas: Faculdade de Engenharia Civil – UNICAMP, 2008. 188 p.
Dissertação (Mestrado). Faculdade de Engenharia Civil, UNICAMP, 2008.
The increase on the rains intensity veryfied on last decades has requested the
conveyances over than their capacity, showing deficiencies on old designed systems. At
the same time, society has the crying need of water resources conservation, justified by
the water’s scarcity. In an oil refinery this subject is particularly important because of the
great amounts of water that are used and consumed into the industrial process, and also
because of the great dimensions of the process and stock of raw material and products
areas, which has substances with great environmental risks associated (crude oil,
naftas, benzene, slop, sulphur). When the water falls over these areas creates different
flows, that may become storm water flow, when free from the refinery contamination, or
may become polluted effluents that must be treated, when contamined in specific
industrial area sites. This work intends to join the concepts of hydrology and rain
intensity, and also the concepts related to the clean and contamined discharge rate that
are produced into the industrial plant and aply them to the Refinery Presidente
Bernardes – Cubatão, into a Geographic Information System Database (GIS). By this
11
way, it builds analysis-diagnosis of the problem considering the whole environmental,
economics and legal complexity dynamics that involves the water drainage into the
industrial plant.
Key-Words: Industrial Drainage. Intense Precipitation. Geographic Information Systems
(GIS). Run-Off Coefficient. Petroleum. Hydrocarbons. Refinery. Petrobras.
12
LISTA DE FIGURAS
FIGURA 4.1
Refinaria Presidente Bernardes Cubatão, Serra do Mar,
Cubatão, Rodovias Anchieta e a atual Rodovia Cônego
Domenico Rangoni, antiga Rodovia Piaçagüera-Guarujá. ............ 43
FIGURA 4.2 Ocupação do solo atual e prevista, estabelecimentos industriais
no município de Cubatão/Baixada Santista. ................................... 45
FIGURA 4.3 Perfil Topográfico da Serra do Mar/ Baixada Santista de NO a SE.
46
FIGURA 4.4 Área degradada na Serra do Mar. Note-se as árvores mortas,
retorcidas, a ausência de vegetação desenvolvida, e a erosão
progressiva das encostas. ...............................................................
47
FIGURA 4.5 Área degradada na Serra do Mar. Note as árvores mortas,
retorcidas, a ausência de vegetação desenvolvida, e a erosão
progressiva das encostas. ...............................................................
47
FIGURA 4.6 Área da tancagem, junto à Bacia do Córrego das Pedras, onde
ocorreu a corrida de lama de 06 de fevereiro de 1994. .................. 49
FIGURA 4.7 Bacia do Córrego das Pedras, onde ocorreu a corrida de lama de
06 de fevereiro de 1994. ................................................................. 49
FIGURA 4.8 Lama entre a área da tancagem e a área de processo, logo após
a corrida de lama de 06 de fevereiro de 1994. ............................... 50
FIGURA 4.9 Disponibilidade Hídrica x população residente. .............................. 51
FIGURA 4.10 Situação dos principais rios componentes da Bacia do Atlântico
Sudeste: relação entre retirada de água (demanda) e a
capacidade de doação (disponibilidade hídrica) dos rios. ...............
53
pág.
13
pág.
FIGURA 4.11
Situação dos rios componentes da Bacia do Paraná em relação à
retirada de água (demanda) e a capacidade de doação
(disponibilidade hídrica) dos mesmos. ............................................
55
FIGURA 4.12 Estrutura típica de separação do “First Flush” – recomendação da
EPA Australiana. .............................................................................
59
FIGURA 4.13 Situação do Índice de Qualidade das Águas Brutas para Fins de
Abastecimento Público na região de estudo. ..................................
63
FIGURA 4.14 Parâmetros avaliados pelo Índice de Qualidade da Água, suas
funções de valor e pesos ponderados. ........................................... 65
FIGURA 4.15 Disposição do Disco de Secchi para leitura e medição da
transparência ou claridade da água. ...............................................
73
FIGURA 4.16 Diferenças conceituais entre os tratamentos de séries de chuvas
pelos métodos de séries totais e de séries anuais. .........................
81
FIGURA 4.17 Informações sobrepostas: área de atendimento dos pontos
comerciais existentes, mercado consumidor potencial e acessos.. 106
FIGURA 5.1 Relação entre os “softwares” da família ArcGIS – ArcVIEW,
ArcEditor, ArcINFO. .........................................................................
126
FIGURA 5.2 Esquema das micro-bacias e estruturas associadas às redes –
redes de W-4 e redes de W-14. ......................................................
127
FIGURA 5.3 Fluxograma básico da modelagem - drenagem das micro-bacias.
128
FIGURA 6.1 Desenho da Planta Industrial da Refinaria Presidente Bernardes –
RPBC............................................................................................... 132
FIGURA 6.2 Área de Estoque de Produto nas Áreas Oeste (AROE), Norte
(ARNO) e Leste (ARLE) da RPBC. .................................................
133
FIGURA 6.3 Área de Estoque de Produto na Área Sul – Pátio de esferas (à
esquerda) e armazenamento de gasolina de aviação – GAV – (à
direita) e produtos leves (propano, p. ex.). .....................................
134
FIGURA 6.4 Unidades de Produção da Área Oeste (AROE) e da Área Norte
(ARNO). ...........................................................................................
135
FIGURA 6.5 Unidades de Produção da Área Leste (ARLE) à esquerda e da
Área SUL (ARSUL) à direita. ...........................................................
135
14
pág.
FIGURA 6.6 Unidades UB e UTG na da Área Leste (AROE) à esquerda e
unidades URE e HDT na Área Leste (ARLE) à direita. ...................
136
FIGURA 6.7 Estação de Tratamento de Despejos Industriais (ETDI), dividido
em ETDI Velho (área de tratamento primário) e ETDI Novo (área
de tratamento secundário 137
FIGURA 6.8 Central Termelétrica (que inclui a Casa de Força), acima, e a
Estação de Tratamento de Água (ETA), abaixo. .............................
138
FIGURA 6.9 Oficinas de Manutenção, acima, e Pátio de Manutenção de
Máquinas, embaixo. ........................................................................
139
FIGURA 6.10 Áreas administrativas...................................................................... 140
FIGURA 6.11 Áreas administrativas – Área Sul (ARSUL) e junto ao rio Cubatão.
141
FIGURA 6.12 A rede modelada e parte dos dados que estão dentro do BD do
SIG. .................................................................................................
147
FIGURA 6.13 Imagem raster da planta industrial. .................................................
155
FIGURA 6.14 Trecho da imagem da refinaria, reconstituída de sobrevôo, que foi
utilizada para interpretação. ............................................................
156
FIGURA 6.15
Ambiente do ArcMap, onde existem as ferramentas de
interpretação de imagem. À esquerda, o ArcToolbox aberto,
dentro do Spatial Analyst Tools, a divisão Multivariate, e dentro
desta, as ferramenta Iso Cluster e Maximum Lilkelihood.
157
FIGURA 6.16 Interpretação dos dados raster segundo 40 classes discretas.
Abaixo, a distribuição da quantidade de pixels por classe de
cobrimento. ......................................................................................
158
FIGURA 6.17 Distribuição de pixels por CN identificado. ......................................
160
FIGURA 6.18 Determinação do CN a partir da imagem raster. .............................
161
FIGURA 6.19 Áreas e perímetros dos locais drenados para a rede W-14 na
ARLE. ..............................................................................................
162
FIGURA 6.20 Áreas resumidas por unidade gerencial – contribuição para W-14.
163
15
pág.
LISTA DE TABELAS E QUADROS
TABELA 4.1 População, área, PIB e distribuição do PIB por setor produtivo.......
42
TABELA 4.2 Resumo das características físico-climáticas relevantes para o
estudo. .............................................................................................
44
TABELA 4.3 Comparação da disponibilidade Hídrica e a População no Brasil.. 51
TABELA 4.4 Valores dos limites inferiores e superiores das substâncias
Tóxicas e Organolépticas, utilizadas para compor as funções de
avaliação de qualidade. ...................................................................
67
TABELA 4.5
Aval. da presença de cianobactérias para composição do IAP
.......
68
TABELA 4.6 Substâncias componentes do IPMCA e suas ponderações.. ..........
70
TABELA 4.7 Avaliação de IPMCA.........................................................................
71
TABELA 4.8 Classificação do Estado Trófico (rios) modificado por Toleto ou
ainda Índice de Carlson Modificado – Rios......................................
72
TABELA 4.9 Classificação do Estado Trófico modificado por Toledo ou ainda
Índice de Carlson Modificado – Reservatórios.................................
72
TABELA 4.10 Avaliação final do IET.......................................................................
74
TABELA 4.11 Tabela de cálculo do IVA em função do IPMCA e do IET................
74
TABELA 4.12 Classificação Final do IVA................................................................
75
TABELA 4.13 Coeficientes de conversão das alturas precipitadas........................
88
16
pág.
TABELA 4.14 Recomendação para utilização da distribuição de HUFF................ 90
TABELA 4.15 Tipos de solos de acordo com o Modelo SCS..................................
95
TABELA 4.16
Valores de CN para diferentes tipos de ocupação urbana...............
96
TABELA 4.17
Valores de CN para áreas agrícolas. ...............................................
96
TABELA 4.18
Correção de CN de acordo com a umidade antecedente. ..............
97
TABELA 4.19 Coeficiente de escoamento superficial de áreas impermeáveis -
C
i
. ....................................................................................................
100
TABELA 4.20 Valores Limites (máximos) para adoção do Método Racional,
segundo diversos autores. ...............................................................
101
QUADRO 4.1 Diferença entre os softwares SIG e CAD ........................................
108
TABELA 5.1 Matriz de Decisão para Escolha do Software. .................................
123
QUADRO 5.1 Camadas de Informações do Modelo em SIG. ................................
129
QUADRO 6.1
Precipitações de um dia para diversos T
r
(em anos). .....................
142
TABELA 6.1 Tratamento dos dados chuva através do Método Gumbel-Chow, e
aplicação do Método da Probabilidade Acumulada de Kimbal........ 143
TABELA 6.2 Coeficientes de transporte de alturas precipitadas, conforme
Magni, 1984......................................................................................
143
TABELA 6.3 Intensidades Precipitadas a partir da equação desenvolvida, na
proporção dos coeficientes preconizados por Magni, 1984. ...........
144
TABELA 6.4 Intensidades Precipitadas x duração da precipitação, para cada
período de recorrência, conforme equações 4.39 e
4.40..................................................................................................
144
TABELA 6.5 Correlação entre as intensidades precipitadas para as diversas
durações, na proporção das equações de Magni e Mero, 1986......
145
TABELA 6.6 Intensidades Precipitadas a partir da equação desenvolvida, na
proporção de Magni e Mero, 1986....................................................
145
TABELA 6.7 Coeficientes da CETESB corrigidos por Weiss, 1964......................
145
TABELA 6.8 Intensidades Precipitadas a partir da equação desenvolvida, na
proporção dos coeficientes preconizados por CETESB corrigidos
por Weiss, 1964................................................................................
146
17
pág.
TABELA 6.9
Alturas precipitadas P, para t
c=
20min, em função do T
r.
. ..............
148
TABELA 6.10
Primeira iteração para cálculo de t
c
, aplicando a equação 5.4.......
149
TABELA 6.11
Segunda iteração para cálculo de t
c
, aplicando a equação 5.4......
149
TABELA 6.12
Terceira iteração para cálculo de t
c
, aplicando a equação 5.4 .......
149
TABELA 6.13
Quarta iteração para cálculo de t
c
, aplicando a equação 5.4 .........
149
TABELA 6.14
Intensidades de Precipitação (I ou I
p
) e Altura Precipitada (P
) em
função do T
r
e do t
c
. ........................................................................
150
TABELA 6.15
Valores de t
c
, I
p
e P calculados pelo Método da Onda Cinemática.
150
TABELA 6.16 Dados de cada um dos “softwares” frente os critérios de avaliação
151
TABELA 6.17 Matriz de Decisão para a seleção da melhor opção de software.. 152
TABELA 6.18 Avaliação das opções utilizando-se o método CP......................... 153
TABELA 6.19 Avaliação das opções utilizando-se o método CGT.........................
153
TABELA 6.20 Avaliação das opções utilizando-se o método Média Ponderada.. 154
TABELA 6.21
Cálculo do Coeficiente C do Método Racional utilizando-se os
dados de interpretação de imagens, de redes através do software
SIG................................................................................................... 160
TABELA 6.22 Cálculo das vazões pela equação do Método Racional. ................ 163
TABELA 7.1 Comparação entre os valores obtidos com a equação de chuva
desenvolvida neste trabalho e os de Magni e Mero, 1986. .............
165
TABELA 7.2 Comparação entre os coeficientes para cálculo das alturas
precipitadas a partir da equação de chuva. .................................... 166
TABELA 7.3
Comparação entre os valores obtidos neste trabalho e os de
Pfafstetter – 24hs.............................................................................
166
TABELA 7.4
Comparação entre os valores obtidos neste trabalho e os de
Pfafstetter – 30 min...........................................................................
167
TABELA 7.5 Comparação entre os valores obtidos neste trabalho e os de
Pfafstetter – 15 min...........................................................................
167
TABELA 7.6 Comparação entre os valores obtidos neste trabalho e os de
Pfafstetter – 5 min.............................................................................
167
18
LISTA DE ABREVIATURAS E SIGLAS
RPBC:
Refinaria Presidente Bernardes Cubatão.
SIG:
Sistema de Informações Geográficas.
ESRI:
Environmental Systems Research Institute
Petrobras:
Petróleo Brasileiro S.A.
PIB:
Produto Interno Bruto
IAP:
Índice de Qualidade da Água Bruta para Fins de Abastecimento
Público
IPMCA:
Índice de Variáveis Mínimas para Preservação da Vida Aquática
IET:
Índice de Estado Trófico
IVA:
Índice de Qualidade das Águas para Proteção da Vida Aquática e de
Comunidades Aquáticas.
CAD:
Computer Aided Design.
SCS:
Soil Conservation Service.
CN:
Coeficiente adimensioal de escoamento superficial para cálculo de
vazão de escoamento superficial do Modelo SCS.
C
i
:
Coeficiente adimensional de escoamento superficial para áreas
impermeabilizadas para cálculo de vazão de escoamento superficial
do Método Racional.
19
C
p
:
Coeficiente adimensional de escoamento superficial para áreas
permeáveis para cálculo de vazão de escoamento superficial do
Método Racional.
C:
Coeficiente adimensional de escoamento superficial ponderado para
áreas impermeáveis e permeáveis para cálculo de vazão de
escoamento superficial do Método Racional.
DAEE:
Departamento de Águas e Energia Elétrica.
T
r
:
Período de Retorno do envento Crítico.
CETESB:
Companhia Estadual de Tecnologia de Saneamento Ambiental.
P ou p:
Altura Precipitada durante um período, normalmente em milímetros,
por vezes em metros.
t
c
:
Tempo de Concentração característico de uma bacia, para a chuva
de projeto, normalmente em minutos.
I:
Intensidade precipitada durante uma chuva de projeto, expressada
mais comumente em mm/h, ou mm/min, ou m/h.
CP:
Compromise Programming ou Programação por Compromisso
CGT:
Corporative Games Theory ou Teoria dos Jogos Corporativos.
W-4 ou W4: Rede de águas oleosas (ou esgoto oleoso) da RPBC.
W-5 ou W5:
Rede de águas pluviais limpas de RPBC.
W-14 ou W-14:
Rede de águas contaminadas (ou esgoto contaminada) da RPBC.
ARNO:
Área Norte ou Setor Norte da planta industrial da RPBC.
ARSUL:
Área Sul ou Setor Sul da planta industrial da RPBC.
ARLE:
Área Leste ou Setor Leste da planta industrial da RPBC.
AROE:
Área Oeste ou Setor Oeste da planta industrial da RPBC.
GAV:
Gasolina de Aviação.
ETA:
Estação de Tratamento de Água.
BD:
Banco de Dados.
20
PETROBRAS:
Petróleo Brasileiro S.A.
SAO:
Separador(es) Água e Óleo.
ONU:
Organização das Nações Unidas.
TECUB:
Terminal de Cubatão.
IDH-M:
A rede modelada e parte dos dados que estão dentro do BD do SIG.
ETDI:
Estação de Tratamento de Despejos Industriais.
UTDI:
Unidade de Tratamento de Despejos Industriais.
CUBA 0027:
Posto de monitoramento (CETESB) da qualidade das águas à
montante da área de implantação da RPBC.
CUBA 0039:
Posto de monitoramento (CETESB) da qualidade das águas à
jusante da área de implantação da RPBC.
IQA:
Índice de Qualidade da Água.
ISTO:
Índice de Substâncias Tóxicas e Organolépticas.
Π ou π:
Produtória.
Q
i
ou q
i
:
i-ésimo parâmetro de qualidade da água.
W
i
ou w
i
:
Peso do i-ésimo parâmetro de qualidade.
ST:
Substâncias Tóxicas.
SO:
Substâncias Organolépticas.
q
TA
:
Parâmetro de qualidade avaliado pelo Teste de Ames
q
THMFP
:
Parâmetro de qualidade avaliado pelo Potencial de Formação de
Trihalometanos.
q
Cd
:
Parâmetro de qualidade avaliado pelo teor de Cádmio.
q
Pb
:
Parâmetro de qualidade avaliado pelo teor de Chumbo.
q
Cr
:
Parâmetro de qualidade avaliado pelo teor de Cromo.
q
Ni
:
Parâmetro de qualidade avaliado pelo teor de Níquel.
q
Hg
:
Parâmetro de qualidade avaliado pelo teor de Mercúrio.
21
q
NCC
:
Parâmetro de qualidade avaliado pela presença e quantidade de
cianobactérias.
q
Al
:
Parâmetro de qualidade avaliado pelo teor de Alumínio.
q
Cu
:
Parâmetro de qualidade avaliado pelo teor de Cobre.
q
Zn
:
Parâmetro de qualidade avaliado pelo teor de Zinco.
q
Fe
:
Parâmetro de qualidade avaliado pelo teor de Ferro.
q
Mn
:
Parâmetro de qualidade avaliado pelo teor de Manganês.
LI:
Limite inferior.
LS:
Limite superior.
CONAMA:
Conselho Nacional de Meio Ambiente
OD:
Oxigênio Dissolvido.
PE:
Variáveis essenciais.
CL:
Clorofila.
PT:
Fósforo total
I, i
p
ou i:
Intensidade de precipitação (mm/h, mm/min, m/h, mm/h).
T
r
:
Período de recorrência.
∆t:
Intervalo de duração ou, simplesmente, duração.
t
c
:
Tempo de concentração.
N:
Número de anos de observação.
S
r
:
Frequência da chuva, ou ainda, o inverso do período de retorno.
So:
Parâmetro constante de ajuste para o método de Alekseev,
representa a média de freqüência anual de todas as chuvas maiores
do que uma altura de chuva pré-determinada
x:
Parâmetro constante de ajuste para o método de Alekseev.
n:
Parâmetro constante de ajuste para o método de Alekseev,
normalmente adotado entre 0,4 ou 0,5 para chuvas até 2hs.
22
h
tr
:
Altura precipitada da chuva considerada intensa para um
determinado período de retorno.
P
r
:
Função probabilidade obtida a partir da observação de eventos
reais.
X ou I:
Grandeza variável sujeita à extremos.
r:
Quantidade de eventos independentes reais observados.
T
m
:
Período de retorno de eventos particulares em séries muito grandes.
P
m
:
Probabilidade de ocorrência de um evento específico em séries
muito grandes
P(X):
Função probabilidade de um evento que seja maior ou igual ao
evento X.
a, c ou a
1
, b
1
:
Constantes da equação assintótica que define as probabilidades de
eventos extremos.
A, B ou a
2
,
b
2
,n:
Constantes da equação exponencial que descrevem a probabilidade
de ocorrência de eventos extremos.
y:
Equação de redução das constantes assintóticas que descrevem a
probabilidade de ocorrência dos eventos extremos.
K:
Equação de probabilidade de eventos extremos, segundo Gumbel-
Chow.
α:
Variável da equação de probabilidade de ocorrência de eventos
extremos de acordo com as simplificações e linearização propostas
por Gumbel e modificadas por Chow.
β:
Variável da equação de probabilidade de ocorrência de eventos
extremos de acordo com as simplificações e linearização propostas
por Gumbel e modificadas por Chow.
µ:
Média da amostra de eventos sujeito à eventos extremos.
ς:
Desvio padrão da amostra de eventos sujeito à eventos extremos.
t:
Duração do evento crítico.
ε:
Valor variável que depende da duração da precipitação para a
equação que descreve evento extremo de chuva no trabalho de Otto
Pfafstetter, para os postos no Brasil.
23
δ:
Valor variável que depende da duração da precipitação para a
equação que descreve evento extremo de chuva no trabalho de Otto
Pfafstetter, para os postos no Brasil.
γ, e, f, g:
Constante que depende de cada posto para a equação que
descreve evento extremo de chuva no trabalho de Otto Pfafstetter,
para os postos no Brasil.
∆t
des
:
Intervalo de duração da chuva desejada, equivale ao ∆
t1
.
∆t
ref
:
Intervalo de duração da chuva referência, equivale ao ∆
t2
.
∆
t1
:
Intervalo de tempo inicial do evento crítico.
h
t1
:
Altura precipitada no evento crítico de duração igual ao intervalo
inicial.
∆
t2
:
Intervalo de tempo que é parte do intervalo de tempo inicial, para o
evento crítico.
h
t2
:
Altura precipitada, no intervalo parcial, menor do que o intervalo de
tempo inicial.
M:
Número de ordem da respectiva intensidade do evento crítico, ou
ainda, se é o evento mais crítico observado, M é igual a 1, se é o
segundo evento mais crítico, M é igual a 2, e assim por diante.
N ou n:
Número total de elementos.
D, E, F:
Constantes para distribuição das chuvas segundo o método de
Chicago ou método dos Blocos Alternados.
r
1
:
Relação entre o instante do pico da chuva e a duração total da
chuva.
t
p
:
Instante do pico da chuva.
t
d
:
Duração total da chuva.
t
b
:
Instante genérico antes do instante de pico.
t
a
:
Instante genérico depois do instante de pico.
I
p
:
Intensidade de pico.
Q
p
:
Vazão de pico, gerada pelo escoamento superficial de uma chuva.
A
d
ou A
t
:
Área total de drenagem.
24
Q
u
:
Vazão de chuva gerado pelo escoamento superficial, unitário, ou
ainda por centímetro de chuva não infiltrante.
Q
u,p
:
Vazão de chuva gerado pelo escoamento superficial, unitário, ou
ainda por centímetro de chuva não infiltrante.
t
R
:
Duração da chuva não infiltrante.
t
L
:
Tempo de resposta da bacia.
T
B
:
Tempo de base do hidrograma triangular de aproximação para
iniciar o método do SCS.
d:
Parcela da área que é impermeável, ou ainda parcela drenante.
i
e
:
Precipitação não infiltrante da área permeável.
Q
j
:
Vazão oriunda do escoamento superficial provocado pela
intensidade de precipitação Ij no instante j.
Q
j-1
:
Vazão de escoamento superficial no instante imediatamente anterior
ao instante j, provocada pela intensidade de precipitação
imediatamente anterior ao instante j.
GPS:
Global Positioning System.
PC:
Personal Computer.
CGIS:
Canada Geographic Information Systems.
MOSS:
Plataforma SIG para pesquisa e cadastramento de ambientes e
seus biocomponentes do Forest Service
ELAS:
Plataforma SIG para pesquisa e cadastramento de ambientes e
seus biocomponentes da NASA, o nome são as iniciais do Earth
Resources Laboratory Applications Software.
DIME:
Plataforma SIG para pesquisa e cadastramento de ambientes, ruas
e estradas do U.S. Census Bureau, o nome significa Dual
Independent Map Encoding.
ArcINFO:
Plataforma SIG para pesquisa e cadastramento de ambientes e
seus componentes (bióticos ou abióticos) da ESRI.
MGE:
Plataforma SIG para pesquisa, cadastramento e roteamento, o
nome significa Modular GIS Environment
25
GEOMEDIA:
Plataforma SIG para pesquisa e cadastramento de ambientes e
seus componentes bióticos e abióticos, porém possui
funcionalidades específicas direcionados para utilização em
transportes e roteamento.
JANAÍNA:
Plataforma SIG para pesquisa e cadastramento de elementos do
saneamento ambiental e urbano.
GEMPI:
Empresa especializada em soluções de TI georreferenciadas, seu
nome fantasia provem da abreviatura de Gestão Empresarial e
Informática Ltda.
SAGRE:
Sistema Automático de Gerência de Rede Externa, software para
gerenciamento do sistema de rede elétrica externa da Telebras.
INPE:
Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais.
SPRING:
Sistema de Processamento de Informações Georreferenciadas
desenvolvido por um convênio entre INPE, Petrobras/CENPES,
EMBRAPA/CNPTIA, IBM Brasil e TECGRAF.
TERRAVIEW:
Aplicativo construído sobre a biblioteca de geoprocessamento
TerraLib, que manipula dados vetoriais e matriciais em SGBD
relacionais ou geo-relacionais de mercado.
EVTE:
Estudo de Viabilidade Técnica, Econômica e Ambiental.
VIP:
Value Incremental Practice, ou ainda, Práticas de Incrementos de
Valor
MATD, MCDM
ou MCDA:
Métodos de auxílio à tomada de decisão, Multicriteria Decision
Making ou Multicriteria Decision Aid.
DM:
Decision Maker ou Tomador de Decisão.
IPH:
Instituto de Pesquisas Hidráulicas da UFRGS.
UFRGS:
Universidade Federal do Rio Grande do Sul.
HEC-GeoRAS:
Hidrologic Engineering Center Georreferenced River Analysis
System
HEC-RAS:
Hidrologic Engineering Center River Analysis System
US:
United States
USACE:
Unites States Army Corp of Engineers
26
EMPLASA:
Empresa Paulista de Planejamento Metropolitano S.A.
AGEM:
Agência Metropolitana para Desenvolvimento da Baixada Santista.
f
ff
f
:
Fator de conversão para correlação entre eventos críticos, onde a
duração do evento procurado é parte da duração do evento
conhecido.
n
i
:
Ordem do intervalo que está sendo analisado. O evento principal é
dividido em n intervalos iguais e organizados em ordem crescente,
sendo que o objeto de atenção é o n-iésimo elemento.
∫x ∂x:
Integral do intervalo de tempo de tamanho x (que varia de 0,5 até 1,
ou seja, de metade deste intervalo até o intervalo total).
n
m
:
Coeficiente de rugosidade de manning
L:
Comprimento total do talvegue considerado.
S
p
:
Declividade do fundo do canal (m/m).
H:
Diferença total entre as cotas do talvegue considerado
P:
Altura total de água precipitada.
Q:
Altura total que provoca o escoamento superficial, ou que gera a
vazão de chuva, já descontados as parcelas infiltrantes de chuva.
I
a
:
Perdas iniciais da altura precipitada.
S:
Capacidade de armazenamento da camada superior do solo.
A
p
:
Parcela da área total drenante que é permeável.
A
i
:
Parcela da área total drenante que é impermeável.
C1:
Equação para avaliação de custos de software, na matriz de
decisão.
l
s
:
Avaliação da opção x frente a todos os parâmetros propostos
Σ:
Somatório
α
αα
α
i
s
:
Pesos atribuídos a cada parâmetro de avaliação.
f
i
:
É o valor do parâmetro i para a opção x.
27
f
i,w
:
É o pior avaliação do parâmetro em todas as opções.
f
i
*
:
É a melhor avaliação de todos em todas as opções.
UV:
Unidade de destilação atmosférica V
UC:
Unidade de destilação atmosférica C
UVN:
Unidade de destilação a vácuo da UN
UVC:
Unidade de destilação a vácuo da UC
UFCC:
Unidade Fracionamento Fluido Catalítico, ou, ‘Fluid Catalitic
Cracking’.
URC:
Unidade de Reforma Catalítica.
URA:
Unidade de Reforma Atmosférica.
UPF:
Unidade de Pré-Fabricação.
UGAV:
Unidade de Gasolina de Aviação.
UCP-I:
Unidade de Coque de Petróleo I
UCP-II:
Unidade de Coque de Petróleo II
HDT:
Unidade de Hidrotratamento.
URE:
Unidade de Remoção de Enxofre.
UTG:
Unidade de Tratamento de Gás.
UB:
Unidade de adição de chumbo tetraetila
ETA:
Estação de Tratamento de Água
UTE:
Unidade Termo-Elétrica.
DNOS:
Departamento Nacional de Obras e Serviços
28
SUMÁRIO
1. INTRODUÇÃO 31
2. OBJETIVO 35
3. JUSTIFICATIVA 37
4. REVISÃO BIBLIOGRÁFICA 39
4.1 MICRO BACIA DO RIO CUBATÃO 40
4.2
DEMANDA E DISPONIBILIDADE HÍDRICA NO BRASIL E
NO SUDESTE BRASILEIRO
50
4.3
CONTAMIN
AÇÃO INDUSTRIAL DAS ÁGUAS E A
QUALIDADE DAS ÁGUAS.
56
4.4
MODELO DE PRECIPITAÇÃO E DE PRODUÇÃO DO
ESCOAMENTO SUPERFICIAL
75
4.5 SISTEMAS DE INFORMAÇÕES GEOGRÁFICAS 101
5. METODOLOGIA 111
5.1 LEVANTAMENTO DOS DADOS 111
29
5.2
EQUAÇÕES E MODELOS MATEMÁTICO
S DAS VARIÁVEIS
REPRESENTATIVAS DOS
FENÔMENOS DE
PRECIPITAÇÃO E GERAÇÃO DOS ESCOAMENTOS
112
5.3 OBTENÇÃO DE DADOS PARA A ÁREA DE ESTUDO 120
5.4
PESQUISA, SELEÇÃO E CAPACITAÇÃO NO SIG PARA
DESENVOLVIMETO DA APLICAÇÃO
122
5.5 DESENVOLVIMENTO DA MODELAGEM 127
6. RESULTADOS
131
6.1
DIVISÃO DA PLANTA INDUSTRIAL EM ÁREAS
HOMOGÊNEAS SEGUNDO OS EFLUENTES GERADOS
132
6.2 DETERMINAÇÃO DE UMA ÁREA PILOTO 141
6.3
INTENSIDADES PRECIPITADAS DETERMINADAS PELA
EQUAÇÃO DE CHUVA DESENVOLVIDA
142
6.4 SELEÇÃO DO “SOFTWARE” ADEQUADO AO TRABALHO 151
6.5
APLICAÇÃO DO MÉTODO DE DETERMINAÇÃO DO
ESCOAMENTO SUPERFICIAL ATRAVÉS DO SIG
155
7. DISCUSSÃO
165
8. CONCLUSÕES 173
REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS 175
GLOSSÁRIO 183
APÊNDICE A
189
APÊNDICE B
196
30
31
1. INTRODUÇÃO
Os efeitos das mudanças climáticas se fazem sentir cada vez mais, em
particular com as intensidades máximas diárias das chuvas que têm aumentado
sensivelmente. Alguns conceitos, como a necessidade de se rever as equações de
intensidades de chuvas (ANA, 2007; ZUFFO, 2004) têm sido comprovados, pois as
séries de intensidades precipitadas sofreram mudanças significativas em seus
parâmetros básicos.
Por outro lado, os problemas verificados nos últimos anos em relação aos
recursos hídricos, ou seja, os conflitos em relação ao uso da água e a qualidade
decrescente dos recursos disponíveis, já permearam a história desde os primórdios da
civilização. A disponibilidade hídrica, em quantidade e qualidade suficiente, e o seu
manejo foi determinante para a fixação do homem na terra, com a criação da agricultura
e da pecuária. Este período, localizado há aproximadamente 20.000 anos, é chamado
de Revolução Verde (BLAINEY, 2007). Esta disponibilidade hídrica também foi
determinante para o desenvolvimento das civilizações oriundas da fixação do homem à
terra desde quando os registros históricos puderam ser resgatados. Desde os egípcios,
com a exploração do rio Nilo, e da mesopotâmia, utilizando os recursos dos rios Tigre e
Eufrates, passando pelo manejo das águas na irrigação promovida por Incas e Astecas,
na América, a água, e os conflitos gerados relação do homem com este elemento,
ajudaram a desenhar a história do homem (BLAINEY, 2007).
Nas concentrações humanas, água precipitada em uma bacia agora está
confinada em pequenos canais revestidos, canais estes cercados pelas avenidas
32
marginais, por edifícios, casas, ruas e estradas. Antes da ocupação humana esta água
podia escoar pelos vales, ocupar planícies de inundações e cumprir seu papel no ciclo
de vida local. E a sociedade, que não se percebe como invasora destes espaços,
(antes ocupados pelos inúmeros outros elementos componentes da paisagem) condena
a água que, por vezes, não cabe nestes pequenos redutos aos quais foi confinada, e
extravasa, reocupando as ruas, as avenidas e os edifícios, que antes eram seu habitat
natural (PALINI, 2006).
Além das inundações e enchentes serem as manchetes habituais nas épocas
de chuvas na região Sudeste do Brasil, onde a ocupação é intensa e a produção de
bens ganhou destaque nacional no último século, o conflito entre as águas e a
ocupação antrópica (que precisa da água, mas não deseja que a água se comporte
como o esperado na natureza) é assunto que tem mobilizado todos os seguimentos
sociais.
No Brasil, o mesmo roteiro se repete: a água em quantidade suficiente para
permitir o desenvolvimento dos núcleos urbanos, industriais e agropecuários vem
sendo, por estes mesmos núcleos, deteriorada em qualidade e diminuída em
quantidade em suas reservas (ANA, 2007). Nas bacias da Grande São Paulo e da Baía
de Guanabara, o relatório da Agência Nacional da Águas de 2007 – Disponibilidade e
Demandas de Recursos Hídricos no Brasil (ANA, 2007, p. 90), é claro ao colocar a
situação presente: “(...) É o caso da bacia do Alto Tietê e dos rios que deságuam na
região da Baía de Guanabara, atingindo valores menores que 500 m³/hab/ano”. Este
índice está muito longe da situação considerada confortável, que ocorre quando se
encontra acima de 1700 m³/hab/ano, e no limite inferior da situação de estresse (entre
500 m³/hab/ano e 1700 m³/hab/ano) (ANA, 2007).
O setor industrial é importante consumidor de recursos de hídricos e suas
atividades impactam significativamente no consumo e na qualidade das águas. As
refinarias são grandes consumidoras de água, não só pela força de trabalho empregada
(1 a 6 mil empregados), mas também porque os processos de destilação, separação e
reforma dos derivados de petróleo necessitam de grandes montantes do recurso para
33
seus processos (PLSMS, 2007). Muita água oleosa também é separada do óleo cru em
equipamentos chamados dessalgadoras. Essa água oleosa, também rica em sais, é a
chamada salmoura. Esta água que vem emulsionada no petróleo, deve ser tratada
pelas refinarias de modo a não impactar na qualidade dos corpos d’água onde será
lançada finalmente (THOMAS, 2004). Enfim, os montantes hídricos envolvidos são de
alguns milhares de metros cúbicos por hora, e devem ser gerenciados de modo a
convergir com a atual necessidade de preservação da qualidade e da quantidade de
recursos hídricos (PLSMS, 2007).
Neste trabalho acadêmico estudou-se uma refinaria de petróleo, a Refinaria
Presidente Bernardes (RPBC), dentro de uma micro-bacia situada em um loteamento
industrial da Baixada Santista, mais especificamente dentro da cidade de Cubatão. Este
loteamento industrial, como se retratará neste trabalho, ocupa lugar de destaque na
produção nacional de bens de consumo, mas também já ocupou lugar de destaque
dentre os principais desastres ambientais nacionais, e hoje se encontra em processo de
recuperação ambiental e social (GUTBERLET, 1996). E dentro do contexto da
recuperação ambiental e social da região de Cubatão, a modelagem do comportamento
das águas e as ferramentas de gestão que podem ser associadas a ela se tornam
particularmente importantes, dando conhecimento e agilidade ao planejamento e ao
gerenciamento do uso e do tratamento das águas e aos processos de tomada de
decisão à eles associados.
34
35
2. OBJETIVO
O objetivo deste trabalho é propor um modelo representativo das redes de
drenagem das águas oleosas e contaminadas para a área da planta industrial da
Refinaria Presidente Bernardes Cubatão que modele, com toda a complexidade
relevante, a situação da produção de escoamento superficial devido a precipitações
críticas.
Ainda neste trabalho uma área da RPBC foi modelado, de modo a testar a
viabilidade do arcabouço lógico-matemático, uma porção da área industrial e sua
respectiva rede. A rede em questão recebe os efluentes gerados pelo escoamento
superficial das águas contaminadas, ou ainda, águas com traços de hidrocarbonetos.
36
37
3. JUSTIFICATIVA
Genericamente, em uma refinaria, várias são as fontes de efluentes, e apenas
como exemplo, pode-se citar: as águas que precipitam sobre superfícies contaminadas
se tornam efluentes hídricos a serem tratados; as águas dos processos que são
descartadas para a rede de drenagem de águas contaminadas ou oleosas devem ser
tratadas; a salmoura também deve ser tratada antes de ser disposta no corpo d’água
receptor. Nestes efluentes existe a possibilidade da presença de amônias e cianetos, e
a certeza de contaminação de hidrocarbonetos das mais variadas naturezas. O
monitoramento destes compostos é constantemente feito pela sede da PETROBRAS e
pelos órgãos ambientais (PETROBRAS, 2000; 2003; 2005; 2006a; 2007e; 2007f).
Os efluentes, que no início da implantação das refinarias no Brasil eram
lançados no rio Cubatão, depois de tratados por um simples Separador Água e Óleo
(SAO) (THOMAS, 2004), hoje incluem tratamento biológico, vários estágios de flotação,
aeração e sedimentação, por vezes, devolve-se ao corpo receptor água mais limpa do
que a que foi retirada deste mesmo rio. A diluição destes efluentes por águas
consideradas limpas aumentam os custos do tratamento, aumentando também a
necessidade de espaço físico para acomodar ocorrências de emergências e
contingências. Reduz, por conseguinte, o espaço para implantação de novas unidades
produtivas e de tratamento de produtos, reduzindo a lucratividade do capital
empregado.
Outra face importante do problema é a particular geografia e geomorfologia na
qual a refinaria está inserida. A Refinaria Presidente Bernardes-Cubatão (RPBC) se
38
encontra em área sujeita à precipitações constantes e muito intensas, com índices
pluviométricos acima das médias amazônicas (FUNDESPA, 2007; ANA, 2007) e
precipitações intensas como às comumente encontradas em climas temperados. Suas
encostas íngrimes, sob a incidência destas precipitações freqüentemente são
submetidas à Corridas de Lamas, ou “Debris Flows”, que são massas de lama com
detritos que perdem a estabilidade, rompem e descem a serra arrastando tudo pela
frente. Suas planícies fluviais ou marítimas são freqüentemente atingidas pelas
inundações das épocas de chuvas. E a refinaria ali instalada, em uma planície fluvial à
beira da Serra do Mar, está sujeita à essas ocorrências, mesmo possuindo atividades,
equipamentos e produtos de altíssima periculosidade.
Assim, se torna imperiosa a necessidade de modelagem de sua bacia, como
se comporta a precipitação no local, como se originam os escoamentos superficiais,
assim como do estudo e elaboração de estratégias de contingência e minimização dos
riscos aos quais a refinaria está submetida. Portanto, é fundamental o gerenciamento
otimizado destes efluentes, reduzindo gerações e encaminhamentos, conhecendo as
vazões que circulam por canais e tubulações enterradas, e os volumes reservados nos
diques e outras estruturas de preservação para que a operação deste sistema tenha
sucesso.
Para auxiliar na análise-diagnóstico que precede a melhoria de um sistema,
propõe-se neste trabalho a modelagem do comportamento da bacia industrial frente às
precipitações críticas e a modelagem das redes existentes conhecidas.
A unidade que será estudada, a RPBC, tem mais de 50 anos, possui uma
diversidade de processos de produção e tratamento grande e bastante peculiar, e por
ter sido a segunda refinaria implantada no país (a primeira de grande porte para a
época) (PEREIRA; LIMA, 1975) reúne toda a necessidade e a complexidade que
tornam interessante a implementação do modelo proposto.
39
4. REVISÃO BIBLIOGRÁFICA
As precipitações e seu comportamento têm grande importância dentro dos
recursos hídricos: recarregam os lençóis subterrâneos, realimentam os corpos d’água,
trazendo água propriamente dita, oxigênio e biodiversidade (pólen, microorganismos,
nutrientes). As águas precipitadas e seu fluxo superficial e sub-superficial umedecem e
fertilizam os terrenos e recarregam corpos d’água.
Por outro lado, estas mesmas precipitações nas cidades e ambientes
urbanizados, se não for considerada da forma correta, pode provocar danos materiais,
perda da qualidade de vida e, por vezes até mortes (CAVALCANTI, 2004; MACHADO,
2003; SANTOS, 2004).
O regime de pluviosidade/precipitação afeta sensivelmente a qualidade dos
corpos d’água e as possibilidades de desenvolvimento de uma dada região; por sua vez
o próprio desenvolvimento pode afetar o regime de precipitações, provocando
processos de desertificação ou de inundação de áreas secas, de assoreamento de
corpos d’água e/ou de erosão do solo, em suas planícies, planaltos, margens
(MACHADO, 2003; SANTOS, 2004).
Para situar este trabalho em toda a complexidade envolvida no tema, os
principais tópicos, bases teórico-científicas e os principais temas associados são
desenvolvidos nos subitens a seguir, quais sejam: Micro-bacia do Rio Cubatão;
Demanda e Disponibilidade Hídrica no Brasil e no Sudeste Brasileiro; Contaminação
Industrial das Águas e Qualidade das Águas; Modelos de Precipitações e de Produção
40
Escoamento Superficial; e, por fim, Sistemas de Informações Geográficas (SIG) e suas
aplicações junto ao projeto, planejamento e gestão dos Recursos Hídricos.
4.1 MICROBACIA DO RIO CUBATÃO
A Refinaria Presidente Bernardes – Cubatão (RPBC) se encontra implantada
em área situada na Baixada Santista, junto à Serra do Mar, em uma Micro-Bacia
Hidrográfica que deságua no rio Cubatão. Esta micro-bacia tem sua cabeceira situada
no Parque Estadual da Serra do Mar, sendo que a própria refinaria tem algumas de
suas instalações dentro do próprio parque. Esta situação se configurou na medida em
que a criação da refinaria se deu levando em conta fatores como: disponibilidade de
água e energia em quantidade suficiente para a produção de derivados de petróleo;
proximidade da malha rodoviária, hidroviária e ferroviária necessária para transporte de
insumos, mão de obra e produtos; proximidade do mercado consumidor; proteção
estratégica; e, inserção dentro de pólo industrial, que é potencial mercado consumidor
dos produtos de uma refinaria (PEREIRA e LIMA, 1975; GUTBERLET, 1996; COUTO,
2003). Toda construção do atual cenário social e ambiental da região promove o
entendimento das razões pelas quais é necessário gerenciar a produção de derivados
tão perigosos ao ambiente em área com tantos riscos à vida humana e às instalações
projetadas. E para construir esse conhecimento, discorre-se a seguir sobre os registros
históricos, geográficos e geomorfológicos da região.
4.1.1 HISTÓRIA, CRESCIMENTO E DESENVOLVIMENTO LOCAL
A região, cujos primeiros registro são datados de 1553, foi local de passagem e
pousada de tropas que subiam e desciam pela calçada do Lorena, até meados do
século XIX. A calçada do Lorena foi o primeiro caminho de interligação criado entre o
41
planalto e a baixada santista, na época do Brasil colônia, foi construído por escravos e
se orientava pela trilha dos tupinanbás (GUTBERLET, 1996; COUTO, 2003). Este
caminho levava mercadorias da produção nacional (açúcar bruto, toucinho, água
ardente de cana,...) para o Porto de Santos e trazia para São Paulo as mercadorias
importadas, tais como vinhos portugueses, vidros, azulejos, ferragens, assim como
produtos oriundos de outras regiões brasileiras (sal, por exemplo).
Várias foram as tentativas de ocupação do local, inclusive com a presença de
jesuítas na região. Até meados dos século XVIII (COUTO, 2003), as atividades mais
importantes da região se restringiam ao cultivo da cana-de-açúcar, à extração da
banana e do tanino, à produção de tijolos e à pesca. Somente com a instalação dos
primeiros estabelecimentos industriais no final do século XIX, o curtume Costa Muniz
Indústria e Comércio (antiga Companhia Curtidora Mex), e no começo do século XX,
Companhia de Anilinas e Produtos Químicos do Brasil e a Cia. Santista de Papel, é que
a economia da região ganhou impulso. Em 1940, os dados demográficos da região
indicam que 71,28% (4.683 habitantes) da população era rural, sendo apenas 28,72%
urbana (1.887). Os primeiros bairros, que eram pobres, surgiram às margens da
Piaçagüera, por ocasião da construção da rodovia e da ferrovia local. Com as obras de
construção da via Anchieta, entre 1938 e 1947, formaram-se os bairros operários nas
encostas da serra do Mar, que depois expandiram para os hoje conhecidos bairros Cota
95/100, Cota 200, Cota 400 e Cota 500. Somente algumas empresas constituíram vilas
para os seus operários, como a Cia Santista de Papel e a Light, mas as casas eram
oferecidas principalmente aos funcionários de médio e alto escalão. Já os operários
eram obrigados a se acomodarem nas vilas operárias, que careciam de infra-estrutura
adequada, assentada em ocupações desordenadas do espaço, nos bairros pobres, em
situação de total vulnerabilidade social (GUTBERLET, 1996). A estes atores sociais a
esperança residia (e até hoje reside) na saída da situação marginal por meio do
emprego formal nas indústrias da região. A Figura 4.1 mostra a área de estudo nos dias
de hoje
O PIB “per capta” de Cubatão em 2004 é mais de oito vezes o PIB “per capta”
médio nacional em 2005 (IBGE, 2007), que foi de US$ 4.289,00 ( cerca de R$
42
8.363,00), e reflete o nível extremamente alto de produção de riquezas no município,
um dos principais pólos industriais do país e da América do Sul. E quando se analisa
Índice Paulista de Vulnerabilidade Social – IPVS (SEADE, 2007), verifica-se que
apenas 0,4% da população do município se apresenta sem vulnerabilidade social e que
60,2% se apresenta em situação de média a muito alta vulnerabilidade social, o que
reflete o altíssimo índice de concentração de renda e o baixíssimo grau de
desenvolvimento na região (ABRAMOVAY et al., 2007). Estas vulnerabilidades sociais,
construídas desde os mais remotos tempos e que persistem até hoje, obrigam a
população a ocupar lugares inadequados à moradia, isto é, ao lado de indústrias, junto
a mangues e alagados, junto às encostas instáveis da região (GUTBERLET, 1996).
Aliás, a geomorfologia da região é peculiar e sujeita a diversos desastres naturais
freqüentes, tais como enchentes recorrentes e deslizamentos de encostas, conforme é
demonstrado no item 4.1.2 Geomorfologia da região de Cubatão.
Tabela 4.1 População, área, PIB e distribuição do PIB por
setor produtivo – 2004 e 2005
DESCRIÇÃO Valor
Valor adicionado na agropecuária (mil Reais) 0
Valor adicionado na indústria (mil Reais) 5.842.729,892
Valor adicionado no serviço (mil Reais) 1.486.610,276
Impostos (mil Reais) 770.519,063
PIB (mil Reais) 8.061.953,807
População (habitantes) 117.120
PIB per capita (Reais) 68.834,99
Área (km
2
) 142
Fonte: Adaptado de IBGE, 2007
Segundo os dados do IBGE (IBGE, 2007), em 2007 (embora os dados relativos
ao PIB e à distribuição dos valores adicionados por setor produtivo sejam de 2004), o
município em números se caracteriza como apresentado na tabela 4.1.
43
Figura 4.1 Refinaria Presidente Bernardes Cubatão, Serra do Mar, Cubatão, Rodovias
Anchieta e a atual Rodovia Cônego Domenico Rangoni, antiga Rodovia Piaçagüera-
Guarujá. Fonte: Adaptado de GOOGLE, 2007.
4.1.2 GEOMORFOLOGIA DA REGIÃO DE CUBATÃO
A região da bacia do rio Cubatão é cercada ao Norte (Nordeste, Noroeste) pela
Serra do Mar e a Sul-Sudeste-Leste pela planície litorânea e o Oceano Atlântico. A
Serra do Mar, de formação cristalina atinge altitudes de até 900 m (ver figuras 4.2 e 4.3)
(GUTBERLET, 1996). Em GUTBERLET, 1996, p. 52, tem-se “As principais formações
rochosas da serra costeira são granitos, gnaisse, quartzos e xistos estruturados.” Ainda
sobre os solos da região têm-se a clara diferenciação dos solos das encostas e os
UN-RPBC
Usina Henry Borden
Rod. Piaçagüera
44
solos da áreas planas (planície litorânea). Enquanto que na serra os solos possuem
baixa profundidade, com médias de 2 m, e com predominância de podsolos e latossolos
amarelos/vermelhos, de conformação do tipo solos eluviais, depósitos alóctonos e solos
aluviais (IPT, 1985 apud GUTBERLET, 1996; FUNDESPA, 2007); nas áreas planas da
baixada existem solos profundos, arenosos e argilosos, compostos por materiais
transportados da Serra à planície. Os altos índices pluviométricos da região (DAEE,
2007; ANA, 2007; GUTBERLET, 1996) auxiliam os intensos processos de
decomposição dos solos na região.
Tabela 4.2 Resumo das características físico-climáticas relevantes para o estudo
Atributo Macro-grupos territoriais Medida
Declividade
De 100 m a 800 m de altitude 25% a 65%
De 15 m a 100 m de altitude 10% a 40%
De 3 m a 15 m de altitude 0,01% a 10%
Tipo de solo
Encostas de 15 a 800 m de
altitude
Solo saprolítico sobre formações
rochosas tipo granitos, gnaisses,
quartzos e xistos estruturados
Planície de 0 a 15 m de altitude
Solos eluviais, depósitos alóctonos,
solos aluviais
Profundidade
do solo
Encostas de 100 a 800 m de
altitude
Aproximadamente de 2 a 5 m (solos
rasos)
Planície de 0 a 100 m de altitude
Até 30 m ou mais
(solos profundos)
Impermeabi-
lização
Encostas de 20 a 730 m de
altitude
Baixa
Planície de 0 a 15 m de altitude
Média (localizada nos parques
industriais, intercalada com áreas
depreservação / proteção)
Precipitação
média anual
Encostas de 100 a 800 m de
altitude
4000 (mm/ano)
Planície de 0 a 100 m de altitude 3000 (mm/ano)
Fonte: Adaptado de GUTBERLET, 1996 e FUNDESPA, 2007
A região se encontra no limite do clima tropical e subtropical, sob influência dos
ventos do Sudeste. Estes ventos têm origem na forte queda de pressão atmosférica
entre o centro do anticiclone subtropical do Atlântico Sul e o centro do ciclone
equatorial. Os anticiclones são as regiões da atmosfera com baixa pressão que atraem
as regiões atmosféricas de alta pressão, ou ainda, os ciclones. As condições
45
meteorológicas locais favorecem, no inverno, a formação de garoa e, no verão, de
chuvas de origem orográficas, com a precipitação de nuvens do tipo cúmulos-nimbo a
baixas alturas que são espremidas pelos ventos contra a Serra do Mar, precipitando
por estas encostas. A temperatura média anual varia entre 24
o
C e 26
o
C (GUTBERLET,
1996). Recente estudo na região executado pela FUNDESPA (FUNDESPA, 2007)
apresenta precipitação anual média de cerca de 3000 mm, segundo últimos dados do
DAEE tratados neste relatório. Em resumo, esta micro bacia possui a configuração
apresentada na tabela 4.2.
Figura 4.2 Ocupação do solo, estabelecimentos industriais no município de
Cubatão/Baixada Santista. Fonte: GUTBERLET, 1996.
Local do Estudo
– Cubatão –
Refinaria RPBC
46
No mapa da figura 4.2, e seu respectivo corte apresentado na figura 4.3,
demonstra-se a situação em que se encontra a refinaria, dentro do município de
Cubatão, no estado de São Paulo.
A vegetação local, originalmente era coberta totalmente pela Mata Atlântica, ou
como em GUTBERLET, 1996, pág. 58-59 “[...] classificada como floresta tropical
sempre verde, floresta úmida sempre verde ou floresta tropical serrana, a coastal
tropical forest.”
Figura 4.3 – Perfil Topográfico da Serra do Mar/ Baixada Santista de NO a SE (linha A
de perfil na figura 4.2). Fonte: GUTBERLET, 1996
Desde o tempo do Brasil Colônia esta floresta vêm sendo degradada,
inicialmente pela extração de madeira, depois pela ocupação por culturas, e finalmente
e mais profundamente degradada pela poluição industrial. Na década de 1980, a
situação de degradação das encostas foi tão profunda que causou a morte de
praticamente toda a vegetação nas encostas atingidas pelos gases tóxicos emanados
das indústrias (GUTBERLET, 1996; COUTO, 2003). Nas figuras 4.4 e 4.5 são ilustradas
a degradação que existia no local, na década de 1980.
Local do Estudo
– Cubatão –
Refinaria RPBC
47
Figura 4.4 Área degradada na Serra do Mar. Note-se as árvores mortas, retorcidas, a
ausência de vegetação desenvolvida, e a erosão progressiva das encostas. Fonte:
GUTBERLET, 1996
Figura 4.5 Área degradada na Serra do Mar. Note as árvores mortas, retorcidas, a
ausência de vegetação desenvolvida, e a erosão progressiva das encostas. Fonte:
GUTBERLET, 1996
48
A vegetação nestas encostas tem a função primordial de, com suas raízes
emaranhadas, “costurar” o solo raso das encostas, e as copas das árvores ajudam a
dissipar a energia das gotas que caem sobre o solo. A pequena profundidade dos solos
das encostas é bastante frágil frente à intensidade de água precipitada na região; a
interface solo-rocha é “lubrificada” pela água infiltrada, diminuindo ou eliminando a
adesão dessas camadas distintas, e os processos de deslizamentos de encostas e
corridas de lama (“debris-flow”) são freqüentes na região. Assim, a supressão parcial da
vegetação de maior porte teve impacto significante sobre a região, e aumentou a
ocorrência destes deslizamentos e rompimentos dos solos superficiais das encostas
(GUTBERLET, 1996).
Nas planícies, cujas altitudes baixas associadas à grande ocorrência de rios e
mangues deixam o lençol freático a pouquíssimos metros da superfície, a capacidade
de infiltração de precipitações é mínima e favorece aos fenômenos de inundação das
calhas dos rios. De fato, a quantidade de rios e mangues é tão grande que se unem uns
aos outros, formando uma grande e única planície de inundação (COUTO, 2003). A
cidade de Cubatão ocupa pequena parte deste sistema de inundação, e são freqüentes
as invasões das águas dos rios da região dentro dos núcleos habitacionais, centros
comerciais e industriais, inclusive na região do rio Cubatão.
Em 1994, houve dois grandes eventos de corrida de lama na refinaria, e em
aprenas um deles cerca 300.000 m³ de lama e detritos, invadiram boa parte da área de
tancagem e processo da refinaria. A natureza destes detritos é que torna o fenômeno
mais perigoso: troncos de árvores, blocos de rocha, tudo é arrastado e a massa chega
se deslocar a mais de 100 km/h. As áreas de processos ficaram repletas de lamas e
detritos, ficando paralisadas por cerca de 10 dias, causando prejuízos da ordem de US$
44 milhões à época. (MASSAD et al, 1998, MASSAD et al, 2004). As figuras 4.6, 4.7 e
4.8 ilustram esta ocorrência de 1994.
49
Figura 4.6 Área da tancagem, junto à Bacia do Córrego das Pedras, onde ocorreu a
corrida de lama de 06 de fevereiro de 1994. Fonte: PETROBRAS, 2007a
Figura 4.7 Bacia do Córrego das Pedras, onde ocorreu a corrida de lama de 06 de
fevereiro de 1994. Fonte: PETROBRAS, 2007a
(JICA,
1991)
RPBC
BACIA DO CÓRREGO
DAS PEDRAS
50
Figura 4.8 Lama entre a área da tancagem e a área de processo, logo após a corrida de
lama de 06 de fevereiro de 1994. Fonte: PETROBRAS, 2007a
4.2 DEMANDAS E DISPONIBILIDADE HÍDRICA NO BRASIL E NO
SUDESTE BRASILEIRO.
No Brasil, País que detém 12% da água doce disponível para consumo humano
no mundo, a distribuição territorial de toda essa água, comparada à população, por
regiões é a apresentado na tabela 4.3.
Entretanto, a população não é distribuída homogeneamente e nem os recursos
hídricos o são. Muitas vezes se verifica a aglomeração de cidades, indústrias e
atividades agropecuárias em áreas distantes do recurso hídrico abundante, obrigando
assim a transposição das massas d’água cruzando tais bacias e criando desequilíbrios
maiores ainda.
Na figura 4.9 são apresentadas as bacias hidrográficas no território nacional e a
situação de cada bacia em relação à vazão média per capta anual (m³/hab/ano), que é
o índice adotado pela ONU (ANA, 2007) para determinar se uma região se encontra
com situação de escassez, estresse ou conforto em relação à disponibilidade de água.
51
1
2
4
6
7
8 11
12
10
9
3
5
Tabela 4.3 Comparação da disponibilidade Hídrica e a População no Brasil
Região Hidrográfica População
Vazão
Média
Vazão “
per
capta” anual
Fração da Vazão
média Total
(10
6
hab.)
%
(m³/s)
(m³/hab*ano)
%
1 – Amazônica 8 4,71 131.947 533.096 73,54
2 -Tocantins/Araguaia 7 4,12 13.624 59.858 7,59
3 - Atlântico Nord. Ocidental
5 2,94 2.683 15.958 1,50
4 – Parnaíba 4 2,35 763 6.456 0,43
5 – Atlântico Nord. Oriental 21 12,35
779 1.145 0,43
6 – São Francisco 13 7,65 2.850 7.025 1,59
7 - Atlântico Leste 14 8,24 1.492 3.362 0,83
8 - Atlântico Sudeste 25 14,71
3.179 3.972 1,77
9 - Atlântico Sul 12 7,06
4.174 11.316 2,33
10 – Uruguai 4 2,35 4.121 33.893 2,30
11 – Paraná 55 32,35
11.453 6.607 6,38
12 – Paraguai 2 1,18 2.368 39.559 1,32
BRASIL
170
100
179.433
33.376
100
Fonte: Adaptado de ANA, 2007
Figura 4.9 Disponibilidade Hídrica x população residente. Fonte: Adaptado de ANA,
2007
Bacias Hidrográficas:
1 – Amazônica
2 -Tocantins/Araguaia
3 - Atlântico NE Ocidental
4 – Parnaíba
5 – Atlântico NE Oriental
6 – São Francisco
7 - Atlântico Leste
8 - Atlântico Sudeste
9 - Atlântico Sul
10 – Uruguai
11 – Paraná
12 – Paraguai
Legendas:
Confortável
Estresse
Escassez
m³/hab/ano
500
1.000
1.700
4.000
10.000
52
Na figura 4.9 observa-se que apenas a bacia do Atlântico Nordeste Oriental
encontra-se em situação de estresse em relação à disponibilidade hídrica, ou seja, a
razão entre as reservas potenciais de recursos hídricos e a população regional atendida
beira à insuficiência, o que pode acarretar na degradação destes recursos.
Na figura 4.10 (ANA, 2007) ilustra-se a situação da Bacia do Atlântico Sudeste,
que é a bacia na qual está inserida a área de estudo, e verifica-se que, embora a média
da bacia esteja bastante confortável, existem áreas como a Bacia da Guanabara
(região rosa entorno do Rio de Janeiro) e na Região de Campos (trechos em vinho e
vermelho próximo à cidade de Campos dos Goytacazes) que possuem relações
preocupantes, críticas e até muito críticas entre a demanda de água e disponibilidade.
Estes índices de demanda x disponibilidade se aproximam dos índices de países da
áfrica, onde os níveis de miséria e escassez de recursos são inadmissíveis.
Na Bacia do Paraná, bacia vizinha à do Atlântico Sudeste, a situação também
se repete. Principalmente na área próxima às grandes áreas urbanas, tais como a
Grande São Paulo, a Grande Campinas, Goiânia, Distrito Federal, Curitiba, a relação
entre a demanda de água e a disponibilidade do recurso é muito crítica (ver figura 4.11)
(ANA, 2007).
A situação da Grande São Paulo em relação aos recursos hídricos é muito
importante para a área em questão. Mesmo que estejam separadas pela Serra do Mar,
grande divisor de águas do Sudeste Brasileiro, as Bacias do Paraná e do Atlântico
Sudeste interferem entre si há muitos anos, desde a inauguração da Usina Hidrelétrica
Henry Bordem e a implantação do projeto Serra em meados da década de 1920
(VITORINO, 2003). As águas da represa Bilings trazem as águas do rio Pinheiros, cujo
curso natural que corria para o Rio Tietê foi revertido através de diversas intervenções
em seu leito, e através do vertedor que impulsiona as turbinas da usina alcançam o rio
Cubatão, transpondo massas d’água da bacia do Paraná para as águas da Bacia do
Sudeste.
53
Figura 4.10 Bacia do Atlântico Sudeste: relação entre demanda e a disponibilidade
hídrica. Em rosa, as áreas de situação de estresse hídrico. Fonte: ANA, 2007.
Não só por esta comunicação através da Usina Henry Bordem é que estas
bacias são intimamente ligadas. Ambas são eixos importantes de produção e
exportação e por elas se estima que circule cerca de 31% das importações e
exportações de bens e produtos em portos brasileiros. O porto de Santos, junto com o
Local do Estudo
– Cubatão –
Refinaria RPBC
54
Terminal de Cubatão (TECUB), é o maior porto em movimento do Brasil, e um dos
maiores da América Latina (BRASIL, 2000).
A mancha metropolitana do grande núcleo da cidade de São Paulo (ver figura
4.3) se confunde com a mancha metropolitana da cidade de Santos. O escoamento dos
produtos de e para o interior do estado de São Paulo, de Minas Gerais e dos Estados
do Centro-Oeste passa através do eixo formados pelas estradas e vias de tráfego
rápido Anhangüera, Bandeirantes, Castelo Branco, Raposo Tavares, Dutra, Régis
Bittencourt, Marginais do Pinheiros e Tietê, Anchieta e Imigrantes, até chegar ao Porto.
Por outro lado, as atividades econômicas da região são em grande parte devidas ao
porto e ao parque industrial ali instalado, parque este ali construído inclusive por causa
da proximidade ao porto. Apenas para ilustrar a riqueza que é gerada no local, tem-se o
PIB da cidade de Cubatão, que já foi citado no item 4.1. A Micro-bacia do Rio Cubatão
e que é da ordem de oito vezes o PIB brasileiro e o alto Índice de Desenvolvimento
Humano (IDH-M) (ONU, 2004) de Santos, que é o 5
o
. lugar dentre os municípios do
País no ano de 2000, no valor 0,871, equivalente a IDH-M de países desenvolvidos.
A relação entre disponibilidade hídrica e a demanda por recursos hídricos das
duas bacias estão intimamente ligadas, ou seja o caminho das águas (através da Usina
Henry Bordem), os caminhos (eixos de estradas) e as riquezas (produtos e
mercadorias) da bacia do Paraná dependem da bacia do Atlântico Sudeste, assim
como as riquezas, as águas e os caminhos da bacia do Atlântico Sudeste dependem da
bacia do Paraná. Ou ainda, embora localmente a refinaria não esteja inserida
diretamente em microbacia com situação de escassez de recursos hídricos (CETESB,
2006), em seu entorno, vizinhos a ela, existem municípios que possuem altos índices
de escassez, tais como os que compõe a região metropolitana de São Paulo. Na figura
4.11 ilustra-se a situação descrita.
Por outro lado, não apenas a quantidade de água importa para os usos
consuntivos. A qualidade do recurso, que é melhor à medida que esta água não possuir
poluentes e contaminantes, é determinante para possibilitar a utilização do recurso para
dessedentação, lazer e turismo, dentro da indústria, do comércio e agropecuária.
55
Figura 4.11Bacia do Paraná: relação entre a demanda e a disponibilidade hídrica .
Fonte: ANA, 2007.
Local do Estudo
– Cubatão –
Refinaria RPBC
56
SANTOS, 2004, p. 85, declara que a bacia hidrográfica é
“[...] território drenado por um rio principal, seus afluentes e
subafluentes permanentes ou intermitentes [...] toda ocorrência de eventos em
uma bacia hidrográfica, de origem antrópica ou natural, interfere na dinâmica
desse sistema, na quantidade dos cursos d’água e sua qualidade.”
Como destacado, a influência antrópica, e derivada de suas atividades, é
determinante para a qualidade e a quantidade das águas (CAVALCANTI, 2004;
MACHADO, 2003). E é sobre essa qualidade que se deve considerar alguns pontos
importantes, principalmente levando-se em conta a atividade industrial e as formas de
controle de qualidade dessa água.
4.3 CONTAMINAÇÃO INDUSTRIAL DAS ÁGUAS E A QUALIDADE
DAS ÁGUAS
A qualidade dos corpos d’água é muito impactada por qualquer fuga de
produtos ou efluentes que sejam oriundos de uma refinaria, pois são em grande parte
hidrocarbonetos aromáticos, metais pesados na forma de sais, enxofre, compostos
nitrogenados (THOMAS, 2004). Uma vez que estes produtos químicos podem estar
aderidos às superfícies e dispersos na atmosfera, as precipitações podem conduzi-los
até os corpos d’água receptores, situação indesejável pois provoca a degradação
destas águas. Na seqüência, apresenta-se os principais compostos químicos
envolvidos na indústria do petróleo que provocam impacto negativo na qualidade dos
corpos d’água e a forma como a qualidade destes corpos d’água é avaliada pelos
órgãos ambientais.
57
4.3.1 CONTAMINAÇÃO INDUSTRIAL DAS ÁGUAS DAS REFINARIAS
As refinarias de petróleo e as unidades de tratamento de gás natural são
ambientes industriais que processam combustíveis fósseis. O petróleo e o gás são
constituídos basicamente por uma mistura de compostos orgânicos (THOMAS, 2004).
Quando esta mistura contém uma maior quantidade de moléculas pequenas se
apresenta na forma de gás, e quando as moléculas são maiores ele se apresenta na
forma líquida. É constituído basicamente por :
• hidrocarbonetos:
o hidrocarbonetos parafínicos normais. Exemplos: metanos a butanos;
o hidrocarbonetos parafínicos ramificados. Exemplos: isobutanos a 3-metil-
pentanos;
o hidrocarbonetos parafínicos cíclicos. Exemplos: ciclopropanos a
ciclohexanos;
o hidrocarbonetos insaturados. Exemplos: etenos, etinos, propenos; e;
o hidrocarbonetos aromáticos. Exemplos: benzenos, toluenos, naftalenos;
• não-hidrocarbonetos:
o compostos sulfurados: é o terceiro elemento mais abundante no petróleo.
Exemplos mais freqüentes: sulfetos, polissulfetos, benzotiofenos,
dissulfetos de carbono;
o compostos nitrogenados: o teor médio de nitrogênio é de 0,17% do peso
bruto do mesmo. Os compostos de nitrogênio mais freqüentes são as
formas orgânicas (termicamente estáveis);
o compostos oxigenados: presentes na forma complexa, tais como ácidos
carboxílicos, fenóis, cresóis, ésteres, amidas cetonas e benzofuranos;
o resinas e asfaltenos: moléculas grandes com alta relação
carbono/hidrogênio e enxofre, oxigênio e nitrogênio. Possuem de 3 a 10
anéis aromáticos em cada molécula. As resinas se apresentam
dissolvidas no petróleo e os asfaltenos, na forma coloidal; e,
58
o compostos metálicos: se apresentam na forma de sais (removidos nas
dessalgadoras) e na forma de compostos organometálicos complexos,
que tendem a se concentrar nas frações mais pesadas do petróleo.
Os processos dentro da refinaria existem para separar estes compostos, que
naturalmente estão misturados para fabricar os combustíveis (gasolina ou nafta, diesel,
querosene, gás), os solventes (benzeno, tolueno), o enxofre, o nitrogênio, as resinas e
os asfaltos para aplicação dentro dos diversos setores (industrial, agropecuário,
comercial, infra-estrutura) da sociedade (THOMAS, 2004).
Assim, embora os processos industriais possuam boa estanqueidade, não são
perfeitamente estanques. Ora por deficiência tecnológica, ora por acidente ou incidente,
tais produtos escapam de dentro dos equipamentos e estruturas que os confinam e
entram em contato com o ambiente externo. E, neste momento, tais elementos
químicos, que são considerados de alta periculosidade à vida e ao ambiente, podem
entrar em contato com as águas precipitadas sobre as áreas industriais.
Várias são as formas para se evitar que estes contaminantes entrem
efetivamente em contato com as águas precipitadas sobre a planta industrial. Desde a
cobertura física das áreas de produção e tratamento das matérias-primas, produtos, co-
produtos e despejos (sólidos e líquidos), até a utilização de dispositivos “first-flush”,
passando pela segregação de efluentes segundo a sua natureza, a não contaminação
das águas, à luz da legislação ambiental contemporânea, são comportamentos
empresariais que minimizam custos econômicos e sociais, reduzem os passivos
ambientais (MACHADO, 2003) e contribuem para a valorização da marca da empresa,
pois se traduz em imagem positiva frente os seus clientes internos e externos.
Os dispositivos “first flush” (MARTINSON e THOMAS, 2005) são bastante
usados nos países desenvolvidos, e o seu principal conceito é: os primeiros milímetros
precipitados de uma chuva lavam as superfícies retirando quase que a totalidade dos
contaminantes destas superfícies. Assim, nestes países, existe a recomendação para
que sejam reservados os primeiros milímetros de chuva, por serem os mais
59
Despejos líquidos
contaminados são
direcionados para o
tanque acumulador
Distância mínima de um
metro serve para previr que a
turbulência revolva os
despejos em descanso
Despejos acumulados a serem
removidos para para tratamento ou
para reintrodução no processamento
E
ntrada de água contaminada
Nível de transbordo
Canal de
transbord
Para drenagem de
água pluvial
Seção do canal deve
ser igual área útil da
entrada
Volumes
recomendados
de acumulação
Nível mínimo
que deve ser
mantido para
poder
armazenar o
volume ind
icado
de água
contaminada.
contaminados, e envia este volume para tratamento, enquanto o restante da chuva,
considerada fase limpa da chuva, é enviado para a rede comum de águas pluviais. Os
dispositivos “First Flush” são muito empregados para abatimento da poluição provocada
pela chuva em áreas contaminadas sem que haja a excessiva sobrecarga dos
sistemas, sejam estes sistemas de captação de água de chuva para tratamento e uso
consuntivo (uso humano, agropecuária, industrial, comercial) (MARTINSON e
THOMAS, 2005) ou de tratamento de águas servidas/esgoto (seja industrial ou comum).
Na figura 4.12 ilustra-se um destes dispositivos.
Figura 4.12 – Estrutura típica de separação do “First Flush”. Fonte: Adaptado de DECC,
2007
A recomendação desta mesma agência australiana é de que para refinarias de
petróleo, petroquímicas em geral, a altura reservada nos dispositivos de separação de
60
“first flush” seja de 15 mm, enquanto que para outras áreas impermeáveis comerciais
ou industriais em que não existem produtos reservados em nem processos produtivos
de óleos, graxas e hidrocarbonetos não-voláteis, a recomendação é de separação dos
primeiros 10 mm de chuva.
Já a Environmental Protection Agency of United States of América (EPA ou
USEPA) (USEPA, 2002) no final do século XX, fez um plano para recuperação
ambiental em território americano e as refinaria ganharam atenção especial. Neste
plano, várias foram as ações para proteção dos mananciais e, em sua seção 402, itens
(l) (2), é explicita ao colocar:
“ (2) ESCOAMENTO SUPERFICIAL DE ÁGUAS DE CHUVA
PROVENIENTES DE OPERAÇÕES COM ÓLEOS, GASES OU DE
MINERAÇÃO”
O Administrador (público) não requererá uma licença sob esta seção,
nem o administrador requererá diretamente ou indiretamente a qualquer
estado uma licença, para descargas de efluentes gerados a partir do
escoamento superficial de águas de chuva sobre as áreas das
operações de mineração ou a exploração do óleo e do gás, de sua
produção, de seus processamento, ou de suas as operações do
tratamento ou dos condutores,(...) sejam eles únicos ou sistemas de
condutores (incluindo, mas não limitado a estes, tubulações,
canalizações, valas e canaletas) usados para coleta e condução deste
escoamento superficial, mesmo que não seja contaminado pelo contato
com (...) nenhum destes processos ou produtos, mas que incida sobre a
área (...), além de também não permitir quaisquer transbordamento
destes sistemas de coleta água, de material cru, de produtos
intermediários, de produto terminado, de produto secundário ou
subproduto, ou despejos localizados nas instalações de tais operações”
Fonte: Traduzido e adaptado de USEPA, 2002.
Toda esta restrição é baseada na presença de respingos e emanações de óleos
e materiais contaminantes (enxofre, amônia, por exemplo), nos sítios que envolvem a
produção, o transporte, o estoque e o tratamento dos combustíveis derivados de
reservas fósseis tais como o carvão, o gás natural e o petróleo. As águas de chuvas
são contaminadas pela presença destes elementos tanto nas superfícies quanto
disperso na atmosfera imediata às unidades e estruturas envolvidas com os produtos
brutos ou derivados destes combustíveis fósseis.
61
As normas internas Petrobrás refletem, atualmente, a cultura e a legislação
atualmente vigentes no Brasil. São segregadas todas as águas que precipitam sobre a
área de tancagem (estoque de matéria-prima, produtos intermediários e acabados,
“slop”, “água ácida”), sobre as áreas de processo (unidades de destilação atmosférica e
fracionamento catalítico, unidades de reforma de atmosférica e catalítica, ...) e áreas de
tratamento (unidade de remoção de enxofre, de hidrotratamento, ...), estação de
tratamento de despejos industriais, “pipe-racks” e “pipe ways”, estação de resíduos
sólidos, pátios de manuenção, pátios de bomba, .... segundo as possibilidades de
contaminação das mesmas. A N-0038 (PETROBRAS, 2000), define os efluentes da
seguinte forma:
• águas pluviais: escoamentos limpos oriundos da planta industrial que não entram
em contato direto com materiais contaminantes, tais como drenagem das ruas
internas, das áreas administrativas, ....
• águas contaminadas: são as águas que podem entrar em contato com
contaminantes (compostos orgânicos) em quantidades mínimas, tais como as
drenagens de “pipe-racks” e “pipe-ways”, das áreas externas aos tanques e
esferas, das unidades de tratamento de produtos, dentre outras;
• águas oleosas: águas cuja a presença de produtos é importante, em teores bem
mais alto do que as águas contaminadas, como por exemplo as águas de
drenagem de diques de bombas, de amostragem de produtos, de dessalgadoras,
dentre outros;
Por esta classificação, nas refinarias são construídas redes de drenagem que
segregam os efluentes segundo a sua origem e conduzindo-os a destinos diferentes, ou
seja, as águas contaminadas e oleosas são conduzidas às Estações de Tratamento de
Despejos Industriais ou Unidades de Tratamento de Despejos Industriais (ETDI ou
UTDI) (PETROBRAS, 2000). As águas consideradas pluviais são conduzidas
diretamente aos corpos receptores de água. Esta segregação visa ao correto manejo
dos recursos hídricos, diminuindo custos econômicos, ambientais e sociais, objetivando
à recuperação da qualidade do recurso hídrico utilizado ou do escoamento gerado pela
precipitação. Os instrumentos governamentais de controle da qualidade das águas,
62
controle este exercido no Estado de São Paulo pela CETESB, são descritos nos
próximos tópicos.
4.3.2 QUALIDADE DAS ÁGUAS E DOS CORPOS D’ÁGUA
Conforme já foi discutido anteriormente, as águas têm sua qualidade muito
adulterada pelos efluentes contaminados e oleosos de uma refinaria. E, em passado
não muito distante, foi o que ocorreu. Os corpos d’água recebiam todo tipo de
contaminantes e a sua qualidade decaiu drasticamente (GUTBERLET, 1996). A partir
de 1984, ou melhor, e a partir de 1988 com a promulgação da nova Constituição
Federal e da posterior organização do instrumentos estatais de legislação, justiça e
governança ambiental (MACHADO, 2003, VICTORINO, 2003), CETESB têm conduzido
a política de atendimento aos anseios da sociedade em relação à recuperação dos
recursos naturais na região do pólo industrial do município de Cubatão.
Apresentam-se a seguir os principais indicadores que avaliam a qualidade dos
corpos d’água, e que são utilizados pela CETESB para efetuar o diagnóstico destes
corpos d’água, e avaliar a evolução histórica destes recursos naturais.
4.3.2.1 ÍNDICE DE QUALIDADE DA ÁGUA BRUTA PARA FINS DE
ABASTECIMENTO PÚBLICO (IAP)
A CETESB, em seu mapa de monitoramento da qualidade das águas interiores
(CETESB, 2006), indica os postos de monitoramento das águas do rio Cubatão. Nestes
dois postos, CUBA 0027 e CUBA 0039, existe a indicação de que o Índice de Qualidade
da Água Bruta para Fins de Abastecimento Público (IAP) se classifica como bom, o que
traduz o resultados dos programas de controle dos despejos neste rio, desenvolvido
pela própria CETESB, pela RPBC e outras indústrias componentes do Pólo Industrial
63
de Cubatão (ver figura 4.13). Isso demonstra como são apurados os resultados das
políticas ambientais adotadas para região. Além do IAP, existe outro índice, o IVA, ou
seja, o Índice de Qualidade das Águas para Proteção da Vida Aquática e de
Comunidades Aquáticas, que é utilizado para medir a capacidade do ambiente suportar
e perpetuar a flora e fauna aquáticas. Embora ambos sejam índices, são compostos de
diversos outros índices e indicadores, explicados a seguir.
Figura 4.13 Índice de Qualidade das Águas Brutas para Fins de Abastecimento Público
na região de estudo. Fonte: Adaptado de CETESB, 2006
64
O IAP é o índice que avalia a qualidade de corpos d’água em relação ao
consumo humano. Composto por outros dois índices, o Índice de Qualidade da Água
(IQA) e o Índice de Substâncias Tóxicas e Organolépticas (ISTO), é produto de suas
ponderações, ou seja, pela equação (4.1) (CETESB, 2006).
IAP = IQA x ISTO (4.1)
Os parâmetros de qualidade, medidos em amostras do corpo d’água, são:
Coliformes Fecais, pH, Demanda Bioquímica de Oxigênio, Nitrogênio Total, Fósforo
Total, Temperatura, Turbidez, Resíduo Total e Oxigênio Dissolvido. Estes parâmetros,
com os seus respectivos pesos e funções de valor, se encontram na figura 4.14.
O IQA é o índice calculado por meio de produtória (π) entre as avaliações dos
parâmetros de qualidade da água, elevados ao peso da sua importância relativa na
formação da qualidade (ZUFFO & GENOVEZ, 2006; CETESB, 2006) conforme
equação (4.2):
IQA= π
i=1
n
q
i
w
i
(4.2)
em que q
i
é o q-iésimo parâmetro, elevado ao peso w
i
, com i variando de 1 a
n, sendo n igual a 9. A somatória dos pesos ponderados wi é igual a unidade.
O ISTO é obtido utilizando-se dois outros índices: o das Substâncias Tóxicas
(ST) e o das Substâncias Organolépticas (SO), e sua representação matemática é:
ISTO = ST x SO (4.3)
O Índice das Substâncias Organolépticas (SO) é dado pela média aritmética
das avaliações de qualidade das substâncias que o compõe, representada pela
equação (4.4) (CETESB, 2006).
SO = Média Aritmética (q
Al
, q
Cu
, q
Zn
, q
Fe
, q
Mn
) (4.4)
65
Figura 4.14 Parâmetros avaliados pelo Índice de Qualidade da Água, suas funções de
valor e pesos ponderados. Fonte: CETESB, 2006, ZUFFO & GENOVEZ, 2006.
66
A avaliação das Substâncias Tóxicas (ST) é dada pela ponderação das duas
avaliações mais críticas das substâncias que compõem o índice, na equação (4.5)
(CETESB, 2006).
ST = Mín-1(qTA, qTHMFP, qCd, qPb, qCr, qNi, qHg, qNCC) x
x Mín-2 (qTA, qTHMFP, qCd, qPb, qCr, qNi, qHg, qNCC) (4.5)
Sendo que:
q
TA
: Qualidade avaliada pelo teste de Ames;
q
THMCFP
: Qualidade avaliada pelo Potencial de Formação de Trihalometanos;
q
Cd
: Qualidade avaliada pelo teor de Cádmio;
q
Pb
: Qualidade avaliada pelo teor de Chumbo;
q
Cr
: Qualidade avaliada pelo teor de Cromo;
q
Ni
: Qualidade avaliada pelo teor de Níquel;
q
Hg
: Qualidade avaliada pelo teor de Mercúrio; e,
q
NCC
: Qualidade avaliada pela presença e quantidade de cianobactérias que
indica a presença de algas e a sua quantidade.
As avaliações dos teores de Cádmio, Chumbo, Cromo, Níquel, Mercúrio e do
Potencial de Formação de Triahalometanos, com seus limites inferiores e superiores de
concentração que são utilizados na função de valor de qualidade dada pelas equações
(4.6), (4.7) e (4.8), e representada na figura 4.15, são apresentadas na tabela 4.4.
para Valor Medido ≤ Limite Inferior ou LI → q
i
= 1,00 (4.6)
para Limite Inferior ou LI < Valor Medido ≤ Limite Superior ou LS →
→ q
i
= (Valor Medido – LI)/(LS – LI) (4.7)
para Valor Medido ≥ Limite Superior → q
i
= 0,50 (4.8)
E, frisando, esta curva é válida para todos os elementos listados na tabela 4.4.
Para avaliação da Presença e Quantidade de Algas utilizam-se, respectivamente, as
67
equações (4.9), (4.10) e (4.11) e a tabela 4.5 , que resumem a representação
matemática do Teste de Ames.
Tabela 4.4 Valores dos Limites Inferiores e Superiores das substâncias Tóxicas e
Organolépticas, utilizadas para compor as funções de avaliação de qualidade.
Grupo
Variáveis
Unidade
Limite Inferior
Limite Superior
Tóxicos
Cádmio mg/l 0,005 0,01
Chumbo mg/l 0,033 0,05
Cromo mg/l 0,05
0,059
Níquel mg/l 0,02 0,025
Mercúrio mg/l 0,001 0,002
PFTHM* mg/l 373 461
Organo-
lépticos
Alumínio Dissolvido mg/l 0,2 2
Cobre Dissolvido mg/l 1 4
Ferro Dissolvido mg/l 0,3 5
Manganês Dissolvido mg/l 0,1 0,5
Zinco Dissolvido mg/l 5 5,9
Fonte: CETESB, 2006.
*Obs: O PFTHM é o Potencial de Formação de Trihalometano.
Para o Teste de Ames (q
TA
), ou ensaio da Salmonella tiphymurium/microssoma,
que avalia a condição da água em relação à Genotoxicidade, a formulação matemática
difere bastante. Por este teste verifica-se a existência de substâncias mutagênicas e/ou
cancerígenas (CETESB, 2006), e a sua forma de avaliação é dada por:
Se: 100<Revertentes/L<10.000 => q
TA
= (1-(0,25*Log(Revertentes/L) (4.9)
Se: 0< Revertentes/L<100 => q
TA
=0,50 (4.10)
Se: Revertentes/L>10.000 => q
TA
=0,00 (4.11)
em que Revertentes é o número de organismos que se diferenciam para poder
lidar com o genotóxico presente na amostra de líquido e que é colocado em contato
com eles (exemplo de genotóxico: Metais Pesados) e L é o volume de controle, ou seja,
1 litro ou 1 L (UP-FF, 2007).
Para a avaliação de organismos que depreciam a qualidade das águas para
dessedentação, foi adotado a presença das cianobactérias como parâmetro de
avaliação. A avaliação da qualidade da água em relação à presença destes seres vivos
68
é dada pela tabela 4.5 (CETESB, 2006). Este parâmetro é o q
NCC
, medida da qualidade
da água em relação ao Número de Céulas de Cianobactérias.
Tabela 4.5 – Avaliação da presença de cianobactérias para composição do IAP.
Níveis Avaliação ou (q
NCC
)
N
o
. de células ≤ 20.000 1,00
20.000 < N
o
. de células ≤ 50.000 0,80
50.000 < N
o
. de células ≤ 100.000 0,70
100.000 < N
o
. de células ≤ 200.000 0,60
200.000 < N
o
. de células ≤ 500.000 0,50
N
o
. de células > 500.000 0,35
Fonte: CETESB, 2006
Assim, com os parâmetros avaliados, pode-se ponderar as condições do corpo
d’água para o abastecimento humano, através da equação (4.5). Entretanto, este não é
o único índice que interessa ser avaliado. Conforme colocado no início deste item, além
do IAP, existe o Índice de Qualidade das Águas para Proteção da Vida Aquática e de
Comunidades Aquáticas (IVA), objeto o próximo tópico, e que é tão importante para a
sustentabilidade do sistema quanto o IAP. As comunidades ribeirinhas muitas vezes
são dependentes dos mananciais não só porque necessitam das suas águas para
dessedentação, mas também porque necessitam do alimento que estes produzem para
sustentar-se física e economicamente.
4.3.2.2 Índice de Qualidade das Águas para Proteção da Vida Aquática e de
Comunidades Aquáticas (IVA)
Com o objetivo de avaliar a condição das águas para proteção da fauna e da
flora, este índice é o resultado da ponderação de dois outros índices, quais sejam, o
Índice de Variáveis Mínimas para Preservação da Vida Aquática (IPMCA), que leva em
conta a presença e a concentração de contaminantes químicos tóxicos (toxicidade) e de
duas variáveis essenciais para a biota (pH e oxigênio dissolvido), e o Índice do Estado
Trófico modificado por Toledo (CETESB, 2006) ou IET, que fornece dados sobre o seu
69
grau de trofia, ou ainda, avalia os elementos essenciais para a manutenção da cadeia
alimentar ou até das condições ideais para explosão da população em um ambiente
(CETESB, 2006).
Na determinação do IPMCA considera-se dois grupos de substâncias distintos:
o das Substâncias Tóxicas (cobre, zinco, chumbo, cromo, mercúrio, níquel, cádmio,
surfactantes e fenóis) e o das Variáveis Essenciais (oxigênio dissolvido, pH e
toxicidade), conforme descrito na tabela 4.6. Para cada substância são estabelecidos
três diferentes níveis de qualidade, com ponderação numérica de 1 a 3, que
correspondem a padrões de qualidade de água estabelecidas pela resolução CONAMA
357/05, conforme colocado por CETESB, 2006, pág. 11:
“....CONAMA 357/05 , padrões preconizados pela legislação americana
(...) e francesa (...), que estabelecem limites máximos permissíveis de
substâncias químicas na água, com o propósito de evitar efeitos de
toxicidade crônica e aguda à biota aquática.”
Fonte: CETESB, 2006.
Os três níveis (1 a 3) são descritos a seguir, e na tabela 4.6 fornece-se as
avaliações dos teores das substâncias consideradas de acordo com enquadramento
nestes níveis:
A: águas com as características desejáveis para manter a sobrevivência e a
reprodução dos organismos aquáticos (ponderação 1);
B: águas com as características desejáveis para a sobrevivência dos
organismos aquáticos, porém a reprodução pode ser afetada a longo prazo
(ponderação 2); e,
C: águas com características que podem comprometer a sobrevivência dos
organismos aquáticos (ponderação 3).
Uma vez medidos os limites dos parâmetros e enquadrados nos limites
preconizados pela tabela 4.6, tem-se os valores das ponderações que deverão ser
70
introduzidas na equação 4.12. Observe que a maior multiplicação possível resulta em 9,
que é o valor máximo possível para este índice.
Tabela 4.6 Substâncias componentes do IPMCA e suas ponderações.
Grupos
Variáveis
Níveis
Faixa de variação
Ponderação
VARIÁVEIS
ESSENCIAIS (PE)
OD (mg/L)
A
B
C
≥ 5,0
3,0 a 5,0
< 3,0
1
2
3
pH (Sörensen)
A
B
C
6,0 a 9,0
5,0 a < 6,0 e > 9,0 a 9,5
< 5,0 e > 9,5
1
2
3
Toxicidade
(p.ex.: Teste de
Ames)
A
B
C
Não Tóxico
Efeito Crônico
Efeito Agudo
1
2
3
SUBSTÂNCIAS TÓXICAS (ST)
Cádmio (mg/L) A
B
C
≤
0,001
> 0,001 a 0,005
> 0,005
1
2
3
Cromo (mg/L)
A
B
C
≤
0,05
> 0,05 a 1,00
> 1,00
1
2
3
Cobre (mg/L) A
B
C
≤ 0,02
> 0,02 a 0,05
> 0,05
1
2
3
Chumbo (mg/L)
A
B
C
≤ 0,03
> 0,03 a 0,08
> 0,08
1
2
3
Mercúrio (mg/L)
A
B
C
≤ 0,0002
> 0,0002 a 0,001
> 0,001
1
2
3
Níquel (mg/L) A
B
C
≤ 0,025
> 0,025 a 0,160
> 0,160
1
2
3
Fenóis (mg/L)
A
B
C
≤ 0,001
> 0,001 a 0,050
> 0,050
1
2
3
Surfactantes
(mg/L)
A
B
C
≤ 0,5
> 0,5 a 1,0
> 1,0
1
2
3
Zinco (mg/L)
A
B
C
≤ 0,18
>0,18 a 1,00
> 1,00
1
2
3
Fonte: CETESB, 2006.
71
O cálculo de IPMCA se dá por meio da equação (4.12):
IPMCA = PE x ST (4.12)
Em que:
IPMCA: Índice de Variáveis Mínimas para Preservação da Vida Aquática.
PE: Valor da maior ponderação do grupo de variáveis essenciais;
ST: Valor médio das três maiores ponderações do grupo de substâncias
tóxicas.
O resultado deve ser um número inteiro (portanto, arredondado), pode variar de
1 a 9 , sendo subdivididos em 4 faixas de qualidade conforme tabela 4.7.
Tabela 4.7 Avaliação de IPMCA
Fonte: CETESB, 2006.
Já com o Índice do Estado Trófico (IET) modificado por Toledo classificam-se
os corpos d’água em diferentes graus de trofia (ou seja, o enriquecimento da água por
nutrientes) e seu efeito relacionado ao crescimento excessivo das algas ou macrófitas
aquáticas (POMPÊO, 2007). São duas as substâncias/parâmetros utilizados para o
cálculo do Índice do Estado Trófico: clorofila (Índice do Estado Trófico para clorofila –
IET(CL)) e fósforo total (Índice do Estado Trófico para o fósforo – IET(PT)). As
equações (4.13) a (4.16) que fornecem as avaliações para estes dois índices são
divididas por ambiente de ocorrência, conforme segue (CETESB, 2006):
• Rios
IET (CL) = 10x(6-((-0,7-0,6x(ln CL))/ln 2))-20 (4.13)
IET (PT) = 10x(6-((0,42-0,36x(ln PT))/ln 2))-20 (4.14)
Categoria
Ponderaç
ão
BOA
1
REGULAR
2
RUIM
3 e 4
PÉSSIMA
≥
5
72
• Reservatórios
IET (CL) = 10x(6-((0,92-0,34x(lnCL))/ln2)) (4.15)
IET (PT) = 10x(6-(1,77-0,42x(lnPT)/ln2)) (4.16)
em que:
PT: concentração de fósforo total medida à superfície da água, em µg/L;
CL: concentração de clorofila a medida à superfície da água, em µg/L;
O resultado apresentado para avaliação do IET será a média aritmética simples
dos dois índices, ou seja (CETESB, 2006), conforme tabelas 4.8 e 4.9, para rios e
lagos, respectivamente:
IET = [IET (PT) + IET (CL) ]/2 (4.17)
Tabela 4.8 Classificação do Estado Trófico (rios) modificado por Toleto ou
ainda Índice de Carlson Modificado - Rios
Categoria Ponderação Fósforo total Clorofila a
(Estado Trófico) (m) (mg.m-³) (mg.m-³)
Ultraoligotrófico
IET ≤ 47 P ≤ 13 CL ≤ 0,74
Oligotrófico
47 < IET ≤ 52 13< P ≤ 35 0 0,74 < CL ≤ 1,31
Mesotrófico
52 < IET ≤ 59 35 < P ≤137 1,31 < CL ≤ 2,96
Eutrófico
59 < IET ≤ 63 137< P ≤ 296 2,96 < CL ≤ 4,70
Supereutrófico
63 < IET ≤ 67 296 < P ≤ 640 4,70 < CL ≤ 7,46
Hipereutrófico
IET >67 P > 640 CL > 7,46
Fonte: CETESB, 2006
Tabela 4.9 Classificação do Estado Trófico modificado por Toledo ou ainda Índice de
Carlson Modificado - Reservatórios
Categoria Ponderação Secchi – S P – total Clorofila a
(Estado Trófico) (m) (m) (mg/m
3
) (mg/m
3
)
Ultraoligotrófico
IET ≤ 47 S ≥ 2,4 P ≤ 8 CL ≤ 1,17
Oligotrófico
47 < IET ≤ 52 2,4 > S ≥ 1,7 8 < P ≤ 19 1,17 < CL ≤ 3,24
Mesotrófico
52 < IET ≤ 59 1,7 > S ≥ 1,1 19 < P ≤ 52 1,31 < CL ≤ 11,03
Eutrófico
59 < IET ≤ 63 1,1 > S ≥ 0,8 52 < P ≤ 120 11,03 < CL ≤ 30,55
Supereutrófico
63 < IET ≤ 67 0,8 > S ≥ 0,6 120 < P ≤ 233 30,55 < CL ≤ 69,05
Hipereutrófico
IET >67 S < 0,6 P > 233 CL > 69,05
Fonte: CETESB, 2006
73
Sendo que:
Ultraoligotrófico: corpos d’água muito claros e com baixíssima produtividade
de organismos vivos em relação à produtividade natural;
Oligotrófico: corpos d’água claros e com baixa produtividade de organismos
vivos em relação à produtividade natural;
Mesotrófico: corpos d’água com mediana clareza e com produtividade de
organismos vivos equivalente à produtividade natural;
Eutrófico: corpos d’água turvos e com produtividade de organismos vivos
acima da produtividade natural;
Supereutrófico: corpos d’água mais turvos e com altíssima produtividade de
organismos vivos em relação à produtividade natural;
Hipereutrófico: corpos d’água muito turvos e com produtividade de organismos
vivos comprometedora, que tende a esgotar e a inviabilizar a continuidade das colônias
naturais neste corpo d’água (adaptado de METCALF & EDDY, 1981).
Figura 4.15 Disposição do Disco de
Secchi no fluido. Fonte: UFRRJ, 2007
Para reservatórios há ainda mais um parâmetro introduzido: a medida da
transparência ou claridade com o Disco de Secchi (POMPÊO, 2007). Este método de
avaliação de transparência consiste na introdução no meio líquido de um disco padrão
(ver figura 4.15) e a anotação das profundidades em que este disco desaparece e
74
reaparece novamente. O resultado final do teste naquele ponto é a média das duas
profundidades anotadas.
Com os valores obtidos anotados, pode-se dar entrada na tabela 4.9, onde se
obtém a classificação cruzando-se os valores de trofia do corpo d’água levando-se em
consideração a medida obtida pelo Disco de Secchi (S).
A avaliação final do IET é apresentada no Tabela 4.10.
Tabela 4.10 Avaliação final do IET
Fonte: CETESB, 2006
Uma vez calculados os valores para ambos os índices, IPMCA e IET, o valor
final do IVA é retirado do Tabela 4.1.
Tabela 4.11 Tabela de cálculo do IVA em função do IPMCA e do IET
IPMCA
IET
Ponderação 1 2 3 4 5 a 9
0,5
1,7
2,9
4,1
5,3
7,7
–
11,3
1
2,2
3,4
4,6
5,8
8,2
–
11,8
2
3,2
4,4
5,6
6,8
9,2
–
12,8
3
4,2
5,4
6,6
7,8
10,2
–
13,8
4
5,2
6,4
7,6
8,8
11,2
–
14,8
5
6,2
7,4
8,6
9,8
12,2
–
15,8
Fonte: CETESB, 2006
Categoria
Ponderação
Ultraoligotrófico
0,5
Oligotrófico
1
Mesotrófico
2
Eutrófico
3
Supereutrófico
4
Hipereutrófico
5
75
A Classificação Final do IVA será fornecida pelo ábaco da tabela 4.12
(CETESB, 2006):
Tabela 4.12 Classificação Final
do IVA
Categoria Ponderação
ÓTIMA IVA ≤ 2,5
BOA 2,6 ≤IVA≤3,3
REGULAR 3,4≤IVA≤4,5
RUIM 4,6≤IVA≤6,7
PÉSSIMA 6,8≤IVA
Fonte: CETESB, 2006
Todos estes parâmetros apresentados são utilizados pela CETESB para
avaliação dos efluentes da refinaria, assim como para avaliação dos rios da região.
Portanto, os cuidados no tratamento dos efluentes, na segregação dos efluentes para
tratamento e a robustez e confiabilidade de todo sistema é bastante importante para
que sejam mantidos estes efluentes dentro dos limites estabelecidos por este órgão
ambiental.
4.4 MODELO DE PRECIPITAÇÃO E DE PRODUÇÃO DO
ESCOAMENTO SUPERFICIAL
No estudo de engenharia da drenagem de uma bacia, a medida do escoamento
superficial é uma das análises importantes a serem efetuadas (GARCEZ, ALVAREZ,
1988; TUCCI, 1998; LANÇA, 2000). As grandezas características representativas do
escoamento superficial são:
• coeficiente de deflúvio ou “run-off” (C ou CN): relação entre a quantidade de
água escoada pela seção e a quantidade de água precipitada sobre a bacia
contribuinte (adimensional ou %);
76
• volume superficial ou nível da água: altura atingida pela água na seção em
relação a uma certa referência (mm, cm, m). Embora possua a denominação de
volume, a grandeza é medida pela altura da lâmina d’água;
• velocidade: relação espaço percorrido pela partícula líquida e o tempo de
percurso (m/s ou km/h);
• vazão: é o volume de líquido escoado num determinado intervalo de tempo
através de uma dada seção (l/s ou m³/h);
• módulo de deflúvio anual: total escoado num ano (m³ ou km³)
• vazão específica ou contribuição unitária: é a relação entre a vazão gerada pela
precipitação em uma bacia e a área desta mesma bacia (l/s.m²)
• altura média: relação entre o volume total escoado num período (ano, mês, dia) e
a área da bacia. Também é grandeza medida pela altura da lâmina escoada
média num determinado tempo (mm/ano, mm/mês);
• declividade: relação entre as diferenças de nível (ou altitude) entre dois pontos
de uma mesma linha d’água, superfície, talvegue ou fundo de vale ou canal
artificial e a distância horizontal entre esses dois pontos (m/m, %); e,
• tempo de concentração: é o tempo, contado a partir do início da precipitação,
necessário para que a mais distante gota de água precipitada chegue à seção de
controle-descarga do modelo (segundos, minutos, horas);
Entretanto, para se chegar a estes produtos finais diversas são as
características que devem ser estudadas e seus parâmetros representativos devem ser
muito bem definidos. São eles:
• equação de chuvas ou relação entre a Intensidade média máxima da
precipitação (i ou I) em função do tempo de recorrência (Tr) e em função da
duração (∆t);
• hidrograma unitário: é a distribuição da vazão de escoamento gerado pela água
(chuva) precipitada sobre uma área unitária;
• tempo de recorrência da chuva de projeto: é o intervalo de tempo médio
esperado entre dois eventos de chuva da mesma magnitude da precipitação de
77
projeto. Quanto maior o tempo de recorrência, mais intensa é a chuva (medido
em anos);
• taxa de precipitação: é a velocidade de precipitação, medida em mm/min; e,
• Intervalo de Precipitação ou Duração: duração da precipitação de projeto,
normalmente medido em minutos e igual t
c
.
Os fundamentos de cada um destes elementos que definem as precipitações e
os escoamentos por ela originados são apresentados a seguir.
4.4.1 MODELO DE PRECIPITAÇÃO
Precipitação é a queda de água, sólida ou líquida, em uma determinada
superfície. Para o Brasil, o tipo de precipitação que interessa é a de água em sua forma
líquida, a chamada chuva.
Existem vários tipos de chuva: chuva orográfica, que é a elevação de ar quente
e úmido, que tenta galgar as encostas das montanhas, e provoca precipitações locais,
muito freqüente no litoral do Sudeste do Brasil; chuva ciclônica, que é provocada pelos
ciclones com depressões centrais, por onde o ar quente e úmido se eleva, expande e
esfria nas altas camadas da atmosfera, e por vezes precipita, podendo ser frontais
(encontro entre frente quente e fria ou entre frente fria e quente) ou não frontais; chuva
de convecção, que resulta de movimentos ascendentes de massas quentes de ar, que
são mais leves que o ar frio que as cerca, o vento na altura do solo é no sentido da
zona de pressão para a zona de depressão e nas altas partes da atmosfera no sentido
oposto, retroalimentando o sistema (WILKEN, 1978; GARCEZ, ALVAREZ, 1988;
TUCCI, 1998; LANÇA, 2000). Os elementos característicos das precipitações são: a
altura precipitada (em mm), que se relaciona com a intensidade precipitada; a duração
da chuva (em min ou h) e a freqüência em que a chuva ocorre (ano
-
¹), sendo este último
o inverso do período de retorno, ou ainda:
78
• intensidade: é a medida da altura precipitada em um determinado intervalo de
tempo (mm/min, mm/h);
• duração: período de tempo no qual ocorre a precipitação (min, h, dias);
• freqüência: é a expectativa de que uma dada altura de chuva poderá se igualada
ou excedida (ano
-
¹). É o inverso do período de retorno;e,
• período de retorno: é o intervalo de tempo médio (aproximado) entre dois
eventos que se igualam ou superam (bienal, centenária).
Os dados de chuva podem ser coletados utilizando-se pluviógrafos e/ou
pluviômetros, podendo ser organizados em dois tipos de séries: as séries anuais ou de
intensidades máximas anuais e as séries de duração parcial ou de chuvas de
intensidade acima de uma certa base (WILKEN, 1978; GARCEZ, ALVAREZ, 1988).
Para projeto de estruturas hidráulicas é necessárias a determinação de uma equação
de chuvas que relaciona a freqüência das chuvas com a sua intensidade de
precipitação. É a chamada equação de chuvas. A determinação de uma equação de
chuva parte do tratamento empírico ou estatístico das series parciais ou anuais, e sua
determinação é crucial para as análises dos volumes de deflúvio que podem ser
gerados em uma bacia e que irão solicitar as estruturas hidráulicas projetadas
(WILKEN, 1978; GARCEZ, ALVAREZ, 1988).
4.4.1.1 DETERMINAÇÃO DAS EQUAÇÕES DE CHUVAS POR SÉRIES PARCIAIS.
Para exemplificar alguns dos métodos que analisam séries parciais de chuvas
destacar-se-á três deles analisados por WILKEN, 1978, pág. 25-35. O primeiro, Método
de Sherman, supõe-se que “(...) os registros de N anos de observação representam
bem a média (...)”. A máxima intensidade neste período deve ter a recorrência estimada
em N, ou ainda, este é o seu período de retorno. Já os valores seguintes, de segunda
grandeza, devem ter o período de retorno de N/2 anos, e assim sucessivamente.
Entretanto, ao observar-se apenas N anos, não se pode ter certeza se a sua freqüência
79
real é maior ou menor que a observada, pois estatisticamente a amostra é muito
pequena. Assim, Sherman, para minimizar o efeito da falta de mais informações sobre
os eventos, desprezou as duas primeiras grandezas e passou a colocar em gráficos as
informações de freqüência e intensidade em um papel bilogarítimo, determinando a
curva para cada um dos períodos.
No segundo método, Método de Fair-Geyer, faz-se o seguinte tratamento: para
uma série de observações de chuvas intensas, anota-se a freqüência de intensidades
observadas (houve 12 chuvas de 1,0 mm/min, 5 chuvas de 1,3 mm/min e 2 chuvas de
1,7 mm/min) em um período de tempo (no exemplo, 30 anos). As freqüências destas
chuvas são, respectivamente neste exemplo, 2,5 anos, 6 anos e 15 anos. Para saber
outros tempos de recorrência, basta interpolar ou por vezes extrapolar.
Por fim, no Método de Alekseev prega-se a aplicação da distribuição de
freqüência de Goodrich, por meio da equação (4.18) (WILKEN, 1978):
S
r
= S
o
–10
(-h/x)
n
(4.18)
em que:
S
r
= 1/Tr, é a freqüência da chuva de recorrência de r anos
-1
;
Tr = Período de retorno;
h
Tr
= altura precipitada da chuva considerada intensa para um determinado Tr
(somente as chuvas acima desta base são consideradas intensas) em mm; e,
n, S
o
e x = parâmetros da curva de distribuição.
O significado físico de S
o
é que ele é a média da freqüência anual de todas as
chuvas maiores que uma altura precipitada pré-determinada. O n é constante e pode
ser adotada como 0,4 ou 0,5 para chuvas de até 2hs. Simplifica-se a equação (4.18)
para equação (4.19) (WILKEN, 1978).
h
Tr
= x.(logS
o
+log
Tr
)
1/n
(4.19)
80
sendo os parâmetros h
Tr,
x, S
o,
T
r,
n
são os mesmos definidos para a equação
(4.18).
Assim, para cada duração de chuva, separam-se os eventos de chuva em
faixas de altura precipitada. Exemplificando:
• chuvas intensas de duração de 15 min:
o 1
a.
faixa: alturas acima de 20 mm. Freqüência: 31 eventos;
o 2
a
. faixa: alturas acima de 23 mm. Freqüência: 14 eventos;
o 3
a
. faixa: alturas acima 26 mm. Freqüência: 6 eventos;
o 4
a
. faixa: alturas acima de 29 mm. Freqüência: 3 eventos; e,
o 5
a
. faixa:, acima de 32 mm. Freqüência: 1 evento.
Determina-se a freqüência de precipitação, ou seja, quantas foram as
ocorrências registradas na amostra, e para cada altura, h
Tr
, determina-se o S
o
, que é o
número de ocorrências dividida pelo total de ocorrências da amostra. O T
r
, tempo de
recorrência, é resultado da divisão do tamanho da amostra pelo número de ocorrências.
Continuando o exemplo proposto:
• o tamanho da amostra é de 15 anos. Assim, o tempo de recorrência de chuvas
de duração 15 min é, e a altura correspondente h
Tr
é de acordo com a faixa de
precipitação:
o 1
a.
faixa: T
r
= 15/31 = 0,484 anos e h
Tr
= 20 mm;
o 2
a
. faixa: T
r
= 15/14 = 1,071 anos e h
Tr
= 23 mm;
o 3
a
. faixa: T
r
= 15/6 = 2,5 anos e h
Tr
= 26 mm;
o 4
a
. faixa: T
r
= 15/3 = 5 anos e h
Tr
= 29 mm; e,
o 5
a
. faixa: T
r
= 15/1 = 15 anos e h
Tr
= 32 mm.
Assim, sobra como incógnita apenas x, que é determinado para cada par (h
Tr
,
S
o
). Desenha-se os pares de coordenadas em um gráfico e retira-se a equação da
chuva da curva aproximada deste gráfico. Faz-se para ambos os valores de n, 0,5 e
0,4, e aquele que tiver menor desvio padrão resultará na equação que deve ser usada
(WILKEN, 1978).
81
Ao analisar como estes métodos determinam os períodos de recorrência e as
intensidades precipitadas, percebe-se que nos métodos parciais, a falta de informações
sobre as chuvas, devido ao tamanho reduzido das amostras, pode levar a resultados
equivocados. Portanto, são métodos que assumem premissas frágeis (WILKEN, 1978).
Por outro lado, os métodos parciais consideram vários eventos considerados intensos
em um ano. Entretanto, isto pode implicar em erro, pois o ano hidrológico é um evento
contínuo, e pode ser chuvoso ou seco, de acordo com a associação de diversos
condicionantes metereológicos. Então, um ano chuvoso terá maior quantidade de
eventos intensos e um ano seco terá uma menor quantidade de eventos intensos.
Assim a chuva mais intensa daquele ano (chuvoso ou seco) é um ente representativo
de toda essa associação de leis e condicionantes meteorológicos.
Figura 4.16 – Diferenças conceituais entre os tratamentos de séries de chuvas pelos
métodos de séries totais e de séries anuais. Fonte: Baseado em WILKEN, 1978
Se forem adotados diversos entes deste único ano hidrológico a
representatividade da amostra será descaracterizada. Além de toda essa discussão,
existe o problema dos ciclos hidrológicos mais extensos. Existem ciclos hidrológicos
com durações que variam desde os decenários até os milenares, e que ao se adotar
Trechos da amostra: cada uma
apresentará uma tendência
diferente. O tratamento dos dados
de forma empírica torna o resultado
uma aproximação grosseira
A série total, tratada
estatisticamente de forma
coerente, resultará numa
equação mais representativa
de todo o processo.
82
um pequeno trecho desta amostra, certamente se estará analisando um pequeno
trecho destes ciclos. Desta forma, a análise destes dados apresentará as tendências
conforme o ciclo no qual está inserida, e isso também levará a erros grosseiros. Na
figura 4.7 ilustra-se esta explicação.
Enfim, os métodos das séries totais são considerados melhores embasados nas
leis estatísticas, e, portanto, são mais confiáveis na representação matemática dos
fenômenos das chuvas intensas.
4.4.1.2 DETERMINAÇÃO DAS EQUAÇÕES DE CHUVAS POR SÉRIES ANUAIS
O método mais usual, há quase meio século, é o Método de Gumbel-Chow.
Para facilitar o entendimento dos conceitos ligados a teoria da lei de Gumbel e aos
melhoramentos introduzidos por Ven te Chow, apresentam-se alguns conceitos básicos:
• probabilidade: proporção de sucessos entre todos os eventos quando a amostra
cresce indefinidamente (WILKEN, 1978). Neste caso , tem-se a equação (4.20):
P
r
= r . P(X) (4.20)
Sendo:
X: grandeza variável, sujeita a extremos;
P(X): probabilidade de um dado evento que exceda X;
P
r
: função P(X) obtido na observação de eventos reais; e,
r: quantidade de eventos reais, ou ainda, é a quantidade de eventos
independentes de cada ano da amostra.
• período de retorno: intervalo de tempo em que o evento é igualado ou excedido
(WILKEN, 1978; GARCEZ, ALVAREZ, 1988);
As relações entre a probabilidade e o período de retorno são dadas pelas
equações (4.21) e (4.22):
83
T
r
= 1 ano/P
r
(4.21)
T
m
= 1 ano/P
m
(4.22)
Sendo que P
r
já foi definido para a equação (4.20), e as demais variáveis das
equações são:
T
r
: Período de retorno obtido baseado em séries reais;
T
m
: Período de retorno baseado em séries reais muito grandes; e,
P
m
: probabilidade de ocorrência obtida a partir de séries reais muito grandes.
• relação entre o valor extremo e a série fundamental, ou ainda, o intervalo de
tempo (ou período de retorno) em que o evento é igualado ou excedido é dado
pela equação (23) (WILKEN, 1978).
1- P(X) = 1- P
r
/r (4.23)
Em que, P(X), P
r
e r já foram definidos para equação (4.20). A probabilidade de
que nenhum dos r eventos do ano o excederá é de calculada pela equação (4.24)
(WILKEN, 1978):
1-P
m
= (1-P
r
/r)
r
(4.24)
Se o número de eventos for grande, pode-se usar as equação (4.25), ou a
equação (4.26) ou ainda a equação (4.27):
1- P
m
= e
-P
r
(4.25)
P
m
= 1-e
-P
r
(4.26)
P
r
= -(ln(1-P
m
)) (4.27)
Em termos de T
r
e T
m,
tem-se equação (4.28)
1/T
r
= -ln(1-1/T
m
) (em anos
-1
) (4.28)
84
Para períodos acima de 3 anos, tem-se a equação (4.29):
T
r
= T
m
– 0,5 (4.29)
• probabilidade de valores extremos: é a curva que define os valores
probabilísticos de ocorrências extremas, que têm forma assintótica, tendendo a
zero. Sua representação é dada pela equação (4.30) (WILKEN, 1978) :
P
r
= e
-(a+X)/c
(4.30)
Substituindo a equação (4.25) na equação (4.30) obtém-se a equação (4.31):
1-P
m
= e
-
e
-(a+X)/c
(4.31)
E fazendo y = (a+X)/c obtém-se a equação (4.32).
1-P
m
= e
-
e
-y
(4.32)
Que é uma “lei exponencial dupla, com a variável reduzida y”. Uma forma
alternativa desta lei é a retirada de logaritmos naturais da equação (4.32) de ambos os
lados reduzindo-a para a equação (4.33) (WILKEN, 1978):
X ou I = A + B ln ln (1/(T
m
-1)) (4.33)
em que os parâmetros X ou I e T
m
já foram deduzidos anteriormente, e A e B
são constantes a serem calibradas quando do ajuste da curva desenhada..
• ajustamento da reta obtida pelo lançamento dos pares de valores (X ou I, T
m
) no
papel probabilístico por meio do método dos mínimos quadrados (WILKEN,
1978 );
• linearização, que é a proposta refletida na fórmula (34). Existem duas formas
possíveis segundo WILKEN, 1978 e TOMAZ, 2002, sendo essas formas dadas
pelas equações (4.34) (Gumbel) e (4.35) (Chow):
85
K = ln ln (1/(T
m
-1)) (4.34)
K = -((6
0,5
)/π
ππ
π)*[
)*[)*[
)*[γ
γγ
γ
+
++
+ ln ln (T
m
/(T
m
-1))] (4.35)
Outras simplificações foram sendo propostas para o método de Gumbel e
atualmente a equação de Gumbel-Chow se escreve conforme equação (4.36) (TOMAZ,
2002):
P(1dia;T) = α – β ln(ln((T-1)/T)) (4.36)
em que α = ( µ – 0,577*β ) e β = √ 6 * ς / π , com µ sendo a média das
intensidades das amostras e ς sendo o desvio padrão da amostra.
Usando esta conceituação, Magni e Mero, em 1986, desenvolveram em um
trabalho extenso, fórmulas para algumas cidades brasileiras, dentre as quais (MAGNI &
MERO, 1986 apud CANHOLI, 2005):
• São Paulo - Estação do IAG (Período dos dados: 1931 a 1949)
I = (t+20)
-0,914
[31,08 –10,88 ln (ln (T/(T-1))] para 10 ≤ t ≤ 60 (4.37)
I = t
-0,821
[16,14 –5,65 ln (ln (T/(T-1))] para 60 < t ≤ 1440 (4.38)
• Santos (Período dos dados: 1921 a 1951)
I = (t+20)
-0,76
[15,53 – 6,08 ln (ln (T/(T-1))] para 10 ≤ t ≤ 60 (4.39)
I = t
-0,662
[8,60 – 3,36 ln (ln (T/(T-1))] para 60 < t ≤ 1440 (4.40)
em que I é a intensidade precipitada em mm/min, t é a duração da chuva em
min e T é o período de retorno em anos.
No Brasil, as análises estatísticas de longas séries (equações 4.41 a 4.43)
fornecem equações onde a intensidade de precipitação média máxima aparece em
função do período de retorno ou tempo de recorrência, ou seja (GARCEZ, ALVAREZ,
1988):
86
I ou P = f(T
r
, ∆
∆∆
∆t) (4.41)
I
m
= a
1
/ (b
1
+t) (4.42)
I
m
= a
2
* (b
2
+t)
-n
(4.43)
Em que b
1
, b
2
são constantes e a
1
, a
2
variam com a freqüência, ou período.
Várias foram as equações determinadas desta forma por vários estudiosos da área
para as cidades São Paulo, Rio de Janeiro, Curitiba e Belo Horizonte.
Outro extenso e conceituado estudo é o de Otto Pfafstetter, que em seu livro
Chuvas Intensas no Brasil (PFAFSTETTER, 57 apud GARCEZ, ALVAREZ, 1988),
determinou uma extensa série de equações de chuvas para diversas cidades
brasileiras, baseado na observação de 98 postos distribuídos pelo país e cujos dados
estavam disponíveis no Arquivo do Serviço de Meteorologia do Ministério da
Agricultura. Apresentou seu resultado em ábacos organizados pelo período de retorno,
e onde se cruzam a intensidade de chuva procurada pela duração da mesma. A
equação (4.44) apresenta a equação genérica do seu estudo.
P = T
σ + ε/(T
γ
)´
[ at + b log ( 1 + c*t)] (4.44)
Fator de Probabilidade
em que P é a precipitação máxima em (mm), T é o tempo de recorrência em
anos, t duração da precipitação em horas, σ e ε são valores que dependem da duração
da precipitação, γ
γγ
γ, a, b, c são constantes para cada posto. O primeiro fator, o Fator de
Probabilidade, define a forma de ajustamento da curva à representação gráfica.
Apresenta-se, como Apêndice B no final deste trabalho o desenvolvimento desta
equação para Santos, para o posto de Santos propriamente dito e para o posto de
Itapema, pois é referência muito utilizada dentro da Petrobras. Em 6. Resultados é
apresentada a comparação das alturas precipitadas e das intensidades de precipitação
segundo a equação de chuva desenvolvida para este trabalho e a equação 4.44.
Para se obter o valor da intensidade precipitada a partir da chuva de um dia
utiliza-se a correlação estatística também proposta por Magni (MAGNI, 1984) para a
87
cidade de Santos, conforme a correlação entre a chuva de 1 dia e a de 24hs,
apresentada na página 117, que é de 1,034, e as equações 4.45, 4.46 e 4.47 que
fornecem a relação entre a altura precipitada (h
t1
) no intervalo de tempo inicial (∆t
1
) e a
altura precipitada (h
t1
) no subintervalo que se deseja (∆t
1
), pois este é uma parte do
intervalo inicial. As equações são as seguintes:
Para ∆t
des
e ∆t
ref
≤ 60 min⇒
⇒ h
t1
=∆t
1
*(∆t
2
+ 20)
0,76
(4.45)
h
t2
∆t
2
*(∆t
1
+ 20)
0,76
Para ∆t
des
e ∆t
ref
> 60 min⇒
⇒ h
t1
/h
t2
= (∆t
1
/ ∆t
2
)
0,338
(4.46)
Para ∆t
1
≤60min e ∆t
2
>60min ⇒
⇒ h
t1
/h
t2
=1,808*∆t
1
*(∆t
2
–0,338
)*(∆t
1
+ 20)
0,76
(4.47)
Assim, conforme a situação projetada, e a partir da equação de chuva obtida
através do Método de Gumbel-Chow, se obtém o valor final da precipitação crítica ou
precipitação de projeto para a duração de projeto, que normalmente é adotada como
sendo aproximadamente igual ao tempo de concentração.
Não se pode deixar de citar um método bastante simplificado de cálculo de
probabilidades e freqüências, o Método de Kimbal . O princípio adotado é de que a
primeira maior grandeza tem a probabildade de ocorrer ou ser superada
aproximadamente 1 vez em cada N+1 períodos de tempo. A segunda grandeza tem a
probabilidade de ser igualada e/ou superada 2 vezes em cada de N+1 períodos de
tempo, e assim por diante. Note que se o período de tempo é o ano hidrológico, trata-se
de séries totais de chuvas. Se o período (que deve ser constante para toda a amostra)
88
é de partes do ano hidrológico, o tratamento estatístico será característico de séries
parciais. A equação deste método é a (4.48) (SILVA; RAO, 2002):
Prob(I ou P) = M / (N+1) (4.48)
em que M, que adota como valores os números naturais acima de 1 (1, 2,.., N ),
é o número de ordem da intensidade de precipitação e N é o número total de elementos
da amostra.
Outra possibilidade interessante é utilizar a tabela de correções preconizadas
pelo CETESB (CETESB, 2007), que se apresenta através da tabela 4.13.
Tabela 4.13 – Coeficientes de conversão das alturas precipitadas.
Duração
CETESB
Duração
CETESB
5min/30min 0,34 5min/24h 0,11
10min/30min 0,54 10min/24h 0,17
15min/30min 0,7 15min/24h 0,22
20min/30/min 0,81 20min/24h 0,25
25min/30min 0,91 25min/24h 0,28
30min/1h 0,74 30min/24h 0,31
1h/24h 0,42 1h/24h 0,42
6h/24h 0,72 6h/24h 0,72
8h/24h 0,78 8h/24h 0,78
10h/24h 0,82 10h/24h 0,82
12h/24h 0,85 12h/24h 0,85
Fonte: Adaptado de Zuffo, 2002
4.4.2 DISTRIBUIÇÃO DA CHUVA AO LONGO DO TEMPO DE PRECIPITAÇÃO, OU
AINDA, OS HIETOGRAMAS
Existe uma outra implicação importante para o estudo das precipitações
intensas, além da determinação das intensidades críticas características de uma
região, que é a determinação da distribuição desta chuva ao longo de toda sua
duração. A esta distribuição da chuva no intervalo de sua duração dá-se o nome de
89
hietograma. Alguns dos principais métodos para a construção do hietograma, ou ainda,
o gráfico de distribuição da chuva no tempo (CANHOLI, 2005):
• Bloco de Tormenta (Block Rainstorm): é o método mais simples e supõe a
intensidade média distribuída ao longo do tempo;
• Método Sifalda (1973): modificação do método do bloco de tormenta onde divide-
se a duração em três trechos de sub-durações ( 0,25t, 0,25t e 0,50t
respectivamente início, meio e fim da precipitação) e propõe-se que a primeira
curva seja um trapézio com base menor igual 15% de I
m
(intensidade média) e
base maior igual a I
m
, a segunda curva seja um retângulo de altura igual 2,3 I
m
, e
a terceira curva seja um trapézio de base maior igual a I
m
e base menor igual a
15% de I
m
;
• Método Chicago e Método dos Blocos Alternados: métodos onde as tormentas
são dividas em blocos de precipitação constantes. As intensidades são divididas
em períodos constantes (por exemplo, 5min, 6min, 10min,...) e a partir desta
divisão é construída uma relação de intensidades constantes neste período, que
vão crescendo até a intensidade máxima e decrescendo até o último intervalo
que completa a duração total da chuva de projeto. Apenas para ilustrar o
conceito, apresenta-se as equações (4.49) e (4.50) que representam o método
de Chicago para as parcelas de precipitação antes e depois da intensidade
máxima, respectivamente.
I = E [ ( 1-F )*( t
b
/ r
1
)
F
+ G] / [ ( t
b
/ r
1
)
F
+ G (4.49)
I = E [( 1-F )*( t
a
/(1- r
1
) )
B
+ G] / [ ( t
a
/(1- r
1
) )
F
+ G] (4.50)
Em que t é o instante da parcela de precipitação, r
1
= t
p
/ t
d
(coeficiente de
avanço da tormenta), t
p
é instante de pico, t
d
é a duração total da chuva, t
b
= t
p
– t e t
a
= t – t
p
. O coeficiente r
1
é estimado a partir das observações das séries locais;
• Método desenvolvido por Yen e Chow (1983) : propõe um hietograma triangular
onde a intensidade de pico é dada pela equação (4.51)
I
p
= 2p/t
d
(4.51)
90
Em que, I
p
é a intensidade de pico (mm/min); 2p é a precipitação total em mm;
t
d
é o tempo de duração da precipitação em min;
• Método de Huff: são quatro tipos de distribuições temporais para chuvas intensas
desenvolvidas por Huff (1967). As distribuições são denominadas quartis, 1
o
. ao
4
o
. , e são recomendadas segundo a distribuição da tabela 4.14.
Tabela 4.14 Recomendação para utilização da distribuição
de HUFF
Duração da Chuva QUARTIL
t
d
< 12 h 1
o
., 2
o
. Quartil
12h < t
d
< 24 h 3
o
. Quartil
t
d
> 24 h 4
o
. Quartil
Fonte: CANHOLI, 2005
A distribuição da precipitação preconizada por cada quartil não será
demonstrada pois não será utilizada neste trabalho. Entretanto, para cada quartil existe
um ábaco de percentagem de chuva distribuída nos intervalos iguais de tempo.
Além destes métodos ora expostos, existe também o desenvolvimento de
hietogramas a partir da observação em pluviógrafos de chuvas intensas consideradas
típicas, e a utilização da distribuição observada como base proporcional para o cálculo
de outras chuvas de período de retorno superior ou inferior ao período de retorno desta
chuva observada(TOMAZ, 2002). Um exemplo é o hietograma desenvolvido pelo
DAEE, que tomou por base uma chuva de 2 horas de duração ocorrida em 2 de
fevereiro de 1983 (TOMAZ, 2002). Entretanto, por ser distribuição baseada na
observação de evento(s) específico(s), não resulta em equação representativa de
eventos em outra localização geográfica.
91
4.4.3 MODELOS DE PRODUÇÃO DO ESCOAMENTO SUPERFICIAL OU MODELOS
CHUVA X DEFLÚVIO
Existem modelos que refletem o comportamento conhecido e característico de
rios onde existe uma coleção de dados. Tais hidrogramas são extraídos através do
tratamento estatístico destas séries de intensidades de precipitações e vazões, em uma
amostra real e contínua. Podem ser feitos através de métodos conhecidos como os
métodos de Füelle, de Ven te Chow, de Foster-Hazen, de Galton-Gibrat, dentre outros.
Entretanto, quando não existem medições suficientes, ou ainda, quando se irá intervir
na geografia, urbanizando o local, o mais apropriado é adotar hidrogramas teóricos ou
sintéticos, através de modelos (GARCEZ, ALVAREZ, 1988; CANHOLI, 2005).
Uma vez determinados a chuva de projeto e o hietograma característico, pode-
se simular o comportamento desta precipitação sobre a superfície. A esta simulação dá-
se o nome de Modelo de Produção de Escoamento ou Modelos Chuva x Deflúvio
(GARCEZ, ALVAREZ, 1988; CANHOLI, 2005). Para estes modelos existem variáveis
características, que embora mudem de nome às vezes, refletem os parâmetros mais
importantes que influem na geração de um deflúvio a partir de uma precipitação. São
eles (TOMAZ, 2002, CANHOLI, 2005):
• chuva excedente ou deflúvio (ou “runoff”) é a parcela não-infiltrante da
precipitação, que efetivamente forma a vazão, e para sua determinação existem:
o Método da Infiltração variável e específica do local ou método de Horton
(1939); o Método da Razão Constante de Infiltração; do Balanço de Massa
(derivado da Equação do Método Racional de Hidrograma Unitário); o Método do
Número de Curva (CN-SCS), dentre outros; e,
• tempos de concentração que, como já foi dito, é tempo em que a gota precipita
no ponto mais distante do talvegue leva para chegar à seção de controle, e para
se obtê-la tem-se: Método da Velocidade ou Método Cinemático; Cálculo do
Tempo de Escoamento Superficial (Travel Time) do SCS; Fórmula de Kirpich;
92
Fórmula do California Culverts Practice; Fórmula SCS Lag; Equação de Kerby;
Fórmula da Onda Cinemática; dentre outros.
Com estes dois parâmetros determinados é possível calcular o Hidrograma
Sintético. Alguns dos métodos de elaboração de Hidrogramas Sintéticos que são
utilizados para pequenas bacias são descritos a seguir.
4.4.3.1 MÉTODO RACIONAL
Método utilizado para estimar vazões de pico em bacias pequenas. Existem
várias indicações de limites de áreas para utilização deste método, que vão desde
50ha. até 8 km² (TOMAZ, 2002). Usualmente, outro limite para este método é que o
tempo de concentração seja inferior a 20 minutos, onde se pode adotar a hipótese de
precipitação constante durante todo o processo. Geralmente é adotado o hidrograma
sintético em forma de triângulo isóceles, com a base igual ao dobro do tempo de
concentração. A duração da precipitação é adotada igual ao tempo de concentração
(TOMAZ, 2002, CANHOLI, 2005). A vazão de pico é calculada pela equação (4.52):
Q
p
= C*I*A
d
(4.52)
sendo: Q
p
a vazão de pico em m³/h; C o coeficiente de deflúvio ou de
escoamento superficial (em % ou adimensional); I a precipitação média em (m/h) e A
d
a
área de drenagem em m².
O coeficiente C é tabelado em função do cobrimento superficial, em faixas
discretas, sendo o seu valor a parcela do escoamento que se transforma em vazão de
escoamento superficial. Portanto seus valores se encontram entre 0 e 1, ou ainda entre
0% e 100%.
93
4.4.3.2 MÉTODO DO SOIL CONSERVATION SERVICE
Este método especifica um hidrograma unitário adimensional. Suas grandezas
características são Q
u
, que é vazão de chuva excedente por centímetro de chuva
excedente (que não infiltra no solo, calculada pelo coeficiente de deflúvio do mesmo
método) em m³/s.cm, Q
u,p
, que é a vazão de pico excedente por centímetro de chuva
excedente, também em m³/s.cm; e t
p
, que é o tempo de ocorrência do pico de vazão.
As equações (4.53), (4.54) e (4.55) são utilizadas para o cálculo destes
parâmetros (TOMAZ, 2002, CANHOLI, 2005):
t
p
= t
R
/2 + t
L
(4.53)
t
L
= 0,6*t
c
(4.54)
Q
u,p
= (2,08 * A
d
) / t
p
(4.55)
em que t
R
é a duração da precipitação excedente em h, t
L
é o tempo de
resposta da bacia (em h) e A
d
é a área de drenagem em km². Este método apresenta
algumas limitações, sendo o que t
R
deverá ser menor ou igual a 0,25 * t
p
ou menor ou
igual a 0,17 * t
c
. Pode ser aproximado para um hidrograma triangular com o tempo de
base T
B
= 2,67 * t
p.
.
4.4.3.3 MÉTODO SANTA BÁRBARA
Neste método as perdas por causa da infiltração podem ser calculadas pelo
Método de Horton ou Método do SCS-CN. Este método combina o deflúvio gerado nas
parcelas impermeáveis e permeáveis da bacia para desenvolver o hidrograma
instantâneo das vazões excedentes. Este hidrograma excedente é amortecido em um
reservatório imaginário que é igual ao tempo de concentração da bacia, e para cada
94
intervalo ∆
∆∆
∆t determinado é calculado o valor da ordenada do hidrograma através das
equações (4.56), (4.57) e (4.58):
I =[ i * d + i
e
* (1- d ) ] * A
d
(4.56)
Q
j
= Q
j-1
+ Kr * (I
j-1
+ I
j
– 2* Q
j-1
) (4.57)
K
r
= t / ( 2 * t
c
+ t ) (4.58)
sendo I a ordenada do hidrograma instantâneo acumulado, ou ainda, o volume
superficial acumulado instantâneo em m
3
, i a precipitação em m, d a parcela da área
impermeável (adimensional ou %), i
e
a precipitação excedente da área permeável em
m, A
d
a área total de drenagem e m, Q é o deflúvio ou vazão de escoamento em m³/h e
t
c
o tempo de concentração em h. Os índices
j-1
e
j
indicam intervalos sucessivos de
tempo (TOMAZ, 2002, CANHOLI, 2005). O instante inicial, ou ainda o I
0
e o Q
0
são
iguais a 0 nos casos de chuvas isoladas. No caso de sobreposição de eventos de
chuva, será necessário somar as vazões nos instantes discretos.
4.4.3.4 RELAÇÃO ENTRE O COEFICIENTE DE DEFLÚVIO (CN) DO SCS E
COEFICIENTE DE DEFLÚVIO (C) DO MÉTODO RACIONAL
O modelo SCS é um modelo que tem sido muito utilizado para simulação de
hidrogramas de cheias e projeto de obras, adequado a bacias menores que 8 km².
Entretanto, o objeto de análise será Q, ou seja o volume superficial acumulado, sendo
que para isso utiliza-se a equação (4.59), deste modelo SCS (TOMAZ, 2002; GARCEZ,
ALVAREZ, 1988; TUCCI, 1998; LANÇA, 2000).
Q = (P – I
a
)²/(P+S-I
a
) (4.59)
em que, Q = altura precipitada, em mm, I
a
= perdas iniciais, ou ainda I
a
= 0,2S,
S = capacidade de armazenamento da camada superior do solo.
95
A variável S é determinada em função de CN (TOMAZ, 2002; GARCEZ,
ALVAREZ, 1988; TUCCI, 1998; LANÇA, 2000), sendo este último resultado de uma
série de iterações de tabelas, medido em escala que vai de 1 a 100. A equação (4.60)
determina S, e é dada por:
S = (25400/CN) – 254 (4.60)
Sendo que a variável CN reflete as condições de cobertura do solo e
capacidade de infiltração da sub-superfície (TOMAZ, 2002; GARCEZ, ALVAREZ, 1988;
TUCCI, 1998; LANÇA, 2000). Por levar em consideração diversas características do
solo, de sua umidade superficial e do subsolo, sendo que os dois últimos parâmetros
apenas são levadas em consideração neste modelo matemático, utilizou-se uma
correlação deste CN com o C, Coeficiente de Deflúvio do Método Racional. Os
parâmetros necessários para a determinação de CN se encontram nas tabelas 4.15,
4.16, 4.17 e 4.18.
Tabela 4.15 Tipos de solo de acordo com o Modelo SCS.
Tipo de solo
Descrição
A Produzem baixo escoamento superficial e alta infiltração. Solos arenosos
com pouco silte e argila.
B Menos permeáveis e menos profundos que (A), embora ainda arenosos e
com permeabilidade superior à média
C Solos pouco profundos e com parcela considerável de argila. Produzem
escoamento superficial acima da média e com capacidade de infiltração
abaixo da média.
D
Contém argilas expansivas e são pouco profundos, com muito baixa
capacidade de infiltração, gerando maior proporção de escoamento
superficial.
Fonte: LANÇA, 2000
A tabela 4.17 indicam-se os valores de CN para as áreas rurais. Já para áreas
urbanas tem-se a tabela 4.16.
96
Tabela 4.16 Valores de CN para diferentes tipos de ocupação urbana
Uso do Solo
A
B
C
D
Espaços abertos
Matos ou gramas cobrem 75% ou mais da área 39 61 74 80
Matos cobrem de 50% a 75% da área 49 69 79 77
Áreas comerciais (85% impermeáveis)
89 92 94 95
Distritos industriais (72% impermeáveis)
81 88 91 93
Áreas Residenciais
Tamanho do lote (m²) Área Impermeável (%)
< 500 65 77 85 90 92
1000 38 61 75 83 87
1300 30 57 72 81 86
2000 25 54 70 80 85
4000 20 51 68 79 84
Parques e estacionamentos , telhados, viadutos
98 98 98 98
Arruamentos e estradas
Asfaltadas e com drenagem pluvial
98 98 98 98
Paralelepípedos
76 85 89 91
Terra
72 82 87 89
Fonte: LANÇA, 2000.
Tabela 4.17 Valores de CN para áreas agrícolas
Uso do Solo
Superfície
A
B
C
D
Solo Lavrado
Com sulcos retilíneos 77 86 91 94
Em fileiras retas 70 80 87 90
Plantações Regulares
Em curvas de níveis 67 77 83 87
Terraceamento em nível 64 76 84 88
Em fileiras retas 64 76 84 88
Plantações de Cereais
Em curvas de níveis 62 74 82 85
Terraceamento em nível 60 71 79 82
Em fileiras retas 62 75 83 87
Plantações de legumes ou
cultivados
Em curvas de níveis 60 72 81 84
Terraceamento em nível 57 70 78 89
Pobres 68 79 86 89
Normais 49 69 79 94
Boas 39 61 74 80
Pastagens em curvas de nível
Pobres 47 67 81 88
Normais 25 59 75 83
Boas 6 35 70 79
Campos Permanentes
Normais 30 58 71 78
Esparsas, de baixa transpiração 45 66 77 83
Normais 36 60 73 79
Densas, de alta transpiração 25 55 70 77
Chácaras, estradas de terra
Normais 56 75 86 91
Ruim 72 82 87 89
De superfície dura 74 84 90 92
Floresta
Muita esparsa, baixa transpiração 56 75 86 91
Esparsas 46 68 78 84
Densas, alta transpiração 26 52 62 69
Normais 36 60 70 76
Fonte: LANÇA, 2000
97
O processo cálculo é: na tabela 4.15 verifica-se qual é o solo da área de estudo
(A, B, C ou D); se a ocupação for urbana, utiliza-se a tabela 4.16 e o CN preliminar é o
obtido a partir do cruzamento da coluna com o tipo de solo e a cobertura vegetal local;
se a área for agrícola, o CN será dado pelo mesmo cruzamento de informações, só que
na tabela 4.17. Por fim, é necessário corrigir a condição de absorção de água conforme
a umidade do solo. Para isso, adota-se uma das situações a seguir descritas como
AMC I, II ou III, sabendo que as tabelas 4.16 e 4.17 sempre são elaboradas para a
situação AMC II. Assim, de acordo com o regime de precipitações críticas no local,
prevê-se a situação mais desfavorável possível dos solos quando da incidência da
precipitação de projeto.
Tabela 4.18 Correção de CN para umidade antecedente do solo
Valores Médios
Correção para AMC I
Correção para AMC III
100 100 100
95 87 98
90 78 96
85 70 94
80 63 91
75 57 88
70 51 85
65 45 82
60 40 78
55 35 74
50 31 70
45 26 65
40 22 60
35 18 55
30 15 50
25 12 43
20 9 37
15 6 30
10 4 20
5 2 13
Fonte: LANÇA, 2000
Na condição descrita como AMC I, os solos se encontram secos, existe,
portanto um período seco antecedente. Nos meses de menor precipitação, a lâmina
acumulada nos 5 dias anteriores não supera 36 mm. Em meses úmidos, a precipitação
98
acumulada anterior é no máximo 13 mm. Para AMC II, a condição de umidade é média;
onde o solo se encontra na capacidade de campo de absorção de água. Por fim, tem-se
AMC III em que o solo se encontra saturado. No período seco, precipitações anteriores
superam 53 mm. Já no período úmido, a precipitação acumulada nos 5 dias anteriores
são maiores que 28 mm.
Após o enquadramento do solo em uma das três categorias AMC, a tabela 4.18
corrige o valor de CN segundo a umidade do solo:
Para o cálculo do Coeficiente de Deflúvio do Método Racional, C, o trabalho do
Prof. Dr. Carlos Eduardo M. Tucci, (TUCCI, Apud TOMAZ, 2002.) o propõe o um
método de correlação destes e o Método do “Soil Conservation Service”.
Aproximando o C como o Coeficiente de Deflúvio representativo de uma micro-
bacia é a ponderação de seus parâmetros representativos de cada um dos tipos de
associação cobertura/subsolo/umidade. Assim, simplificando para apenas dois tipos de
cobertura (permeável/impermeável), tem-se a equação (4.61).
C = (C
p
*A
p
+ C
i
*A
i
)/ A
t
(4.61)
sendo: C
p
= coeficientes de escoamento superficial para a área permeável da
bacia; C
i
= coeficientes de escoamento superficial para a área impermeável da bacia;
A
p
= área superficial permeável da bacia; A
i
= área superficial impermeável da bacia; A
t
= área total da bacia; C = coeficiente de escoamento superficial obtido pela média
ponderada. O coeficiente C representa a porcentagem do volume superficial precipitado
que produz escoamento, o que se traduz na equação (4.62):
C = Q/P (4.62)
sendo Q o volume superficial escoado e P a precipitação total que incide na
bacia. Para as áreas permeáveis, adota-se a equação de Q (4.59) do Método do “Soil
Conservation Service”, que aplicada em (4.62) resulta na equação (4.63).
99
C
p
= (P – I
a
)²/ [P*(P+S-I
a
)] (4.63)
Como I
a
é adotado geralmente como 0,2*S, a equação final se apresenta
conforme a equação (4.64).
C
p
= ( P – 0,2*S )²/ [P*(P+0,8*S)] (4.64)
em que S é dado pela equação (4.60), P é a intensidade precipitada (em mm/h
ou mm/min) multiplicada pelo tempo de concentração (considerado a duração da chuva
de projeto), ou ainda, dada pela representação na equação (4.65):
P = I * t
c
(4.65)
P pode ser definido também como a precipitação calculada através da equação
de chuva (obtida através do Método de Gumbel-Chow), que fornece a precipitação de
um dia para o Período de Retorno (T ou T
r
) desejado, e corrigido através dos
coeficientes que podem ser dados pela tabela 4.13, ou as equações de 4.45 a 4.47, até
a duração de projeto aproximada, conforme equação (4.66) a seguir:
P(∆t
referências
,T)= P (1dia, T) )*( Coef*...*Coef ) (4.66)
Divide-se, então, a intensidade precipitada em intervalos proporcionais e
próximos ao que serviu de referência, obtendo-se assim a intensidade precipitada é
dada pela equação (4.67):
I (mm/min) = P (∆t
referência
, T)/ ∆t
referência
(4.67)
Assim, com todos os parâmetros definidos, é possível calcular o Coeficiente de
Deflúvio C do Método Racional à partir de CN do Método do “Soil Conservation
Service”.
100
Tabela 4.19 – Coeficiente de escoamento superficial de área impermeáveis - C
i.
Tipo de superfície
Coef. escoamento sup. para áreas impermeáveis
-
C
i
Valor Médio Faixa de valores
Cimento e Asfalto 0,95 0,90 a 0,95
Paralelepípedo 0,60 0,58 a 0,81
Blockets 0,78 0,70 a 0,89
Concreto e Asfalto Poroso 0,03 0,05
Solo Compactado 0,66 0,59 a 0,79
Fonte: Tucci, RBRH janeiro/março do ano 2000 apud TOMAZ, 2002.
Para as área impermeáveis o tratamento é diferenciado. Como a influência do
subsolos nestes casos inexiste, só importa o cobrimento superficial. O valor de C
i
é
encontrado na tabela 4.19.
Determinados os coeficientes C
p
e C
i
é possível calcular o coeficiente
ponderado C dos dois tipos de cobertura (permeável e impermeável), e aplicá-la à
equação do Método Racional, ou seja, equação (4.52):
Q
d
= C* i
p
*A
d
(4.52)
Determinando a vazão de escoamento superficial Q
d
oriunda da precipitação i
p
sobre a bacia de área A
d
. E, importante ressaltar que é um processo interativo, pois é
necessário se estimar t
c
para se determinar i
p
, e a partir de i
p
e obtém t
c
. Discute-se
entre os especialistas a aplicabilidade do método racional para pequenas urbanas.
Essa discussão se apresenta no próximo item.
4.4.3.5 INDICAÇÃO BIBLIOGRÁFICA DO MÉTODO RACIONAL PARA PEQUENAS
BACIAS
O Método Racional é bastante simples, e por isso mesmo, muito utilizado.
Entretanto, existem diversas limitações. Este método adota a hipótese de precipitação
constante ao longo de todo o intervalo de duração da chuva crítica, o hietograma
101
chamado Bloco de Tormenta, ou ainda, o “Block Rainstorm”, o que é muito simplificado.
Normalmente, o que ocorre é as chuvas aumentarem de intensidade e depois
diminuírem ao longo de sua duração. Entretanto, para pequenas bacias, este método
possui bastante aderência, pois o Bloco de Tormenta reflete as ocorrências de chuvas
intensas mais freqüentes que já provocam grandes problemas, ou seja, pancadas
rápidas e muito intensas, localizadas, que não possuem tempo e nem área suficiente
para serem amortizadas. O limite de área considerado adequado para adoção do
método racional é feita por todos os autores relevantes que tratam das precipitações
críticas, e a relação dos limites indicados por alguns deles se encontra na tabela 4.20.
Tabela 4.20 – Valores Limites (máximos) para adoção do Método Racional, segundo
diversos autores.
Autores
Área
(ha) (km²)
David H. Pilgrim e Ian Cordery (Austrália) – Mét. Probab. – 1993 de 2.000 a 50.000 20 a 500
Fundação Centro Tecnológico de Hidráulica de São Paulo (FCTH) –
adotado por Eng
o
. Plínio Tomaz – 1998
300 3
Wanielista et al. – 1997 20 a 40 0,2 a 0,4
Ven Te Chow 40 a 81 0,4 a 0,81
DAEE e CETESB até 100 até 1
Porto – 1995 até 300 até 3
Linsley at al. de 40 a 486 de 0,4 a 4,86
Paulo Sampaio Wilken até 500 até 5
Linsley e Franzini até 500 até 5
Osmar Akan, 1993 até 1300 até 13
California Highways
até 4050 até 40,5
Otto Pfasfstetter até 20.000 até 200
American Society of Civil Engineering (ASCE)
–
1992
até 500 até 5
Debo e Reese, 1995 Até 80 até 0,8
Regulamento do Sul da Califórnia – proíbe acima de 8 ha Até 8 até 0,08
McCuen – 1998 5 min 0,098
Fonte: Adaptado de TOMAZ, 2002
4.5 SISTEMAS DE INFORMAÇÕES GEOGRÁFICAS
As ferramentas computacionais de Sistemas de Informações Geográficas (SIG)
nos últimos 40 anos, e aproveitando-se da evolução das ferramentas tecnológicas e de
102
inteligência artificial, tiveram grande desenvolvimento. Desde as primeiras bases
cartográficas digitais nos anos 60 (nos Estados Unidos e Canadá) até 2008 (com as
ferramentas para computadores pessoais e com “softwares” livres e de código aberto),
o que era privilégio e vantagem competitiva de alguns se tornou acessível à grande
maioria dos executivos, dentro da esfera pública e privada, e auxilia a uma parte
considerável de atividades dentro das empresas.
4.5.1 DESENVOLVIMENTO TECNOLÓGICO
Nos últimos 20 anos, houve um grande desenvolvimento das ferramentas de
coleta de informações em campo, tais como equipamentos de topografia dotados de
Global Positioning System (GPS) (CÂMARA et al., 1996 , TEIXEIRA &
CHRISTOFOLETTI, 1997), ou ainda Estações Totais. São instrumentos capazes de
fornecer em tempo real a latitude e longitude de uma posição com precisões da ordem
de alguns milímetros. Os “softwares” de Sistemas de Informações Geográficas (SIG)
são sistemas capazes de armazenar, analisar e manipular dados geográficos através
de um software (CÂMARA et al., 1996) e são bases que entendem e trabalham com as
informações referenciadas no espaço em data pré-definidas, e também sofreram
grande evolução da metade para o final do século XX.
Com isso, o que era inicialmente uma ferramenta militar nas décadas de 60 e
70, passou a ser de uso e domínio civil, auxiliando em atividades de planejamento e
programação de obras e intervenções, na análise ambiental de áreas e sistemas, na
avaliação e análise de bacias hidrográficas, nas pesquisas de subsolo e sub-superfície,
tudo isso junto a nações, estados e municípios, universidades e institutos de pesquisas,
organizações privadas e públicas (CÂMARA et al., 1996).
Contemporaneamente, houve grande desenvolvimento de ferramentas de
Banco de Dados (BD). Bancos de Dados são elementos “softwares”, estruturas pré-
programadas de comandos que operam estruturas de lógica artificial, que são os
103
“hardwares”, ou ainda os populares computadores. Segundo Teixeira e Christofoletti,
1997, p. 79, Banco de Dados é “coleção integrada de dados inter-relacionados,
organizados em meios de armazenamento de tal forma que podem ser tratados
simultaneamente por diversos usuários, com diversas finalidades”. Estes Bancos de
Dados armazenam dados seqüencialmente de tal forma que se é capaz de formular
operadores matemáticos (“softwares” aplicativos) para executar funções de busca e
extração (ou seleção), ordenação, união ou subtração de conjuntos internamente. Os
“softwares” aplicativos que possuem funcionalidades pré-definidas de armazenamento,
organização, acesso, segurança e integridade (TEIXEIRA, CHRISTOFOLETTI; 1997)
destes bancos de dados são chamados de Sistemas de Gerenciamento de Banco de
Dados (SGBD). Os BD e SGBD, após a popularização dos Computadores Pessoais
(“Personal Computers” ou PC’s) no final da década de 70 e década de 80, se
desenvolveram como forma de otimizar a utilização dos “hardwares”, pois dessa forma
não havia necessidade de reintroduzir os dados a cada vez que fosse se executar uma
operação.
Existem outras definições para Sistema de Informação Geográfica (SIG) tais
como: 1) “sistema baseado em computador, que permite coletar manusear e analisar
dados geo-referenciados” (TEIXEIRA, CHRISTOFOLETTI; 1997, p. 119), ou ainda, 2)
“uma combinação de “hardware”, “software”, dados, metodologias e recursos humanos
que operam de forma harmônica para produzir e analisar a informação geográfica”
(TEIXEIRA, CHRISTOFOLETTI; 1997, p. 119). Como Informação Geográfica entende-
se aquela relativa a um fenômeno que pode ser geo-referenciado. E, por fim, entende-
se a Geo-referência como a ação em que uma “entidade geográfica é referenciada
espacialmente ao terreno por meio de sua localização, utilizando-se para tal um sistema
de coordenadas conhecidas” (TEIXEIRA, CHRISTOFOLETTI; 1997, p. 121).
Neste contexto, houve a criação de diversos SGBD com características SIG,
dos quais pode-se destacar as famílias do Canada Geographic Information Systems
(CGIS), MOSS (Forest Service), ELAS (NASA), DIME (Census Bureau), ArcINFO
(ESRI), MGE e GEOMEDIA (Intergraph Corporation), de domínios públicos (os
primeiros 4 citados) e privados (últimos dois citados) (CÂMARA et al., 1996). No Brasil,
104
JANAÍNA (GEMPI), SAGRE (TELEBRÃS), SPRING e TERRAVIEW (ambos do Instituto
Nacional de Pesquisas Espaciais – INPE) são exemplos de “softwares” nacionais
privado (primeiro) e públicos (3 últimos) disponíveis, sendo estes públicos gratuitos para
aquisição (CÂMARA et al., 1996; INPE, 2007; ESRI, 2007).
4.5.2 O CONCEITO DO SIG DENTRO DO PLANEJAMENTO
Os “softwares” SIG, conforme Câmara et al, 1996, surgiram devido à
necessidade de se visualizar espacial e temporalmente comportamentos de diversos
elementos componentes da paisagem (fauna e flora) e do mundo antrópico para o
planejamento e o gerenciamento desta mesma paisagem (planejamento do uso do solo,
da agricultura, das atividades industriais), dos componentes e recursos que esta
paisagem oferece (recursos naturais, produtos de cultura e extração, capital humano e
social), e das atividades internas a esta paisagem (estados, organizações inseridas
dentro desta paisagem).
Para uniformizar o entendimento do potencial das funcionalidades da
ferramenta SIG, apresenta-se alguns conceitos relacionados a planejamento:
• planejamento: atividade de trazer para um plano (duas dimensões) seqüenciado
(dividido em etapas) a melhor solução (solução ótima conhecida) para objetivo
tridimensional, complexo (com diversos níveis conhecimento, diversas
especialidades interagindo e múltiplas interdependências), dependente do
espaço-tempo no qual está inserido, forjado pela sua história, geografia, pelo
elemento biótico e pelo ser humano (OLIVEIRA, 2001).
• etapas do planejamento: anamnese, diagnóstico provável (hipóteses diagnóstico,
teste de hipóteses, síntese do diagnóstico provável), formulação dos cenários
futuros (prováveis), escolha do cenário principal, formulação dos prognósticos,
determinação das ações corretivas para os pontos fracos e das ações de
105
afirmação e desenvolvimento para os pontos fortes (estabelecimento de metas e
objetivos) (PALINI, 2004);
• gerenciamento: gestão/administração dos elementos componentes da
organização (empresarial, estatal), conduzindo os esforços para atingir metas e
objetivos previamente estabelecidos pela direção/administração, que é a
responsável pelo seu planejamento (PETROBRAS, 2007f);
• estudos multicriteriais de viabilidade técnica, econômica e ambiental , (EVTE),
práticas de incremento de valor (VIP’s) ( PETROBRAS, 2006b): muitas vezes
para solucionar um problema (dentro do planejamento e/ou dentro do
gerenciamento) existem diversas opções. O processo de escolha de uma, ou até
de se escolher o grupo das melhores opções dentro de um número elevado de
opções é uma atividade que implica em riscos, riscos estes que são minimizados
quando se aumenta o conhecimento sobre estas opções.
Os Métodos de Auxílio à Tomada de Decisão (MATD), ou Multicriteria Decision
Aid (MCDA) ou ainda Multicriteria Decision Making (MCDM), são métodos que analisam
e concluem sobre tais opções segundo critérios e juízos pré-definidos, estabelecidos
pelos decisores (ZUFFO, 1998). O Estudo Multicriterial de Viabilidade Técnica é o
estudo das opções previamente levantadas pelos planejadores ou gestores do
problema, dividindo-os em diversos critérios relevantes dentro do planejamento,
critérios estes alinhados com as metas e objetivos estratégicos da empresa, com as
normas legais vigentes e com o aumento da produtividade e rentabilidade das
atividades.
Como se pode inferir através das definições apresentadas, os processos de
planejamento e gerenciamento geram uma quantidade muito grande de dados. Tais
volumes de dados, hoje, são facilmente gerenciados através de um SGBD. Oferece-se
um exemplo: A simples atividade de abrir uma pizzaria, cuja decisão, há 50 anos atrás,
se baseava na vontade do Tomador de Decisão (ou “Decision Maker”, DM), na
disponibilidade de recursos (dinheiro para insumos, local para funcionamento e
disponibilidade de mão de obra) e no conhecimento do processo produtivo (conhecer a
106
receita, o processo de fabricação e o método de comercialização) hoje em dia requer
estudo melhor elaborado para não fracassar antes do término do 2
o
ano de
funcionamento. A concorrência por preço e qualidade é extremamente acirrada e as
margens de lucro, reduzidas. Se o mercado onde o estabelecimento está inserido
estiver saturado do produto que ele comercializa, se a qualidade do produto não
satisfaz o cliente, ou se o consumidor não tiver o perfil alinhado ao produto, o fracasso
é certo.
Para gerar o conhecimento necessário à satisfação das necessidades do
tomador de decisão do exemplo proposto pode-se utilizar um SIG. Assim as
informações relativas à proximidade dos estabelecimentos comerciais concorrentes, à
proximidade do mercado consumidor e ao perfil deste mercado consumidor, dentre
outras, quando associadas a informações geográficas e a um tratamento gráfico
adequado, constroem o conhecimento de forma ágil e precisa, como na figura 4.8:
Figura 4.17 – Informações sobrepostas: área de atendimento dos pontos
comerciais existentes, mercado consumidor potencial e acessos.
Legenda:
Áreas já atendidas por
comércio existente
Área comercial
Área residencial
Arruamento
Estabelecimento
comercial existente
107
Na figura 4.8 estão lançados: o mapa de parcelamento do solo (urbano e rural),
o zoneamento do solo urbano, o arruamento, o limite urbano, os pontos de localização
dos estabelecimentos de interesse do estudo e foi criado, a partir destes últimos, o
círculo de atendimento (2km a partir da origem) destes estabelecimentos. Analisando
este mapa, pode-se inferir que qualquer estabelecimento que for aberto dentro dos
círculos verdes certamente deverá repartir o mercado com o anterior existente. Então, o
tomador de decisão deverá escolher, dentro das áreas rosas (que são as áreas
comerciais, que permitem abertura de comércio) um local onde o seu próprio círculo de
atendimento não interfira com círculos de atendimento de outros estabelecimentos
comerciais.
Para o planejador, o tomador de decisão, a sobreposição das camadas de
informações é muito mais tangível. Além disso, como o software é um SIG (BD + SGBD
+ gráficos) os dados censitários, os dados de demanda e oferta, a renda ‘per-capita’
média ou o ‘ranking’ desta renda, enfim toda a gama de dados informações são
armazenados e associados aos pontos geo-referenciados. Sendo assim, as
informações geradas nas etapas de planejamento não mais precisam se basear em
enormes simplificações de modelo, perdendo-se o conhecimento sobre minorias e
focando os esforços na maioria. Pode-se planejar levando-se em conta as
peculiariedades de cada porção homogênea menor, localmente representativa, tendo
suas características preservadas e sua utilização, maximizada. O gerenciamento
também passa pelo mesmo processo: reduz-se as ações generalistas e atua-se
cirurgicamente, aproveitando melhor as potencialidades de cada micro-área
homogênea. Enfim, ações podem ser realizadas minimizando simplificações e
maximizando o aproveitamento dos recursos, preservando a história e a temporalidade
dos eventos e cenários dentro do Banco de Dados do Sistema de Informação
Geográfica (ESRI, 2007).
Todo o processo de utilização de SIG para construção do conhecimento não é
necessariamente mais simples, mas certamente é mais completo. Sendo mais
completo, minimiza a possibilidade de lacunas e torna mais fácil a gestão do
empreendimento após a sua implantação, durante a sua fase de gestão e manutenção.
108
Por integrar mais conhecimento ao processo de decisão, melhorando a gestão deste
conhecimento, torna a empresa mais apta a competir e vencer no mercado (OLIVEIRA,
2001). Visualmente, o efeito da figura 4.8 pode ser obtido utilizando-se uma ferramenta
CAD (“Computer Aided Design”). As diferenças e semelhanças entre CAD e SIG é o
que se discute a seguir.
4.5.3 CAD x SIG
Como já colocado anteriormente, as ferramentas SIG guardam algumas
similaridades com as ferramentas CAD, mas no quadro 4.1 encontram-se resumidas as
semelhanças e diferenças entre os dois sistemas. Note que as diferenças superam (e
muito) as semelhanças, não sobrando dúvidas sobre a não possibilidade de
substituição da primeira pela segunda.
Quadro 4.1 – Diferença entre os “softwares” SIG e CAD.
SIG
CAD
Semelhanças
Possuem representação gráfica e geométrica dos elementos
Possuem layers de informações que se sobrepõem conforme as ações do usuário
Podem ser extraídos atributos de áreas, comprimentos e distâncias
Diferenças
Permite o georreferenciamento a um Datum
conhecido
Não possibilita georreferenciamento, não guarda
características deste Datum na sua base de dados
É possível associar dados aos pontos geo-
referenciados, contendo todo o tipo de informação
(econômica, financeira, química, social)
Não pode armazenar tabelas pois não tem
características de Banco de Dados.
É possível tratar dados ‘raster’, dividindo as
imagens em bandas (R-red, G-green, B-Blue,
RGB), e inferir características sobre a cobertura do
solo, os corpos d’água, o uso e ocupação do solo
Não permite o tratamento de imagens, pois não
possui ferramentas de interpretação de imagens
As dimensões possuem aproximações adequadas
às análises em escala topográfica e geológica
Dimensões tem precisão para o projeto de peças,
estruturas são apropriadas para a execução física
Permite a correlação temporal de eventos Não permite a correlação temporal de eventos
Ferramenta de modelagem, gerenciamento e
planejamento.
É ferramenta de projeto e desenho
Geo-referenciada, serve de base para operação e
monitoração remota de equipamentos via rádio.
Não é geo-referenciada, não permite a operação e
nem monitoramento remoto de equipamentos
Fonte: Adaptado de ESRI, 2007
109
4.5.4 SIG E OS RECURSOS HÍDRICOS
Os recursos hídricos são elementos que possuem especial vocação para
aplicação de “softwares” SIG (TUCCI, 1998; ELMAHDI, KHEIRELDIN e HAMDY, 2006).
Sua abrangência, a bacia hidrográfica, soma de diversas microbacias, pode resultar em
dimensões tais que dificultam a visualização ao nível do terreno. Assim sendo (TUCCI,
1998; ELMAHDI, KHEIRELDIN e HAMDY, 2006), desde que houve a tecnologia
necessária, os planejamentos e projetos nesta área sempre utilizaram mapas,
levantamentos aerofotogramétricos, dentre outros, para estudo e aplicação de suas
técnicas.
No caso da drenagem, para o estudo da superfície (cobrimento) da bacia, o
traçado das linhas de fundos de vale ou ‘talvegues’, o estudo do substrato geológico
desta mesma bacia, sempre houve a necessidade de se referenciar estas diversas
camadas nas mesmas coordenadas (geográficas, planas) (TUCCI, 1998; ELMAHDI,
KHEIRELDIN e HAMDY, 2006) pré-definidas e conhecidas, de modo a manter a
coerência espacial das informações e permitir as corretas aplicações dos algoritmos de
cálculos.
A drenagem de efluentes para tratamento é, em diversos aspectos, sinônimo de
coleta e transporte de esgoto, no caso, despejo industrial. Nesse aspecto, Alem Sº &
Tsutiya, 2000, demonstram claramente a utilidade do SIG no tratamento deste tema,
indicando inclusive a escala de aplicação (em torno de 1:2000).
Existem algumas aplicações desenvolvidas para drenagem de bacias em
ambiente SIG, em que os conceitos de tempo de concentração, coeficiente de “run-off”
C ou CN, hidrograma unitário ou de geração de vazão estão bem definidos e compõe a
lógica do sistema. Alguns dos principais exemplos destas aplicações são o “software”
IPH da UFRGS, no Brasil, e o HEC-GeoRAS, do US Army Corps of Engineers (USACE,
2007b; UFRGS, 2007). Ambos são softwares que modelam bacias dentro de um
ambiente SIG. Entretanto estes modelos não são desenvolvidos para as
110
particularidades de um ambiente industrial, que possui diversas redes de drenagem
diferentes que não se comunicam, que o terreno foi completamente modificado por uma
seqüência de cortes e aterros, arruamentos, com as redes de drenagem enterradas.
Portanto, embora estas aplicações sejam bastante ilustrativas, elas não se aplicam ao
caso particular em questão.
111
5. METODOLOGIA
Para realização deste trabalho foram feitas diversas atividades, que,
divididas em etapas, podem ser apresentadas conforme os itens de 5.1 a 5.6.
5.1 LEVANTAMENTO DOS DADOS
Para melhor conhecimento da situação em que se encontram a geração de
efluentes e as redes de drenagens, as seguintes foram desenvolvidas as etapas
5.1.1 a 5.1.6.
5.1.1 VISTORIA DA PLANTA INDUSTRIAL
Efetuaram-se algumas vistorias iniciais aos sistemas de coletas e condução
de efluentes líquidos da refinaria, identificando suas peculiaridades. Vistoriou-se
também a Estação de Tratamento de Despejos Industriais (ETDI), que recebe todo o
efluente conduzido pelas redes, efetuando tratamento primário e secundário.
Nestas vistorias foram verificadas as principais características tais como:
idade das instalações, peculiaridades das redes (material, tecnologia de instalação e
funcionamento), configuração da rede e forma de operação e manutenção de todos
os elementos da rede e da ETDI.
112
5.1.2 PESQUISA DOCUMENTAL DAS REDES DE DRENAGEM DE EFLUENTES
E DA ESTAÇÃO DE TRATAMENTO DE DESPEJOS INDUSTRIAIS (ETDI)
Foi pesquisado dentro do sistema interno de gerenciamento dos projetos
corporativos da refinaria RPBC todos os documentos pertinentes às redes, novos e
antigos. Existe uma revisão do cadastro das redes de W-4, W-5 e W-14 que foi
adotado como planta guia do modelo que será adaptado e implantado, a planta nº 0-
D-90-02133 – PLANTA CADASTRAL DOS SISTEMAS DE DRENAGEM – SISTEMA
W-4, SISTEMA W-5, SISTEMA W-14.
Existe o cadastro dos fundos dos poços de visita ou caixas de passagem,
assim como as geratrizes inferiores (ou fundos) das entradas e saídas das
tubulações (canais) em cada um destes poços ou caixas . As plantas da rede de W-
14 são: 0-D-20-6901, 0-D-20-6902, 0-D-20-6903, 0-D-20-6904, 0-D-90-1141. Para
as redes de W-4 são: 0-D-20-6906, 0-D-20-6907, 0-D-20-6908, 0-D-20-7109, 0-D-
90-1143. Para as redes de W-5, tem-se as seguintes plantas cadastrais: 0-D-20-
7161, 0-D-20-7162, 0-D-20-7163, 0-D-90-0123, 1-D-18-3126, 0-A-18-3733, 1-D-04-
0751, 0-A-20-0685. Para a rede de W-5 (Água Pluvial) não foi feita nenhuma
consolidação de projeto anterior e existem algumas lacunas de informação, que
deverão ser supridas caso seja necessário.
5.1.3 PESQUISA EM CAMPO DOS PONTOS DE INTERESSE EM RELAÇÃO À
PRECIPITAÇÕES CRÍTICAS DAS REDES DE DRENAGEM E DA
ESTAÇÃO DE TRATAMENTO DE DESPEJOS INDUSTRIAIS, NA ÁREA DO
TRATAMENTO PRIMÁRIO.
Existem alguns pontos de perdas de desempenho (ou comportamentos
anormais) nestas redes, que geralmente se localizam nas porções mais à jusante
dos sistemas. Assim, foram vistoriados tais pontos, tendo sido fotografados e suas
peculiaridades anotadas, para análise posterior à modelagem. As principais
características anotadas foram: profundidades da rede, declividades da rede,
113
funcionamento (redes afogadas ou a escoamento livre), idade aproximada, material
do qual é composta, número de entradas em cada ponto e procedência de cada uma
das entradas.
5.1.4 CAPTAÇÃO DE DADOS CADASTRAIS DA ÁREA DA PLANTA
INDUSTRIAL DA REFINARIA PRESIDENTE BERNARDES – CUBATÃO EM
ORGANIZAÇÕES EXTERNAS À PETROBRÁS
Existem alguns levantamentos da área que constam tanto no IBGE quanto
na EMPLASA em São Paulo. Estes levantamentos auxiliaram a dirimir dúvidas sobre
o relevo e a hidrografia da região.
No entanto foi na AGEM, Agência Metropolitana para Desenvolvimento da
Baixada Santista, que se obteve levantamento planialtimétrico, em escala de
1:10.000, obtido a partir de restituição de ortofoto de 2004, que auxiliou muito na
determinação do relevo do entorno.
5.1.5 CAPTAÇÃO E IMPORTAÇÃO DAS IMAGENS, PLANTAS E PROJETOS,
PLANILHAS E OUTROS ELEMENTOS NECESSÁRIOS À EXECUÇÃO DO
MODELO
Após a pesquisa dos elementos de interesse foram importados para o SIG
as imagens, projetos e planilhas adaptadas, devidamente tratadas e com
informações e atributos complementados, e que assim passam a representar as
camadas de informações do SIG. Estes arquivos compõem o Banco de Dados
elaborado e integram as relações entre as camadas de informação que constroem o
conhecimento gerado.
Entretanto, houve a dificuldade de conseguir as imagens com a qualidade e
o formato adequado aos trabalhos, uma vez que, embora o “software” seja
114
conhecido dentro do ambiente corporativo, poucas pessoas sabem utilizá-lo da
forma adequada dentro do Refino, que é o setor da Diretoria do Abastecimento que
congrega as refinarias da Petrobrás.
5.2 EQUAÇÕES E MODELOS MATEMÁTICOS DAS VARIÁVEIS
REPRESENTATIVAS DOS FENÔMENOS DE PRECIPITAÇÃO E
GERAÇÃO DOS ESCOAMENTOS
Após a pesquisa e revisão da bibliografia, foi feita discussão junto ao
orientador e outros professores doutores da Unicamp para a escolha das equações
matemáticas que foram utilizados, dentro especialidades que seriam abordadas pelo
trabalho. Os modelos e equações matemáticas adotados estão apresentados nos
itens de 5.2.1 a 5.2.4.
5.2.1 MODELO DE PRECIPITAÇÃO – A EQUAÇÃO DE CHUVA
A equação de chuva e a precipitação de projeto utilizada (P) foi deduzida
pelo Método de Gumbel, desenvolvido no item 4.4.1, equação (4.36). Para análise
adotou-se os períodos de retorno de 10 anos, 20 anos, 50 anos e 100 anos. As
equações (4.36), (5.1) e (5.2) são as equações preconizadas pelo método de
Gumbel-Chow.
P(1dia;T) = α – β ln(ln((T-1)/T)) (4.36)
α = ( µ – 0,577*β ) (5.1)
β = (6
1/2
) * S / π (5.2)
Com µ sendo a média das intensidades das amostras e S sendo o desvio
padrão da amostra. T é o período de retorno, já definido anteriormente.
115
A aplicação do Método Gumbel-Chow necessita de uma preparação de
dados, dados estes que estão relacionados no Apêndice A ao final deste trabalho.
Esta preparação consiste em ordenar os dados da forma adequada para receber o
tratamento estatístico do método, conforme segue:
• para cada ano hidrológico, isto é, de 1
o
de outubro de cada ano até 30 de
setembro do ano seguinte, foi determinada a máxima precipitação
daquela, que representa todo o ciclo ocorrido no ano hidrológico;
• estas precipitações máximas reunidas representam a amostra das
precipitações críticas e para esta amostra são calculados a média µ e o
desvio padrão S equação (5.2);
•
••
• Com estes parâmetros são calculados os parâmetros α e β conforme as
equações (5.1) e (5.2) respectivamente;
•
••
• Esses valores são substituídos na equação (4.36), nos dando a equação
da chuva para as equações já mencionadas obteve-se a equação de
chuvas intensas para Cubatão.
•
••
• Foram também aplicadas as equações da probabilidade acumulada de
Kimbal (4.48) e do período de retorno (4.21), permitindo os cálculos de
todos os parâmetros necessários.
Para se obter os valores das intensidades precipitadas a partir da chuva de
um dia utilizou-se as seguintes equações: a correlação estatística proposta por
Magni (MAGNI, 1984) conforme equações (4.45), (4.46) e (4.47); a probabilidade de
Kimbal, descrita pela equação (4.48); a proporção entre as equação desenvolvida
por Magni e Mero, 1986 apud Canholi, 2005, as equações (4.39) e (4.40); a tabela
4.13, indicada pela CETESB, mas corrigida pelo coeficiente
f
proposto por Weiss
(equação 5.3) conforme o trabalho Young e McEnroe, 2003, P. 294, utilizado
também em Silveira, 2000 e Zuffo, 2002. Relaciona-se a seguir as equações citadas.
Para ∆t
des
e ∆t
ref
≤ 60 min⇒
⇒ h
t1
=∆t
1
*(∆t
2
+ 20)
0,76
(4.45)
h
t2
∆t
2
*(∆t
1
+ 20)
0,76
Para ∆t
des
e ∆t
ref
> 60 min⇒
116
⇒ h
t1
/h
t2
= (∆t
1
/ ∆t
2
)
0,338
(4.46)
Para ∆t
1
≤60min e ∆t
2
>60min ⇒
⇒ h
t1
/h
t2
=1,808*∆t
1
*(∆t
2
–0,338
)*(∆t
1
+ 20)
0,76
(4.47)
Prob(I ou P) = M / (N+1) (4.48)
I = (t+20)
-0,76
[15,53 – 6,08 ln (ln (T/(T-1))] para 10 ≤ t ≤ 60 (4.39)
I = t
-0,662
[8,60 – 3,36 ln (ln (T/(T-1))] para 60 < t ≤ 1440 (4.40)
(5.3)
Sendo, nesta última equação, n
i
( n
1
=1, n
2
=2, n
3
=3...) a ordem do intervalo
que está sendo analisado, obtido através da divisão do tempo em n intervalos iguais
e organizados em ordem crescente.
A correção proposta pela equação 5.3 encontra pertinência no fato de as
análises das comparações entre as intensidades pluviométricas encontradas em
campo e as intensidades obtidas a partir dos coeficientes preconizados pela
CETESB (e que na verdade são os indicados nos manuais do DNOS) para as
durações de 5 e 10 minutos estão muito pequenas. Desta forma, utilizou-se o
referido coeficiente
f
, melhorando a aderência dos valores teóricos para os valores
obtidos em campo. Para a chuva de 24hs o fator de conversão
f
obtido é de 1,143
(YOUNG e MCENROE, 2003; SILVEIRA, 2000 e ZUFFO, 2002). Para intervalos
menores do que 24hs, em que a duração é de n unidades idênticas de período de
tempo, a relação entre as alturas precipitadas é calculada pela equação (5.3), que
calcula os valores de
f
.
Realizou-se então o cálculo das alturas precipitadas através de quatro
métodos de construção, utilizando o grupos de equações já citados, comparando-os
entre si e com leituras em campo, sendo os quatro grupos:
• M1 - Utilizando-se a equação de chuva do Método de Gumbel-Chow,
convertendo a chuva diária para 24 hs e fazendo sua distribuição para
intervalos menores utilizando as equações de Magni, 1984;
Por este método, a partir da máxima precipitação diária obtida pela equação
de chuva de Gumbel, fez-se a conversão da chuva diária para chuva de 24 hs
117
utilizando-se o coeficiente estatístico de Weiss, que é de 1,143. Com a precipitação
máxima de 24 hs, para cada T
r
desejado, foram aplicadas as equações de Magni,
1984, obtendo-se assim a distribuição das chuvas críticas para períodos menores
que um dia e menores que uma hora.
• M2 - Utilizando-se as equações de Magni e Mero, 1986;distribuição de
chuvas críticas até o intervalo de 5 min;
Foram desenvolvidas as equações (4.39) e (4.40) obtendo-se os valores de
precipitação para os diversos Tr de interesse, até o intervalo de mínimo de 5 min.
• M3 - Utilizando-se a equação de chuva do Método de Gumbel-Chow,
entretanto fazendo sua distribuição para intervalos menores com as
proporções obtidas a partir do desenvolvimento das equações de Magni
e Mero, 1986; e,
Foram utilizadas as mesmas equação de chuvas e redução da chuva de 1
dia para 24hs do método M1. Entretanto para a obtenção das intensidades para
intervalos inferiores, até 5 min, obteve-se a partir da tabela dos valores de
Intensidade de Precipitação x Duração para os diversos periódos de retorno. Note
que é uma conseqüência do método: dado os formatos equânimes das curvas de
Intensidade de Precipitação x Duração, que se distribuem praticamente paralelas
para cada período de recorrência estudado, a redução de um período de recorrência
menor para um período de recorrência se dá através de um coeficiente constante.
Estes resultados serão devidamente apresentados no próximo capítulo.
• M4 - Utilizando-se a equação de chuva obtida à partir do Método de
Gumbel-Chow e utilizando a tabela da CETESB corrigida por Weiss,
1964, inclusive convertendo a chuva diária para 24 hs utilizando o
coeficiente 1,143.
Foram utilizados o mesmo processo de cálculo do método M1. Neste último
caso a distribuição de chuvas de períodos maiores para períodos menores se dá
relacionando as alturas precipitadas. Os coeficientes de correlação entre tais alturas
foi obtido a partir da tabela preconizada pelos manuais da CETESB, que foi baseada
nos manuais do antigo Departamento Nacional de Obras e Serviços (DNOS). Esta
tabela foi corrigida utilizando a formulação proposta por Weiss.
118
Foi feita a análise crítica, comparando os valores obtidos em cada um dos
quatro desenvolvimentos propostos e as intensidades verificadas em campo.
5.2.2 MODELO DE CHUVA X DEFLÚVIO
O método escolhido foi o Método Racional, sendo o cálculo do coeficiente de
deflúvio para áreas permeáveis uma aproximação baseada no cálculo de CN
conforme descrito no item 4.4.3.4 da revisão bibliográfica. Neste mesmo trabalho,
para as áreas impermeáveis, é proposta uma tabela, onde o coeficiente C é
estimado baseado em apenas o tipo de cobertura impermeável. A escolha se
justifica pela heterogeneidade dos recobrimentos e dos comportamentos que são
observados no local.
Entretanto separou-se esta micro-bacia em pequenas unidades
aproximadamente homogêneas, distribuídas e conectadas às suas respectivas
redes, com no máximo dois tipos de cobrimento e que alimentam estas redes com
suas contribuições, através de seus pontos de descargas.
A equação para cálculo da vazão precipitada se dará através da equação
(4.52), já citada na revisão bibliográfica:
Q
d
= C*i
p
*A
d
(4.52)
em que Q
d
é a vazão gerada pela precipitação de projeto, C é o coeficiente
de deflúvio, ip é a intensidade precipitada e Ad é a área drenante.
5.2.3 TEMPO DE CONCENTRAÇÃO
A equação escolhida para o tempo de concentração foi a equação da Onda
Cinemática. O seu conceito fundamental é levar em consideração a altura
precipitada, que acelera o fluxo na declividade dos canais. A equação (5.4) descreve
119
o método da onda cinemática para o cálculo do tempo de concentração (TOMAZ,
2002).
t
c
= 6,99 * (n * L / S
p
0,5
)
0,6
/ i
p
0,4
(5.4)
em que S
p
é a declividade do fundo do canal (m/m), i
p
é a intensidade de
precipitação (mm/h), n é a rugosidade de Manning, t
c
é o tempo de concentração
(min) e L = comprimento do talvegue (m).Entretanto, este método possui duas
variáveis desconhecidas o que nos obriga a fazer interações, que convergem
rapidamente para o valor final. Para iniciar o processo de interações, adota-se um
tempo de concentração inicial t
c
, e a partir deste de determina a intensidade de
precipitação i
p.
Prossegue-se com i
p,
determinando novo t
c
, até que o valor de
ambos, t
c
e i
p,
esteja determinado. Mas qual o valor que deverá inicialmente ser
adotado como t
c
? Uma das formas para se iniciar o processo é adotando-se um
outro método conhecido para cálculo do t
c,
que neste trabalho adota-se como o
método do “Califórnia Culverts Practice” (TOMAZ, 2002), que é dado pela equação
(5.5).
t
c
= 57 * L
1,155
H
–0,385
(5.5)
em que t
c
e L já foram definido e H é o desnível total da bacia, em metros.
5.2.4 CORRELAÇÃO ENTRE O COEFICIENTE DE DEFLÚVIO DO SCS (CN) E O
COEFICIENTE (C) DE DEFLÚVIO DO MÉTODO RACIONAL
A correlação dos dois coeficientes é apresentados pelas equações:
S = (25400/CN) – 254 (4.60)
C = (C
p
*A
p
+ C
i
*A
i
)/ A
t
(4.61)
C
p
= ( P – 0,2*S )²/ [P*(P+0,8*S)] (4.64)
P = I * t
c
(4.65)
P(∆t
referências
,T)= P (1dia, T) )*( Coef*...*Coef ) (4.66)
I (mm/min) = P (∆t
referência
, T)/ ∆t
referência
(4.67)
Q
d
= C* i
p
*A
d
(4.52)
120
Em que os coeficientes tabelados, CN e C
i
, são obtidos através da utilização
das tabelas 4.15 a 4.19 conforme descrito no capítulo 4, em seu item 4.4.3.4.Para os
coeficientes da equação (4.66) foi feita uma comparação entre os existentes no
manual da CETESB (tabela 4.13), os obtidos pelas equações de Magni (equações
4.45, 4.46 e 4.47) e as obtidas do desenvolvimento das equações propostas por
Magni e Mero (equações 4.39 e 4.40).
5.3 OBTENÇÃO DE DADOS SOBRE A ÁREA DO ESTUDO
Foi feito o desenvolvimento da equação de chuva pelo Método de Gumbel-
Chow, comparando-os com a probabilidade de Kimbal, utilizando-se os 21 anos de
observações consolidados de 1972 a 1992, dividindo-se o ano hidrológico de 1º. de
outubro do ano anterior até 30 de setembro do ano seguinte.
As atividades desenvolvidas foram: captação e seleção dos dados, aplicação
dos algoritmos selecionados e desenvolvimento do ábaco numérico das chuvas. Ao
final, comparou-se os resultados obtidos com outras equações existentes, além de
comparar com alguns eventos observados em campo.
5.3.1 CAPTAÇÃO DE DADOS PLUVIOMÉTRICOS DA ÁREA DE INTERESSE
Existe atualmente uma rede com 3 pluviômetros instalados na refinaria.
Começaram a operar em 2001, em setembro, entretanto as séries de chuvas
apresentam diversas falhas, principalmente no período de 2001 a 2005. A leitura é
feita remotamente através de radar de nível. A partir de 2005, foi feito contrato com
empresa externa à refinaria para a gestão e consolidação das leituras, entretanto
com a série colhida até agora não é possível fazer tratamento estatístico confiável.
Existe também, atualmente, a possibilidade de adquirir dados de chuva da própria
CETESB, o que poderá ser feito se for verificado a existência de séries com período
de leitura consistida superior aos atuais 21 anos. A qualidade de dados, a extensão
121
destes dados, a proximidade física e as condições geográficas do posto (se este
estiver em locais que se assemelham ou estão bem próximos a este posto) deverão
ser critérios a serem levados em conta quando do estudo sobre a viabilidade de
aquisição dos dados.
Para desenvolver uma equação de chuva, utilizando o Método de Gumbel,
foi utilizado o Posto do DAEE E3-38, Posto Piaçagüera, na Bacia do Rio Moji, com
altitude de 5 m. Existem mais postos na região, mas este é o mais próximo
fisicamente ao local de estudo. Os dados utilizados estão relacionados no Apêndice
A no final deste trabalho.
5.3.2 PESQUISA BIBLIOGRÁFICA DOS ESTUDOS, LIVROS E TRABALHOS
REFERENTES À HIDROLOGIA, À GEOTECNICA E À HISTÓRIA E
ECONOMIA DA REGIÃO
Devido à condição peculiar do sítio onde se instalou a refinaria, os
fenômenos de corrida de lama no local, a poluição ambiental que já existiu no vale
do rio Cubatão e que hoje é mantida sob controle tanto pela comunidade industrial
como pelos órgãos ambientais existem alguns trabalhos acadêmicos desenvolvidos
para este local, quais sejam:
Livros:
• GUTBERLET, J. Cubatão: Desenvolvimento, Exclusão Social e
Degradação Ambiental. Tradução Kay-Uwe Gutberlet. Ed. rev. São
Paulo: EDUSP/Fapesp, 1996. 248 p.
• PEREIRA, J. S.; LIMA, M. (org.). Petróleo, Energia Elétrica, Siderurgia:
a luta pela emanciapação – um depoimento de Jesus Soares Pereira
sobre a política de Vargas. 1ª. ed. Rio de Janeiro: Paz e Terra, 1975.
197 p.
Artigos:
• KANJI, M. A. et al. Caracteristicas básicas e comuns de corridas de
massa In: Congresso Brasileiro de Estabilidade de Encostas, 2º., 1997.
Anais. Rio de Janeiro : ABMS/ABGE/ISSMGE, 1997 v. 1, p. 223-231.
122
• KANJI, M. A. et al. Comparações entre valores estimados e medidas de
vazões e de volumes de sedimentos de “debris-flows”. In: Congresso
Brasileiro de Estabilidade de Encostas, 2º. , 1997, Rio de Janeiro. Anais.
Rio de Janeiro : ABMS/ABGE/ISSMGE, 1997 v. 1, p. 213-222.
• KANJI, M. A. et al. Estabilização e remediação de taludes. In: Congresso
Brasileiro de Estabilidade de Encostas, 2º., 1997, Rio de Janeiro. Anais.
Rio de Janeiro : ABMS/ABGE/ISSMGE, 1997 v. 1, p. 251-259.
• CRUZ, P. T. et al. Concepts on the design of dams for debris-flows
mitigation. In: INTERNATIONAL SYMPOSIUM ON LANDSLIDES (ISL),
9º, 2004, Rio de Janeiro. Anais. Londres: ISL.
• CRUZ, P.T. et al. “Debris Flows” em Cubatão, S. Paulo: Obras de Controle
e Impactos Ambientais. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE MECÂNICA
DOS SOLOS E ENGENHARIA GEOTÉCNCIA, 11º, 1998, Brasília. Anais.
Brasília: XI COBRAMSEG, 1998, vol. II, p. 1265-1273.
• MASSAD, F et al. Concepção e função das obras de controle de
Debris Flows construídas em Cubatão, S. Paulo, Brasil. In:
CONGRESSO NACIONAL DE GEOTECNIA, 9º, vol. III, p. 155-164, 2004,
Aveiro, Portugal. Actas: Casos de Obras.Aveiro, Portugal, 2004.
Teses
• COUTO, J. M. Entre estatais e transnacionais: o pólo industrial de
Cubatão. Tese (Doutorado em Ciências Econômicas). Instituto de
Economia, Universidade Estadual de Campinas, Campinas, 2003.
Disponível em:
<
http://libdigi.unicamp.br/document/?code=vtls000289880>. Acesso em:
22 dez. 2007.
5.4 PESQUISA,SELEÇÃO E CAPACITAÇÃO NO SIG PARA
DESENVOLVIMETO DA APLICAÇÃO
Foram pesquisados alguns softwares SIG para utilização na modelagem,
quais sejam:
• ArcGIS® da ESRI;
• Spring
®
do INPE;
• TerraView
®
do INPE;
• GeoMedia
®
da Intergraph; e,
123
• Mapguide
®
da AutoDesk;
Foi elaborada pequena matriz de decisão, pois desta forma facilitaria a
análise das alternativas segundo os critérios de: presença autorizada dentro do
ambiente corporativo, existência de outros trabalhos feitos neste SIG, uso amigável,
ferramentas disponíveis para as funcionalidades desejadas, familiaridade da usuária
com a ferramenta SIG, disponibilidade de recursos para aquisição, software privado
ou público (sem custo).
A matriz que foi composta se apresenta na tabela 5.1, sendo que os
resultado obtidos serão discutidos no capítulo 6. Resultados.
Para a seleção da melhor opção de software para o modelo foi aplicado três
métodos de tratamento da matriz de decisão: o método da Programação por
Compromisso, ou ainda, o “Compromise Programming” (CP), o método da Teoria
dos Jogos Corporativos, ou ainda, “Corporative Games Theory” (CGT) e o método
da Média Ponderada, de Pareto (ZUFFO, 1998; ZUFFO, 2004).
Tabela 5.1 Matriz de Decisão para Escolha do Software
Peso
Função de Valor
Map-
guide
Geo-
media
Terra-
View
Spring
Arc-
GIS
Existe no ambiente corporativo e/ou
na RPBC?
0,10 Sim = 5
Não = 2
Existem outros trabalhos neste SIG
dentro da RPBC?
0,15 Sim = 5
Não = 2
Custo do software* (em R$)
0,10 **ver equação C1
Facilidade de Uso
0,15 Muito amigável =5
Nada amigável =0
Adaptado à Aplicação
0,20 Muito adaptado =5
Nada adaptado =0
Tempo de existência no mercado
0,15 +20 anos = 5
+10 anos = 4
+6 anos = 3
+3 anos = 2
até 3 anos=1
versão Beta = 0
Ferramentas disponíveis e
compatibilidade com outros
softwares
0,15 Muitas= 5
Nenhuma=0
Somatória Total dos Pesos:
1,00
*Estimativa baseada em pesquisa junto aos representantes e/ou usuários dos
softwares.
**Equação: C1=((Custo do mais barato+15.000)/(Custo da opção+15.000))*5 (5.6)
124
S
S
wii
ii
S
i
n
i
s
ff
xff
l
1
,
*
*
1
)(
−
−
=
Σ
=
α
i
wii
n
i
s
fxfl
α
,
1
)( −=
Π
=
A matriz de decisão foi então preenchida com base nas pesquisas dentro do
ambiente corporativo, aplicando-se as funções de valor indicadas em cada critério de
avaliação. Para avaliação final de cada um dos elementos de decisão (ou seja,
Mapguide, Geomedia, Terraview, Spring, ArcGIS), foram utilizados os Métodos de
Auxílio à Tomada de Decisão (MATD), CP, CGT e Média Ponderada, conforme as
equações (5.7), (5.8) e (5.9):
• Programação por Compromisso (CP)
(5.7)
em que l
s
é a avaliação da opção x frente a todos os parâmetros propostos;
α
i
são os pesos atribuídos a cada parâmetro de avaliação; f
i,w
é a pior avaliação do
parâmetro i; f
i
é o valor do parâmetro i para a opção x; f
i
* é a melhor avaliação o
parâmetro i e S é a potencial com a qual se deseja que as diferenças entre as
opções seja elevada. A equação proposta para CP é uma somatória de todas as
avaliações da opção x frente cada um dos parâmetros i;
• Teoria dos Jogos Corporativos (CGT)
(5.8)
em que l
s
é a avaliação da opção x frente a todos os parâmetros propostos;
α
i
são os pesos atribuídos a cada parâmetro de avaliação; f
i,w
é a pior avaliação do
parâmetro i reduzida em um intervalo de avaliação (que pode ser 0,01; 0,1; 0,5); e f
i
é o valor do parâmetro i para a opção x. A equação proposta para CGT é uma
produtória de todas as avaliações da opção x frente cada um dos parâmetros i; e,
• Método da Média Ponderada:
l
s
=
Σ
i
n
(avaliação opção x face ao parâmetro i)*(peso parâmetro i) (5.9)
em que l
s
é a avaliação da opção x frente a todos os parâmetros propostos.
A equação proposta para CGT é uma somatória de todas as avaliações da opção x
frente cada um dos parâmetros i.
125
A aplicação da representação matemática dos três métodos será
apresentada no item 6. Resultados, e foi escolhido o ambiente ARCGIS para a
modelagem.
5.4.1 FAMÍLIA ARCGIS®, DA ESRI©
A família ArcGIS
®
, da Environmental Spatial Research Institute – ESRI, é
composta por três aplicativos, os “softwares” ArcVIEW, ArcEDITOR e ArcINFO. O
ArcINFO 9.2 é a versão adotada, e também mais completa do software, incluindo
quase todas as ferramentas, aplicativos disponíveis e módulos de programação em
VBA e C++, e permite a modelagem de qualquer banco de dados suportado pela
base de programação. O formato de Banco de Dados interno é o GeoDatabase, é
tem tamanho praticamente ilimitado (4 Terabites) (ESRI, 2007). Ao “software” foi
agregada outra ferramenta, o Spatial Analist, que permite o reconhecimento de
texturas e cores em uma imagem “raster”, permitindo a identificação da cobertura do
terreno. A versão ArcEDITOR permite a modelagem de todos os bancos de dados
suportados pela base de dados, entretanto as ferramentas são limitadas e não
possuem módulos complexos de tratamento de imagens e de modelagem em 3D.
Também modela Banco de Dados complexos, além próprio do GeoDatabase. Por
fim, o ArcVIEW é o modulo mais voltado para o usuário final, e permite a modelagem
de bancos de dados pequenos, do tipo extensão .mdb (formato Acess ® da
Microsoft), que é limitada a um tamanho aproximado de 2GB (Gigabytes), além do
ferramental associado de modelagem também ser bastante limitado. Permite a
montagem de mapas e análise dos dados já modelados e apresentações dos dados
com efeitos gráficos bastante ricos (CÂMARA, 1996, TEIXEIRA 1997). Na figura 5.1
ilustra-se a relação entre os “softwares” ArcGIS
®
. O ambiente utilizado para a
modelagem proposta foi o ArcINFO, associado ao módulo “Spatial Analist”.
126
Figura 5.1 Relação entre os ambientes ArcGIS – ArcVIEW, ArcEditor, ArcINFO
Os módulos de modelagem e programação são extensões da família ArcGIS
e que podem ser baixados na rede ou comprados para complementar as
necessidades do programador. No caso do tratamento particular das imagens para
aplicação do método proposto foi necessário obter o Spatial Analist.
Qualquer um dos “softwares” acima citados, quando instalados, apresentam
dois ambientes independentes para trabalho. O primeiro é o ArcCatalog, destinado à
modelagem de dados, ou seja: à criação da estrutura do banco (ou criação do
“schema” do banco, que é o termo utilizado pelo “software”); à alimentação e carga
deste banco de dados, sendo que os dados podem ser importados de outros
ambientes de trabalho, tais como Excel
®
, Visio
®
, CAD, Acess
®
; ao tratamento
topológico das diversas camadas de dados que compõe o banco de dados, de modo
a permitir a interação entre estes dados de forma mais íntegra possível.
5.4.2 CAPACITAÇÃO TÉCNICA NO “SOFTWARE” ESCOLHIDO
Foram feitos dois treinamentos para melhor conhecimento do “software”: um
para aprofundamento das funcionalidades disponíveis e outro para construir o banco
de dados dentro do SIG.
ArcINFO: ArcEditor +
funções de modelagem de
BD
ArcEDITOR: ArcVIEW +
funções de modelagem
ArcVIEW:
BD pequenos
+ mapas +
associação de
tabelas
Módulo do Spatial
Analist: análise
espacial de imagens
raster
Módulo do 3-D
Analist: modelagem
tridimensional raster
Modelagem
do
Geodatabase
Módulo de
Programação em
VBA e C++
127
5.5 DESENVOLVIMENTO DA MODELAGEM
As redes de drenagens e esgotamento de despejos industriais são divididas
em sub-bacias ou micro-bacias que estão conectadas a cada uma das redes
separadamente, quais sejam, as redes de águas pluviais (W-5), redes de águas
contaminadas (W-14) e rede de águas oleosas (W-4). Cada micro-bacia pode ser
uma quadra ou parte dela, um trecho de rua ou um dique de tanque, dentre outros.
Esta divisão no modelo representa o conceito de um objetivo: a segregação
física dos efluentes. As redes devem sempre conduzir efluentes de mesma natureza
separadamente, evitando a diluição de poluentes e otimizando os custos de
tratamento. Vale ressaltar que essa segregação física dos efluentes é exigência
corporativa e objeto principal de uma norma Petrobras, a N-00038. Vem de encontro
às normas e leis ambientais, cumprindo a exigência de não diluição de poluentes e
contaminantes. Para ilustrar tal arranjo, apresenta-se a figura 5.2.
Figura 5.2 Esquema das micro-bacias e estruturas associadas às redes – redes de
W-4 e redes de W-14
Estruturas drenadas
ETDI
Estação de
Tratamento de
Despejos
Industriais
Micro
-
Bacia ou Sub
-
Bacia
Caixa ou Poço de Visita
Trecho de rede (tubulação
enterrada)
128
5.5.1 FLUXOGRAMA PROPOSTO
Conforme já discutido anteriormente, para a região de estudo, determinar-
se-á as grandezas características representativas do escoamento superficial, quais
sejam: Coeficiente de Deflúvio ou “Run-off” (C ou CN), Tempo de concentração e
Vazão.
Outros elementos influentes e muito importantes são as vazões oriundas de
processos e/ou tratamentos do processo produtivo que afluem aos sistemas de
drenagem. Tais vazões estão sendo mapeadas em um processo que deverá ser
conduzido internamente dentro do ambiente corporativo, e não farão parte do atual
estudo.
Figura 5.3 Fluxograma básico da modelagem - drenagem das micro-bacias.
Parte da modelagem
que foi desenvolvida
no trabalho
acadêmico
129
O SIG servirá de base para cálculo dos deflúvios e seus respectivos
lançamentos, além de também servir de base para lançamento das vazões
localizadas (efluentes de processos e/ou tratamentos de produtos, que não será
objeto deste trabalho). Em linhas gerais o Banco de Dados a ser modelado
corresponderá ao fluxograma apresentado na figura 5.3
Para a modelagem do Banco de Dados para os Recursos Hídricos tem-se os
níveis ou camadas (“layers”) de conhecimento que foram alimentados com as
informações disponíveis. Tais informações foram obtidas a partir das pesquisas de
informações interna e externamente à empresa. O quadro 5.1 apresenta as camadas
teóricas das informações.
Quadro 5.1Camadas de Informações do Modelo em SIG
Camadas
Nome/Fonte de Dados Tabela de Dados/Atributos Formato
1 Cobertura – Levantamento
Aerofotogramétrico
Imagem raster, pesquisa de campo. Polígonos
2 Curvas de Nível –
Levantamento Planialtimétrico
Altitudes, curvas de nível. arquivo sig
ou cad.
Linhas e
polígonos
3 Rede de W-4 – Água Oleosa -
Levantamento Cadastral
Canais e junções, pontos de entrada
de vazão. Arquivo cad.
Linhas e
nós
4 Rede de W-14 – Água
Contaminada – Levantamento
Cadastral
Canais e junções, pontos de entrada
de vazão. Arquivo cad.
Linhas e
nós
5 Intensidade de Precipitação –
Distribuição da Chuva sobre a
base aerofotogramétrica
Áreas de precipitação homogênea
para chuvas de período de retorno de
5, 10, 25, 50 e 100 anos
Tabelas de
dados
6 Tabelas de Cálculo do CN e do
cálculo de C
Tabelas com o enquadramento das
coberturas detectadas, os valores
associados, correções, cálculo de C
Tabelas de
dados
7 Tabelas de Cálculo das Vazões
nos Condutores – Cálculo da
Rede
Cálculo das vazões e velocidades
dentro dos condutores enterrados
Tabelas de
dados
O modelo completamente implantado e utilizado tem estas camadas de
informações disponíveis para serem manipuladas, gerenciadas, atualizadas e
modificadas dentro do banco de dados e de seu sistema de gerenciamento.
130
5.5.2 DIVISÃO DA PLANTA INDUSTRIAL EM ÁREAS HOMOGÊNEAS
Por fim foi representada a divisão da refinaria em áreas homogêneas e
selecionada uma área piloto para implantação da modelação proposta. As áreas
homogêneas obtidas estão representadas no capítulo 6. Resultados.
131
6. RESULTADOS
A refinaria RPBC, tem as seguintes características básicas (PETROBRAS,
2007b):
•
••
• localização: Cubatão – SP – Baixada Santista;
•
••
• área total da planta industrial: 7 km
2;
•
••
• principais Produtos: Gasolina de aviação, diesel ecológico,gasolina Podium,
componentes da gasolina da Fórmula 1, coque para exportação;
•
••
• capacidade instalada de produção: 170 mil barris/dia;
•
••
• trabalhadores fixos: 3000 pessoas;
•
••
• Área Impermeabilizada: cerca de 400.000 m²;
•
••
• trabalhadores empregados durante as campanhas de manutenção: até
6.000 pessoas;
•
••
• trabalhadores empregados nas obras de ampliação: até 5.000 pessoas;
•
••
• início da construção: 1949;
•
••
• ano da inauguração: 1955;
•
••
• capacidade de produção inicial: 50.000 barris/dia; e,
•
••
• atualmente as obras de ampliação não dizem respeito à ampliação do
parque do refino, mas sim da produção de combustível mais limpo e da
instalação de uma nova central termelétrica, a Usina Termelétrica Euzébio
Rocha.
Em linhas gerais, o desenho da planta industrial está representado pela figura
6.1.
132
Figura 6.1Desenho da Planta Industrial da Refinaria Presidente Bernardes - RPBC
6.1 DIVISÃO DA PLANTA INDUSTRIAL EM ÁREAS HOMOGÊNEAS
SEGUNDO OS EFLUENTES GERADOS
Para facilitar o entendimento da área de estudo, dividiu-se a mesma nos
setores homogêneos através do qual ela é gerenciada corporativamente. Esta divisão
respeita as especializações de processos e/ou de disciplinas envolvidas, sendo que
muitas vezes estas especializações determinam o tipo de efluente gerado no local.
133
Assim, será discriminado para cada local o tipo mais comum de efluente gerado, que é
determinado pela N-0038 (PETROBRAS, 2000).
6.1.1 ÁREAS DE ESTOQUE E TRANSFERÊNCIA DE MATERIAIS E PRODUTOS
(TE)
Em azul, nas figuras 6.2 e 6.3, foram assinaladas as áreas de tancagem, ou
seja, onde se localizam os tanques de estoque do óleo cru, dos produtos intermediários
e dos produtos acabados, das águas que aguardam tratamento para retorno aos
processos industriais (sejam de produção ou de tratamento dos produtos) e do ‘slop’. O
‘slop’ é uma mistura de hidrocarbonetos e impurezas, e é a soma de todos os
excedentes de processo, do óleo recuperado nos separadores água-óleo (SAO) do
ETDI, e de todos os despejos anormais de produtos e/ou de máquinas. O ‘slop’ depois
de recuperado de dentro dos sistemas de drenagem e/ou da área industrial aguarda em
tanques para ser reinjetado nos processos de fracionamento de óleo.
refino.
Figura 6.2 Área de Estoque de Produto nas Áreas Oeste (AROE), Norte (ARNO) e
Leste (ARLE) da RPBC
ARNO
AROE
ARLE
134
Figura 6.3 Área de Estoque de Produto na Área Sul – Pátio de esferas (à esquerda) e
armazenamento de gasolina de aviação – GAV – (à direita) e produtos leves (propano,
p. ex.)
Existem outras áreas que cuidam da transferência destes materiais, e que estão
dispersas por toda a planta industrial, que são os pátios de bombas, os ‘pipe-racks’ e
‘pipe-ways’ (que são estruturas de suporte para as redes de dutos que atravessam toda
a refinaria) e que estão espalhados por toda a planta industrial.
Os tipos de efluentes gerados a partir do escoamento superficial nestes locais
são as águas contaminadas (W-14) (PETROBRAS, 2000).
6.1.2 ÁREAS DE PROCESSO (PR)
As áreas de processo se dividem basicamente em: unidades de destilação
atmosférica (Unidade V – UV, Unidade C – UC – e Unidade N – UN); as unidades de
destilação à vácuo (ou ainda a Unidade de Vácuo da C – UVC – e a Unidade de Vácuo
da N – UVN); a Unidade de ‘Fluid Catalitic Cracking’, ou ainda a UFCC; as unidade de
reforma de hidrocarbonetos, ou ainda, a Unidade de Reforma Atmosférica (URA) e a
Unidade de Reforma Catalítica (URC); a unidade de Pré-Fabricação, ou UPF; a
Unidade de Gasolina de Aviação (UGAV) e as Unidades de Produção de Carvão Coque
de Petróleo, ou melhor, a Unidade de Coque Petróleo I (UCP-I) e a Unidade de Coque
de Petróleo II (UCP-II). Nas figuras 6.4 e 6.5 estão sinalizadas em vermelho.
135
Figura 6.4 Unidades de Produção da Área Oeste (AROE), que são as áreas
UVV, UCP-I, UN, UVC, UV, UC/UPF, URA e da Área Norte (ARNO), que são as
áreas da URC e UFCC
Figura 6.5 Unidades de Produção da Área Leste (ARLE), que é a UCP-II, e da Área
SUL (ARSUL), que é a UGAV
O tipo de efluente de gerado pelo escoamento nestas unidades de processo
são as águas oleosas (W-4), exceto na UGAV, onde são geradas águas contaminadas
(W-14).
6.1.3 ÁREAS DE TRATAMENTO DE PRODUTOS
São as áreas onde os produtos são acabados, isto é, passam por processos
que estraem impurezas (o enxofre é o mais freqüente) e se tornam adequados às
exigências legais e de mercado (cliente). Na RPBC essas áreas são: Unidade de
UF
CC
UCP-I
UVV
C
URA
UCP-II
URC
UVC
UN
UV
UC/
UPF
UGAV
136
Hidrotratamento, ou HDT; Unidade de Remoção de Enxofre (URE); Unidade de
Tratamento de Gás, ou UTG; Unidade de adição de chumbo tetraetila, ou ainda,
Unidade B (UB). Estas unidades estão sinalizadas em roxo na figura 6.6.
Figura 6.6 Unidades UB e UTG na da Área Leste (AROE) à esquerda e unidades URE
e HDT na Área Leste (ARLE) à direita
Os efluentes gerados pelo escoamento superficial nestes locais são as águas
oleosas (W-4), que só ocorrem na UB, e no restante são águas contaminadas (W-14).
6.1.4 ÁREA DE TRATAMENTO DE DESPEJOS INDUSTRIAIS
É a área da Estação de Tratamento de Despejos Industriais (ETDI), dividida
entre ETDI velho, onde existe apenas o gradeamento e os separadores água-óleo
(SAO), e o ETDI novo, onde é feito o tratamento secundário, através de flotadores,
biodigestores e uma lagoa de decantação final. As unidades que compõe este sistema
estão assinaladas na figura 6.7.
Nesta unidade não há a produção de efluentes propriamente dita. Mas como se
trata de área que lida com escoamentos e fluidos altamente contaminados dentro dos
tanques de processo, os efluentes que eventualmente podem ser gerados por
UTG e
UB
URE e
HDT
137
escoamento superficial: águas oleosas (W-4), principalmente nos separadores água-
óleo (SAO), ou ainda, o ETDI velho. Nas lagoas de tratamento (ETDI novo) os efluentes
gerados podem ser enquadrados como águas contaminadas (W-14) em sua maior parte
(PETROBRAS, 2000).
Figura 6.7 Estação de Tratamento de Despejos Industriais (ETDI), dividido em
ETDI Velho (área de tratamento primário) e ETDI Novo (área de tratamento
secundário)
6.1.5 ÁREAS DAS UTILIDADES
São chamadas de utilidades das refinarias, dentro do ambiente corporativo, a
série de sistemas que dão suporte aos processos produtivos, quais sejam: a produção
ETDI
Velho
ETDI
Novo
Rio
Cubatão
138
de água clarificada e de água desmineralizada, através da Estação de Tratamento de
Água (ETA); a produção de energia elétrica e vapor, através da Central Termelétrica
(CTE); a transmissão das energias e vapores através da Casa de Força (CF); o
abastecimento de água tratada para as unidades onde a força de trabalho ocupa, assim
como o abastecimento de energia elétrica. Dentre estas atividades, as duas últimas não
possuem área demarcada, estando dispersas por toda a planta industrial. Em marrom,
na figura 6.8, estão assinaladas algumas das áreas das utilidades.
Tipos de efluentes gerados nestes locais: os efluentes de precipitação gerados
podem ser enquadrados como águas contaminadas (W-14) em sua maior parte
(PETROBRAS, 2000).
Figura 6.8 Central Termelétrica (CTE), a Casa de Força (CF), acima,
e a Estação de Tratamento de Água (ETA), abaixo
CTE
ETA
CF
139
6.1.6 ÁREAS DA MANUTENÇÃO.
São os pátios de manutenção e as oficinas de manutenção. A manutenção é
um setor de extrema importância dentro do ambiente industrial: a redução dos riscos de
produção e a segurança de toda a força de trabalho dependem desta atividade. Na
figura 6.9 estão assinalados os principais pátios/oficinas da manutenção.
Figura 6.9 Oficinas de Manutenção, acima, e Pátio de Manutenção de
Máquinas, embaixo
Oficinas
Pátio de
Manutenção
140
Tipos de efluentes gerados nestes locais: os efluentes de precipitação gerados
nas oficinas são em sua maioria água pluvial limpa, entretanto existem águas de
lavagem de máquinas dentro das áreas cobertas que devem ser conduzidas pelo
sistema de águas oleosas. Os efluentes de precipitação gerados nos pátios de
manutenção ainda são águas oleosas, entretanto estão sendo conduzidos projetos para
poder reduzir a quantidade de água oleosa e água contaminada nestes pátios
(PETROBRAS, 2000).
6.1.7 ÁREAS ADMINISTRATIVAS
Engloba todos os edifícios que fornecem as infra-estruturas necessárias ás
atividades da força de trabalho, incluindo o suporte à saúde, ao lazer, alimentação,
higiene, ao treinamento, dentre outros (PETROBRAS, 2000, N-0038). Alguns dos
edifícios que compõe este sistema de suporte estão assinalados nas figuras 6.10 e
6.11.
Figura 6.10 Áreas administrativas
Restaurante
Engenharia
Gerência
Geral
Saúde/RH
/Co
ntratação
Transporte e
Suporte
Áreas de
Vivência
Prédios
da Infra
141
Figura 6.11 Áreas administrativas - Canteiros de empreiteiras
junto ao rio Cubatão
Tipos de efluentes gerados nestes locais: os efluentes de precipitação gerados
nas áreas administrativas são, em sua maioria, água pluvial limpa (W-5).
6.1.8 SISTEMA VIÁRIO
De modo geral, o sistema viário é área “homogênea” dispersa por toda refinaria
que é o sistema viário. O efluente gerado pelas precipitações nestas áreas é
considerado pluvial limpo (PETROBRAS, 2000). Entretanto, dada as particularidades de
alguns pequenos trechos, estes mesmos trechos são localizadamente conduzidos para
drenagem de águas contaminadas ou oleosas.
6.2 DETERMINAÇÃO DE UMA ÁREA PILOTO
Para facilitar o desenvolvimento do modelo, adotou-se uma área piloto de
modelagem, que é a área de tancagem da área (ARLE) leste da refinaria.
Canteiros de
Empreiteiras
142
Neste local, que está representado pela figura serão separados as redes de
interesse de W-4 e W-14, a rede de W-5, as superfícies de interesse, um trecho da
imagem “raster”, e estas camadas de informação serão tratadas dentro do ambiente
SIG, em conjunto com as camadas de aplicação do modelo físico-matemático (ou seja,
o algoritmo do CN, as equações de t
c
e i
p
, a equação do Método Racional), conforme já
descrito no quadro 5.1.
6.3 INTENSIDADES PRECIPITADAS E A EQUAÇÃO DE CHUVA
DESENVOLVIDA.
A precipitação na área foi determinada conforme a aplicação do Método
Gumbel-Chow, descrito nos itens 5.2.1, e representado pelas equações (4.36), (5.1) e
(5.2). A seqüência para aplicação do método já descrita no item 5.21 e seus resultados
se apresentam a seguir:
•
••
• a equação de chuvas intensas para Cubatão, ou seja, a equação (6.1);
P(1dia;T) = 105,1 – 43,2 ln(ln(T/(T-1))) (6.1)
em que P(1dia;T) é a precipitação de um dia para o período de retorno T.
Os dados utilizados e o resumo do tratamento dado estão na tabela 6.1. Os
principais resultados obtidos a partir da equação de chuva estão apresentados no
quadro 6.1.
Quadro 6.1Precipitações de um dia para diversos T
r
(em anos)
P(1dia;2 anos)
121 mm
P(1dia;5 anos)
170 mm
P(1dia;10 anos)
202 mm
P(1dia;20 anos)
234 mm
P(1dia;50 anos)
274 mm
P(1dia;100 anos)
304 mm
143
Tabela 6.1 Resumo do tratamento dos dados chuva
PREFIXO:
E3
-
38
LATITUDE:
23º52'
POSTO:
Piaçaguera
LONGITUDE:
46º23'
MUNICÍPIO:
Cubatão
ALTITUDE:
5 m
Dados de chuva (mm)
mês/ano
nº ordem
Precipitação máxima (1 dia)
Prob. ac.
Kimbal
Período de Retorno
jan/76
1 251,1 0,05 21,00
fev/92 2 200,5 0,10 10,50
abr/90 3 191,3 0,14 7,00
fev/89 4 188,3 0,19 5,25
mai/81 5 174,1 0,24 4,20
mar/86 6 158,4 0,29 3,50
fev/75 7 157,0 0,33 3,00
jan/77
8 146,2 0,38 2,63
jan/74
9 144,3 0,43 2,33
dez/84 10 130,0 0,48 2,10
jan/78
11 129,9 0,52 1,91
jan/79
12 119,3 0,57 1,75
mar/80 13 109,1 0,62 1,62
jan/73
14 104,6 0,67 1,50
mar/83 15 81,0 0,71 1,40
dez/90 16 78,6 0,76 1,31
abr/85 17 76,5 0,81 1,24
nov/87 18 76,2 0,86 1,17
out/88 19 51,7 0,90 1,11
jun/82
20 32,3 0,95 1,05
Desvio padrão (σ) 55,4
b
b b
b
43,2
Média (µ) 130,0
a
a a
a
105,1
As proporções de transportes que foram utilizadas para transformar as chuvas
de 1 dia para chuvas de intervalos menores que uma hora já foram mencionadas no
capítulo metodologia e correspondem aos grupos métodos M1, M2, M3 e M4 então
descritos. O resultados são apresentados a seguir:
• M1 - utilizando-se a equação de chuva do Método de Gumbel-Chow, e para
chuvas menores que 24hs, utilizando as distribuições de Magni, 1984;
Tabela 6.2 Coeficientes de transporte de alturas precipitadas, conforme Magni, 1984
∆
t
1
(min)
∆
t
2
(min)
Magni, 1984
∆
t
1
(min)
∆
t
2
(min)
Magni, 1984
5 1440 0,23 60 1440 0,41
10 1440 0,27 360 1440 0,63
15 1440 0,30 480 1440 0,69
20 1440 0,32 600 1440 0,74
30 1440 0,35 720 1440 0,79
144
Tabela 6.3 – Intensidades Precipitadas a partir da equação desenvolvida, na proporção
dos coeficientes preconizados por Magni, 1984
Tc
Tr (anos)
10 Tr (anos)
20 Tr (anos)
25 Tr (anos)
50 Tr (anos)
100
P24hs(mm)
209,19
P24hs(mm)
241,35
P24hs(mm)
251,55
P24hs(mm)
282,97
P24hs(mm)
314,16
P I P I P I P I P I
(min)
(mm) (mm/min)
(mm) (mm/min)
(mm) (mm/min)
(mm) (mm/min) (mm) (mm/min)
5
47,64 9,53 54,96 10,99 57,29 11,46 64,44 12,89 71,54 14,31
10
56,26 5,63 64,91 6,49 67,65 6,77 76,10 7,61 84,49 8,45
15
62,01 4,13 71,54 4,77 74,57 4,97 83,88 5,59 93,13 6,21
20
66,45 3,32 76,66 3,83 79,90 3,99 89,88 4,49 99,78 4,99
30
73,24 2,44 84,49 2,82 88,06 2,94 99,06 3,30 109,98 3,67
60
86,49 1,44 99,79 1,66 104,00
1,73 116,99 1,95 129,89 2,16
360
130,93
0,36 151,06
0,42 157,44
0,44 177,11 0,49 196,63 0,55
600
155,61
0,26 179,53
0,30 187,12
0,31 210,49 0,35 233,69 0,39
720
165,50
0,23 190,94
0,27 199,01
0,28 223,87 0,31 248,54 0,35
• M2 - Utilizando-se as equações de Magni e Mero, 1986; e,
Tabela 6.4Intensidades Precipitadas x duração da precipitação, para cada período de
recorrência, conforme equações 4.39 e 4.40
t (min)
1 dia
Tr(anos)
5 10 14 15 16 17 18 20 60 120
720
1440
1440
I (mm/min) (mm/24h)
(mm/dia)
10
2,5
2,2
2,0
2,0
1,9
1,9
1,8
1,8
1,0 0,7 0,2
0,1 3,15 182,59
20
2,9
2,5
2,3
2,3
2,2
2,2
2,1
2,0
1,2 0,8 0,2
0,2 3,62 209,92
50
3,4
3,0
2,7
2,6
2,6
2,5
2,5
2,4
1,4 0,9 0,3
0,2 4,23 245,29
100
3,8
3,3
3,0
2,9
2,9
2,8
2,7
2,6
1,6 1,0 0,3
0,2 4,68 271,79
• M3 - Utilizando-se a equação de chuva do Método de Gumbel-Chow, e para
chuvas menores que 24hs, adotando-se as proporções obtidas a partir das
equações de Magni e Mero, 1986;
145
Tabela 6.5 Correlação entre as intensidades precipitadas para as diversas durações,
na proporção das equações de Magni e Mero, 1986
Para todos os períodos
de retorno
Duração da chuva
coeficiente de conversão
entre as Intensidades de
Precipitação
Duração da chuva
coeficiente de conversão
entre as Intensidades de
Precipitação Inicial Desejada
Inicial
Desejada
1440 min
720 min 1,58
20 min 15 min 1,11
720 min 120 min 3,27
20 min 10 min 1,24
120 min 60 min 1,54
20 min 5 min 1,43
60 min 20 min 1,69
15 min 10 min 1,12
60 min 10 min 2,11
10 min 5 min 1,15
60 min 5 min 2,42
Tabela 6.6 Intensidades Precipitadas a partir da equação desenvolvida por Gumbel-
Chow, na proporção de Magni e Mero, 1986
t (min)
1 dia
Tr(anos)
5
10 15 20 30 60 120 240 720 1440 1440
I (mm/min) (mm/24h) (mm/dia)
10
2,8
2,4 2,2 2,0 1,7 1,2 0,8 0,5 0,2 0,1 209,19 202,32
20
3,2
2,8 2,5 2,3 1,9 1,3 0,9 0,5 0,3 0,2 241,35 233,41
50
3,8
3,3 2,9 2,7 2,2 1,6 1,0 0,6 0,3 0,2 282,97 273,66
100
4,2
3,7 3,3 2,9 2,5 1,7 1,1 0,7 0,3 0,2 314,16 303,83
• M4 - Utilizando-se a equação de chuva do Método de Gumbel-Chow e, para
chuvas menores que 24hs, a tabela da CETESB corrigida por Weiss, 1964
Tabela 6.7 Coeficientes da CETESB corrigidos por Weiss
Nº de ordem
∆
t1 (min)
∆
t2 (min)
CETESB
Fator correção
–
f
CETESB Corrigido
1 5 1440 0,11 1,1429 0,125
2 10 1440 0,17 1,0667 0,185
3 15 1440 0,22 1,0435 0,234
4 20 1440 0,25 1,0323 0,268
5 25 1440 0,28 1,0256 0,299
6 30 1440 0,31 1,0213 0,321
12 60 1440 0,42 1,0105 0,424
72 360 1440 0,72 1,0017 0,721
96 480 1440 0,78 1,0013 0,781
120 600 1440 0,82 1,0010 0,821
144 720 1440 0,85 1,0009 0,851
146
Tabela 6.8 Intensidades Precipitadas a partir da equação desenvolvida, na proporção
dos coeficientes preconizados por CETESB corrigidos por Weiss, 1964
Tc
Tr (anos)
10 Tr (anos)
20 Tr (anos)
25 Tr (anos)
50 Tr (anos)
100
P24hs(mm)
231,25
P24hs(mm)
266,79
P24hs(mm)
278,07
P24hs(mm)
312,80
P24hs(mm)
347,27
P I P I P I P I P I
(min) (mm) (mm/min)
(mm) (mm/min)
(mm) (mm/min)
(mm) (mm/min)
(mm) (mm/min)
5
28,82 5,76 33,25 6,65 34,66 6,93 38,99 7,80 43,28 8,66
10
42,72 4,27 49,29 4,93 51,37 5,14 57,79 5,78 64,16 6,42
15
54,18 3,61 62,51 4,17 65,15 4,34 73,29 4,89 81,36 5,42
20
62,02 3,10 71,55 3,58 74,57 3,73 83,89 4,19 93,14 4,66
25
69,23 2,77 79,87 3,19 83,24 3,33 93,64 3,75 103,96
4,16
30
74,17 2,47 85,57 2,85 89,19 2,97 100,33
3,34 111,39
3,71
60
98,15 1,64 113,23
1,89 118,02
1,97 132,76
2,21 147,39
2,46
360
166,79
0,46 192,42
0,53 200,56
0,56 225,61
0,63 250,47
0,70
480
180,61
0,38 208,37
0,43 217,17
0,45 244,30
0,51 271,23
0,57
600
189,82
0,32 219,00
0,36 228,25
0,38 256,76
0,43 285,06
0,48
720
196,73
0,27 226,97
0,32 236,56
0,33 266,11
0,37 295,44
0,41
Então, é necessário uma primeira estimativa de t
c
para se calcular a
precipitação P, que norteará o cálculo de C, para aplicação do Método Racional. Esta
estimativa de t
c
é dada pelo Método “Califórnia Culverts Practice”, por meio da equação
(5.5).
t
c
= 57 * L
1,155
H
–0,385
(5.5)
Pela equação colocada, são necessários o desnível geométrico total em metros
(H) e comprimento do maior talvegue, ou ainda, do maior condutor, desde sua parte
mais alta até a seção de controle, (L) em quilômetros (km). Estas duas grandezas
podem ser retiradas do software SIG, sendo que para isso, dever-se-á obter a
modelagem da rede neste ambiente. Foi importado do CAD para o SIG os layers
referentes à rede, e consolidados em um único layer. Foram introduzidas todas as
alturas provenientes de um cadastro de 1986, existente no ambiente corporativo. Os
resultados e a imagem da referida rede, com alguns de seus dados estão na figura 6.3.
147
Figura 6.12 A rede modelada e parte dos dados que estão dentro do BD do SIG
Após esta modelagem, pôde-se tratar os dados por meio de ferramentas
estatísticas simples e obter informações como o ponto mais alto da rede (ou de seus
trechos), o ponto mais baixo, a soma total ou parcial, médias, desvios padrão, etc.
n
˚ objeto
Comprimento (m)
Metros
148
Utilizaram-se estes tipos de ferramentas e obteve-se as informações necessárias para
aplicar na expressão (5.5).
H = 24,00-7,652 = 16,348 m
L = 1029,74 m = 1,02974 km
t
c
= 57 * (1,02974)
1,155
(16,348)
–0,385
= 20 min aproximadamente.
Este t
c
foi utilizado para iniciar o algoritmo proposto. Após a obtenção da vazão
e recálculo do novo t
c
, o processo é repetido até a convergência dos resultados.
Adotou-se, então, a intensidade de precipitação para 20 min. No caso em tela, a
relação dos valores de intensidade de precipitação e altura precipitada adotados são os
da tabela 6.3 e estão destacados na tabela 6.9.
Tabela 6.9 Alturas precipitadas P, para t
c=
20min, em função do T
r
t
c
(min):
20
t
c
(min):
20
t
c
(mi
n):
20
T
r
(anos)
I (mm/min)
P (mm)
T
r
(anos)
I (mm/min)
P (mm)
T
r
(anos)
I (mm/min)
P (mm)
10
3,3 66,5
25
4,0 79,9
100
5,0 99,8
20
3,8 76,7
50
4,5 89,9
Com os resultados, pode-se calcular t
c
pela equação (5.4) da onda cinemática.
t
c
= 6,99 * (n * L / S
p
0,5
)
0,6
/ i
p
0,4
(5.4)
sendo que para S
p
utiliza-se H e L, já calculados pela ferramenta SIG.
Coeficiente de rugosidade de manning (n) adotado foi 0,013, que é o preconizado para
o material concreto, principal componente da rede em questão (PORTO, 2004).
S
p
= H/L = 16,382/1029,74 = 0,015909 m/m ou 1,5909%
As tabelas aplicadas, com as quatro iterações efetuadas até a convergência
dos valores, são as 6.10, 6.11, 6.12 e 6.13.
149
Tabela 6.10 Primeira iteração para cálculo de t
c
, aplicando a equação 5.4
T
r
(anos)
10 20 25 50 100
n= 0,013
I (mm/h)
198,0 228,0 240,0 270,0 300,0
L= 1.029,7
t
c
(min)
S
p
=
0,015909
14
13
13
12
12
Tabela 6.11 Segunda iteração para cálculo de t
c
, aplicando a equação 5.4.
T
r
(anos)
10 20 25 50 100
n= 0,013
I (mm/h)
264,0 318,0 330,0 396,0 441,6
L= 1.029,7
t
c
(min)
S
p
= 0,015909
12
11
11
10
10
Tabela 6.12 Terceira iteração para cálculo de t
c
, aplicando a equação 5.4
T
r
(anos)
10 20 25 50 100
n= 0,013
I (mm/h)
294,0 360,0 378,0 456,0 510,0
L= 1.029,7
t
c
(min)
S
p
= 0,015909
12
11
11
10
9
Tabela 6.13 Quarta iteração para cálculo de t
c
, aplicando a equação 5.4
T
r
(anos)
10 20 25 50 100
n= 0,013
I (mm/h)
294,0 360,0 378,0 456,0 552,0
L= 1.029,7
t
c
(min)
S
p
= 0,015909
12
11
11
10
9
Na tabela 6.14 é possível verificar que, em intervalos de duração de
precipitação vizinhos, as intensidades de precipitação por vezes são muito próximas, e
essa é uma das razões pelas quais a equação converge rapidamente.
Os valores grafados em vermelho são as intensidades precipitadas em função
do período de retorno e da duração da precipitação (t
c
). Na tabela 6.15 estão resumidos
os valore finais de t
c
, I
p
ou I e P.
Vale ressaltar que os valores obtidos são válidos para a micro-bacia em
questão, selecionada para testar o modelo proposto. Para outras regiões da mesma
150
macro-bacia deverão ser aplicados os mesmos algoritmos para se concluir os tempos
de concentração e as intensidades precipitadas para cada uma destas micro-bacias.
Entretanto, pode-se afirmar desde já que como as características geométricas destas
bacias não são muito diferentes, os tempos de concentração terão a mesma ordem de
grandeza.
Tabela 6.14 Intensidades de Precipitação (I ou I
p
) e Altura Precipitada (P) em função do
T
r
e do t
c
t
c
Tr (anos) 10 Tr (anos) 20 Tr (anos) 25 Tr (anos) 50 Tr (anos) 100
P24hs(mm)
209,19 P24hs(mm)
241,35 P24hs(mm)
251,55 P24hs(mm)
282,97 P24hs(mm)
314,16
P
I
P
I
P
I
P
I
P
I
(min)
(mm) (mm/min)
(mm) (mm/min)
(mm) (mm/min)
(mm) (mm/min)
(mm) (mm/min)
5
47,64 9,53 54,96 10,99 57,29 11,46 64,44 12,89 71,54 14,31
9
54,86 6,10 63,29 7,03 65,96 7,33 74,20 8,24 82,38 9,15
10
56,26 5,63 64,91 6,49 67,65 6,77 76,10 7,61 84,49 8,45
11
57,56 5,23 66,41 6,04 69,22 6,29 77,87 7,08 86,45 7,86
12
58,78 4,90 67,81 5,65 70,68 5,89 79,51 6,63 88,27 7,36
13
59,92 4,61 69,13 5,32 72,05 5,54 81,05 6,23 89,98 6,92
14
60,99 4,36 70,37 5,03 73,34 5,24 82,51 5,89 91,60 6,54
15
62,01 4,13 71,54 4,77 74,57 4,97 83,88 5,59 93,13 6,21
20
66,45 3,32 76,66 3,83 79,90 3,99 89,88 4,49 99,78 4,99
25
70,10 2,80 80,88 3,24 84,29 3,37 94,82 3,79 105,27 4,21
30
73,24 2,44 84,49 2,82 88,06 2,94 99,06 3,30 109,98 3,67
60
86,49 1,44 99,79 1,66 104,00 1,73 116,99 1,95 129,89 2,16
360
130,93 0,36 151,06 0,42 157,44 0,44 177,11 0,49 196,63 0,55
480
144,31 0,30 166,49 0,35 173,52 0,36 195,20 0,41 216,71 0,45
600
155,61 0,26 179,53 0,30 187,12 0,31 210,49 0,35 233,69 0,39
720
165,50 0,23 190,94 0,27 199,01 0,28 223,87 0,31 248,54 0,35
Tabela 6.15 Valores de t
c
, I
p
e P
calculados pelo Método da Onda
Cinemática
T
r
(anos)
t
c
(min)
I
p
(mm/min)
P
(mm)
10
12 4,9 58,8
20
11 6,0 66,0
25
11 6,3 69,3
50
10 7,6 76,0
100
9 9,2 82,8
151
6.4 SELEÇÃO DO “SOFTWARE” SIG ADEQUADO AO TRABALHO
A matriz que representa, simplificadamente, o processo de seleção da melhor
opção, com as informações necessárias à avaliação de cada alternativa está
apresentada na tabela 6.16. As avaliações das opções segundo os critérios propostos,
está apresentada na tabela 6.17. Esta matriz, dentro dos Métodos de Auxílio à Tomada
de Decisão é chamada Matriz “Pay-off”, ou Matriz de Decisão.
Tabela 6.16 Dados de cada um dos “softwares” frente os critérios de avaliação
Peso
Função de
Valor
Map-
guide
Geo-
media
Terra-
View
Spring
Arc-
GIS
Existe no ambiente
corporativo e/ou na RPBC?
0,10 Sim = 5
Não = 2
N N S S S
Existem outros trabalhos
neste SIG dentro da RPBC?
0,15 Sim = 5
Não = 2
N N N N S
Custo do software* (em R$) 0,10
**equação
(5.6)
30.000 10.000 0 0 60.000
Facilidade de Uso 0,15 Muito amigável =5
Nada amigável =0
5 2 3 1 4
Adaptado à Aplicação 0,20 Muito adaptado =5
Nada adaptado =0
3 1 2 0,5 3
Tempo de existência no
mercado
0,15 +20 anos = 5
+10 anos = 4
+6 anos = 3
+3 anos = 2
até 3 anos=1
versão Beta = 0
+10 +20 +3 +10 +20
Ferramentas disponíveis e
compatibilidade com outros
softwares
0,15 Muitas= 5
Nenhuma=0
4 2 3 2 4
Somatória Total dos Pesos:
1,00
Uma vez determinada a matriz “pay-off”, aplica-se as equações (5.7), (5.8) e
(5.9) para se determinar a hierarquização das opções, indicando a que possui o melhor
desempenho no conjunto completo dos parâmetros de relevância:
152
S
S
wii
ii
S
i
n
i
s
ff
xff
l
1
,
*
*
1
)(
−
−
=
Σ
=
α
i
wii
n
i
s
fxfl
α
,
1
)( −=
Π
=
Tabela 6.17 Matriz “pay-off” para a seleção da melhor opção de software.
Peso
Mapguide
Geomedia
TerraView
Spring
ArcGIS
Existe no ambiente corporativo e/ou na
RPBC?
0,10 2 2 2 5 5
Existem outros trabalhos neste SIG
dentro da RPBC?
0,15 2 2 2 2 5
Custo do software* (em R$) 0,10 1,67 3 5 5 1
Facilidade de Uso 0,15 5 2 3 1 4
Adaptado à Aplicação 0,20 3 1 2 0,5 3
Tempo de existência no mercado 0,15 4 5 2 4 5
Ferramentas disponíveis e
compatibilidade com outros softwares
0,15 4 2 3 2 4
Somatória Total dos Pesos:
1,00
• Programação por Compromisso (CP):
(5.7)
em que l
s
é a avaliação da opção x frente a todos os parâmetros propostos,
conforme observado na tabela 6.17. O numerador da equação é, basicamente, uma
medida de distânica, isto é, a medida da distância entre o melhor desempenho possível
e a posição da avaliação da opção em questão. Assim sendo, o método CP avalia as
opções segundo a distância para a opção ideal (e irreal), que é aquela que tem o
desempenho máximo frente a todos os parâmetros (ZUFFO, 1998). Portanto, quanto
menor a distância (e menor o resultado da somatória) melhor a alternativa. Na tabela
6.18 fornece-se o resultado da avaliação e da hierarquização de cada opção (l
s
),
utilizando-se o método CP.
• Teoria dos Jogos Corporativos (CGT):
(5.8)
em que l
s
é a avaliação da opção x frente a todos os parâmetros propostos,
conforme tabela 6.19. A subtração indica a distância entre a opção em questão e o pior
desempenho, ou ainda, a situação atual (sem a decisão que irá mudá-la), em um termo,
o “status quo”. Assim sendo, a melhor opção é a que estiver mais longe do mau
153
desempenho e/ou do “status quo”. Na tabela 6.19 fornece-se a avaliação e a
hierarquização das opções, utilizando-se o CGT.
Tabela 6.18 Avaliação das opções utilizando-se o método CP.
Peso
f
i
*
f
i,w
Mapguide
Geomedia
TerraView
Spring
ArcGIS
Existe no ambiente corporativo e/ou
da RPBC?
0,100
5,00
2,00
0,1000 0,1000 0,1000 0,0000
0,0000
Existem outros trabalhos neste SIG
dentro da RPBC?
0,150
5,00
2,00
0,1500 0,1500 0,1500 0,1500
0,0000
Custo do software 0,100
5,00
1,00
0,0833 0,0500 0,0000 0,0000
0,1000
Facilidade de uso 0,150
5,00
1,00
0,0000 0,1125 0,0750 0,1500
0,0375
Adaptado à aplicação 0,200
3,00
0,50
0,0000 0,1600 0,0800 0,2000
0,0000
Tempo de existência no mercado 0,150
5,00
2,00
0,0500 0,0000 0,1500 0,0500
0,0000
Ferramentas disponíveis e
compatibilidade com outros software
0,150
4,00
2,00
0,0000 0,1500 0,0750 0,1500
0,0000
Resultado da Avaliação (
l
s
)
0,3833
0,7225
0,6300
0,7000
0,1375
Posição
2
o
.
5
o
.
3
o
.
4
o
.
1
o
.
Tabela 6.19 Avaliação das opções utilizando-se o método CGT.
Peso
f
i,w
Mapguide
Geomedia
TerraView
Spring
ArcGIS
Existe no ambiente corporativo e/ou da
RPBC? 0,100
1,50
0,9330
0,9330
0,9330
1,1335
1,1335
Existem outros trabalhos neste SIG
dentro da RPBC? 0,150
1,50
0,9013
0,9013
0,9013
0,9013
1,2067
Custo do software 0,100
0,50
1,0158
1,0960
1,1623
1,1623
0,9330
Facilidade de uso 0,150
0,50
1,2531
1,0627
1,1473
0,9013
1,2067
Adaptado à aplicação 0,200
0,00
1,2457
1,0000
1,1487
0,8706
1,2457
Tempo de existência no mercado 0,150
1,50
1,1473
1,2067
0,9013
1,1473
1,2067
Ferramentas disponíveis e
compatibilidade com outros software 0,150
1,50
1,1473
0,9013
1,0627
0,9013
1,1473
Resultado da Avaliação (
l
s
)
1,2281
0,8827
1,1917
0,9644
1,7669
Posição
2
o
.
5
o
.
3
o
.
4
o
.
1
o
.
• Método da Média Ponderada:
l
s
=Σ
i
n
(avaliação opção x face ao parâmetro i)*(peso parâmetro i) (5.9)
em que l
s
é a avaliação da opção x frente a todos os parâmetros propostos. Para
este método a avaliação final da opção é o melhor desempenho individual desta frente
a uma escala definida pelo decisor. Quanto mais próximo da nota máxima, melhor a
154
opção. A avaliação das opções utilizando-se este método está apresentada na tabela
6.20.
Tabela 6.20 Avaliação das opções utilizando-se o método Média Ponderada.
Por todos os métodos apresentados a hierarquização foi sempre a mesma,
restando as opções na seguinte ordem:
1
o
. – ArcGIS
®
;
2
o
. – Mapguide
®
;
3
o
. – TerraView
®
;
4
o
. – Spring
®
; e,
5
o
. – Geomedia
®
.
A decisão tomada foi pela adoção do ArcGis, seguindo a orientação dos
Métodos de Auxílio à Tomada de Decisão adotados.
Peso
Mapguide
Geomedia
TerraView
Spring
ArcGIS
Nota
Pond
Nota
Pond
Nota
Pond
Nota
Pond
Nota
Pond
Existe no ambiente corporativo
e/ou da RPBC?
0,10 2,00
0,200
2,00
0,200
2,00
0,200
5,00
0,500
5,00
0,500
Existem outros trabalhos neste
SIG dentro da RPBC?
0,15 2,00
0,300
2,00
0,300
2,00
0,300
2,00
0,300
5,00
0,750
Custo do software 0,10 1,67
0,167
3,00
0,300
5,00
0,500
5,00
0,500
1,00
0,100
Facilidade de uso 0,15 5,00
0,750
2,00
0,300
3,00
0,450
1,00
0,150
4,00
0,600
Adaptado à aplicação 0,20 3,00
0,600
1,00
0,200
2,00
0,400
0,50
0,100
3,00
0,600
Tempo de existência no mercado
0,15 4,00
0,600
5,00
0,750
2,00
0,300
4,00
0,600
5,00
0,750
Ferramentas disponíveis e
compatibilidade com outros
software
0,15 4,00
0,600
2,00
0,300
3,00
0,450
3,00
0,300
4,00
0,600
Colocação
Avaliação do software
2
o
.
3,217
5
o
.
2,350
3
o
.
2,600
4
o
.
2,450
1
o
.
3,900
155
6.5 APLICAÇÃO DO MÉTODO DE DETERMINAÇÃO DO
ESCOAMENTO SUPERFICIAL ATRAVÉS DO SIG
Para o cálculo da vazão de escoamento superficial gerado pelas precipitações
utilizou-se a formulação físico-matemática proposta no item 5.2.4. Para isso, foi optou-
se por conseguir dados do terreno a partir de dados aerofotogramétricos.
Os dados raster que foram utilizados, com integridade mínima preservada, não
possuem boa qualidade de imagem. Existem sombras, diversidade de colorações para
o mesmo tipo de cobertura de terreno e baixa resolução. Além disso estão
desatualizados, não refletindo a atual configuração da planta industrial. A imagem em
questão é apresentada na figura 6.13.
Figura 6.13 Imagem raster da planta industrial.
156
Existe mais um levantamento, com melhor resolução e mais recente (2002)
(PETROBRAS, 2007a), que atualmente está nos formatos (.jpeg) e (.gif). Entretanto,
este levantamento foi adulterado na ferramenta Microsoft Paint, incluindo logotipos
corporativos, figuras geométricas, nomes e outras alterações, que impossibilitam a sua
utilização para interpretação de imagens.
Embora a imagem não tenha a qualidade pretendida, selecionou-se um trecho
mais homogêneo para se efetuar a interpretação dos dados “raster” pelo software
“ArcINFO”, por meio das ferramentas “Spatial Analist”, dentro “Arctoolbox”.
A interpretação foi efetuada da seguinte forma:
• importação da imagem para dentro do ArcInfo, georreferenciando e
recortando a área de interesse (figura 6.14);
Figura 6.14 Trecho da imagem da refinaria, reconstituída de sobrevôo,
que foi utilizada para interpretação.
157
• a criação de um padrão de interpretação, para possibilitar a divisão da
imagem em classes discretas de interpretação de cores;
Com essa ferramenta, cria-se um padrão de interpretação, que depois é
associado à imagem, interpretando a imagem (figura 6.15);
Figura 6.15 Ambiente do ArcMap, onde existem as ferramentas de interpretação de
imagem. À esquerda, o ArcToolbox aberto, dentro do Spatial Analyst Tools, a divisão
Multivariate, e dentro desta, as ferramenta Iso Cluster e Maximum Lilkelihood.
158
• após a criação do padrão pela ferramenta “Iso Cluster”, a ferramenta
“Maximum Likelihood” cria uma interpretação da imagem segundo o padrão “isocluster”
criado.
O resultado desta interpretação é a figura 6.16.
Figura 6.16 Interpretação dos dados raster segundo 40 classes discretas. Abaixo, a
distribuição da quantidade de pixels por classe de cobrimento.
Metros
159
É importante observar que as sombras foram interpretadas como cobertura de
diferente textura do que a do restante do terreno, ficando igual a floresta densa e
úmida, que absorve muita luz, a pilha de coque (que é negro e também absorve muita
luz), assim como as estruturas em concreto sombreadas. A interpretação de mesma
identidade para texturas diferentes, assim como a interpretação da mesma cobertura
como diversas coberturas por causa da heterogeneidade de cores são problemas que
ainda não puderam ser resolvidos. Entretanto, algumas possibilidades podem ser
adotadas, como a utilização de interpolação entre geometrias pré-definidas
(interpretadas das bases de cadastro de CAD, importadas para a aplicação) e/ou
criação de polígonos a partir da imagem raster.
Foram determinadas quatro classes predominantes de recobrimento, tentou-se
reunir a maior quantidade possível de elementos similares a essas quatro categorias,
de modo a facilitar a interpretação. Esta camada de dados está ilustrada na figura 6.17.
• Aplicação do método de obtenção de C a partir de CN
Por este método, e aplicando as equações (4.60), (4.61) e (4.64) tem-se:
S = (25400/CN) – 254 (4.61)
C = (C
p
*A
p
+ C
i
*A
i
)/ A
t
(4.62)
C
p
= ( P – 0,2*S )²/ [P*(P+0,8*S)] (4.64)
Os dados para efetuar estes cálculos estão nas figura 6.17 e 6.15. Na tabela
6.21 estão resumidos os cálculos para obtenção de C para os diversos períodos de
retorno (T
r
) em questão. Observa-se que foi também utilizado o método do CN para se
calcular inclusive o C para áreas impermeáveis (ou seja C
i
), constatando que o valor de
C
i
está dentro do preconizado por Tucci, 1998.
160
Tabela 6.21 Cálculo do Coeficiente C do Método Racional utilizando-se os dados de
interpretação de imagens e de redes por meio do software SIG.
CN
Qtdd de
pixel
T
r
10
20
25
50
100
P
58,8
66,0
69,3
76,0
82,8
S
Cálculo Cp e Ci
61
14687 162,393 6,2% 8,7% 9,8% 12,1% 14,4%
69
46681 114,116 14,7% 18,0% 19,4% 22,2% 25,0%
82
88001 55,756 37,3% 41,2% 42,8% 45,9% 48,7%
98
63713 5,184 90,1% 91,2% 91,6% 92,3% 92,9%
Total de pixels
213082
C calculado
46% 49% 50% 52% 54%
Figura 6.17 Determinação do CN a partir da imagem raster.
Metros
161
Figura 6.18 Distribuição de pixels por CN identificado.
• Determinação da área de drenagem.
Para determinação da vazão gerada, por meio da equação do Método Racional
(4.52), falta a determinação da área de drenagem (A
d
). Para efetuar o cálculo desta
área foi utilizado o cadastro em CAD da refinaria, importado para o SIG em questão, e
quando da importação foram separados as estruturas, conforme a rede de drenagem
para as quais ela deveria ser encaminhada e a unidade gerencial a qual pertenciam. A
figura 6.8 dá idéia destas camadas de informação.
162
Figura 6.19 Áreas e perímetros dos locais drenados para a rede W-14 na ARLE.
Observe que as áreas da tancagem não estão totalmente impressas na figura
6.19 (pois esta começa no item 9), isto porque são muitos e não seriam legíveis. Os
resumos das áreas estão apresentados na figura 6.9.
N
o
do item
Perímetro
Área
N
o
do item
Perímetro
Área
N
o
do item
Perímetro
Área
N
o
do item
Perímetro
Área
Metros
163
Figura 6.20 Áreas resumidas por unidade gerencial – contribuição para W-14.
Aplicando a equação (4.52) para os dados obtidos, resultados estão na tabela
6.22.
Tabela 6.22 Cálculo das vazões pela equação do Método Racional.
Descrição A
d
(m²)
T
r
10
20
25
50
100
I
4,9
6,0
6,3
7,6
9,2
C
46%
49%
50%
52%
54%
Tancagem 57.516,5
Q (m³/h)
7.782
10.106
10.869
13.701
17.247
Pátio de Bombas da ARLE 9.013,9
1.220
1.584
1.703
2.147
2.703
URE e HDT 51.107,3
6.915
8.980
9.658
12.174
15.325
UCP-II ou COQUE II 117.267,9
15.866
20.605
22.161
27.935
35.163
Vazão total (m³/h)
31.782
41.2
76
44.392
55.958
70.437
Volume superficial em 10 min (tc)
-
m³
5.297
6.879
7.399
9.326
11.740
Metros
N
o
do item
Área mínima
Área máxima
Soma das áreas
N
o
do item
Área mínima
Área máxima
Soma das áreas
N
o
do item
Área mínima
Área máxima
Soma das áreas
N
o
do item
Área mínima
Área máxima
Soma das áreas
164
165
7. DISCUSSÃO
Diante dos objetivos propostos e dos resultados apresentados, pode-se
ressaltar os principais pontos:
• com relação á equação desenvolvida, comparada a Magni e Mero, 1986, os
valores de precipitação obtidos pela equação atualmente desenvolvida são
sensivelmente superiores conforme demonstrado na tabela 7.1;
Tabela 7.1 – Comparação entre os valores obtidos com a equação de chuva
desenvolvida neste trabalho e a de Magni e Mero, 1986.
Tr(anos)
Neste trabalho
Magni e Mero, 1986
Diferença em %
10
202,3 182,6
10,80
20
233,4 209,9
11,19
25
243,3 218,6
11,30
50
273,7 245,3
11,57
100
303,8 271,8
11,79
Acréscimo médio - equação presente
11,33
• é importante notar também que, conforme avança-se no período de retorno
Tr, a distância entre os valores de precipitação de um dia para ambas as equações
tendem a divergir ligeiramente (ver tabela 7.1);
• foram comparadas as alturas precipitadas obtidas a partir da equação de
alturas preconizada Magni,1984 e com utilização dos coeficientes preconizados pela
CETESB (que são os preconizados pelonextinto DNOS), corrigidos. Verificou-se que os
coeficientes obtidos com a equação de Magni, 1984 eram superiores aos de
CETESB/DNOS, mesmo após a correção proposta por Weiss, (ver tabela 7.2);
166
Tabela 7.2 – Comparação entre os coeficientes para cálculo das alturas
precipitadas a partir da equação de chuva.
Nº de Ordem
∆
t1 (min)
∆
t2 (min)
CETESB Corrigido
Magni, 1984
Di
ferença, %
1 5 1440 0,125 0,228 83%
2 10 1440 0,185 0,269 46%
3 15 1440 0,234 0,296 27%
4 20 1440 0,268 0,318 18%
5 25 1440 0,299 0,335 12%
6 30 1440 0,321 0,350 9%
12 60 1440 0,424 0,413 -3%
72 360 1440 0,721 0,626 -13%
96 480 1440 0,781 0,690 -12%
120 600 1440 0,821 0,744 -9%
144 720 1440 0,851 0,791 -7%
• nota-se que para durações menores, a diferença entre os coeficientes é muito
substancial e relevante. E mais, importante, as atuais medidas de precipitação que vêm
sendo efetuadas na refinaria indicam a ocorrência de pancadas de chuvas intensas,
cujas alturas precipitadas têm mais aderência com a correlação preconizada por Magni,
1984, associadas com as precipitações de um dias obtidas pela equação de chuva
deste trabalho. Isto mostra que, apesar da correção de Weiss, 1964, ser válida e
melhorar a aderência da curva de coeficientes da CETESB em relação ao clima
particular onde a área de estudo está inserida, esta correção é insuficiente para o caso
considerado;
• a comparação entre os valores obtidos a partir da equação de Otto Pfafstetter
e a desenvolvida neste trabalho estão nas tabelas 7.3, 7.4, 7.5 e 7.6:
Tabela 7.3 Comparação entre os valores obtidos neste trabalho e os de Pfafstetter –
24hs
24 hs
N
S
I
Neste trabalho
Pfafstetter,
Santos
Diferença
Pfafstetter, Itapema
Diferença
T (anos)
ht,T (mm)
I (mm/min)
ht,T (mm)
I (mm/min)
((S
-
N)/N)
ht,T (mm)
I (mm/min)
((I
-
N)/N)
10 209,19 0,15 233,04 0,16 11,40% 240,00 0,17 14,73%
20 241,35 0,17 268,65 0,19 11,31% 273,98 0,19 13,52%
25 251,55 0,17 280,32 0,19 11,44% 285,36 0,20 13,44%
50 282,97 0,20 317,38 0,22 12,16% 322,27 0,22 13,89%
100 314,16 0,22 356,00 0,25 13,32% 361,93 0,25 15,20%
Dif. média ((S-N)/N) 11,44% Dif. média ((I-N)/N) 13,89%
167
Tabela 7.4 Comparação entre os valores obtidos neste trabalho e os de Pfafstetter – 30
min
30 min
N
S
I
Neste trabalho
Pfafstetter, Santos
Diferença
Pfafstetter, Itapema
Diferença
T (anos)
ht,T (mm)
I (mm/min)
ht,T (mm)
I (mm/min)
((S
-
N)/N)
ht,T (mm)
I (mm/min)
((I
-
N)/N)
10 73,24 2,44 56,35 1,88 -23,06% 89,51 2,98 22,22%
20 84,49 2,82 62,53 2,08 -25,99% 99,81 3,33 18,14%
25 88,06 2,94 64,49 2,15 -26,76% 103,04 3,43 17,01%
50 99,06 3,30 70,54 2,35 -28,79% 112,84 3,76 13,91%
100 109,98 3,67 76,58 2,55 -30,37% 122,44 4,08 11,33%
Dif. média ((S-N)/N) -26,76% Dif. média ((I-N)/N) 17,01%
Tabela 7.5 Comparação entre os valores obtidos neste trabalho e os de Pfafstetter – 15
min
15 min
N
S
I
Neste trabalho
Pfafstetter, Santos
Diferença
Pfafstetter, Itapema
Diferença
T (ano
s)
ht,T (mm)
I (mm/min)
ht,T (mm)
I (mm/min)
((S
-
N)/N)
ht,T (mm)
I (mm/min)
((I
-
N)/N)
10 62,01 4,13 37,30 2,49 -39,84% 66,84 4,46 7,79%
20 71,54 4,77 41,19 2,75 -42,42% 74,54 4,97 4,19%
25 74,07 4,94 42,45 2,83 -42,69% 76,94 5,13 3,88%
50 100,33 6,69 46,37 3,09 -53,79% 84,27 5,62 -16,01%
100 111,39 7,43 50,37 3,36 -54,78% 91,43 6,10 -17,92%
Dif. média ((S-N)/N) -42,69% Dif. média ((I-N)/N) 3,88%
Tabela 7.6 Comparação entre os valores obtidos neste trabalho e os de Pfafstetter – 5
min
5 min
N
S
I
Neste trabalho
Pfafstetter, Santos
Diferença
Pfafstetter, Itapema
Diferença
T (anos)
ht,T (mm)
I (mm/min)
ht,T (mm)
I (mm/min)
((S
-
N)/N)
ht,T (mm)
I (mm/min)
((I
-
N)/N)
10 47,64 9,53 17,44 3,49 -117,13% 31,93 6,39 -32,98%
20 54,96 10,99 19,07 3,81 -119,03% 34,92 6,98 -36,47%
25 57,29 11,46 19,59 3,92 -119,52% 35,87 7,17 -37,40%
50 64,44 12,89 21,19 4,24 -120,84% 38,80 7,76 -39,79%
100 71,54 14,31 22,80 4,56 -121,87% 41,74 8,35 -41,65%
Dif. média ((S-N)/N) -119,52% Dif. média ((I-N)/N) -37,40%
Das tabelas acima infere-se que para os valores de 24hs, os valores obtidos
pelo desenvolvimento das equações de Otto Pfafstetter são superiores. Entretanto, para
as dimensões das microbacias que se encontram neste local, não existe tempo de
concentração sequer próximo a este valor.
168
Para os valores de 30 min, apenas 3 valores obtidos a partir do posto
meteorológico de Itapema se encontram ligeiramente superiores aos obtidos neste
trabalho. Para os valores obtidos para 5 e 15 min, todos os obtidos neste trabalho são
razoavelmente superiores. Em especial, os valores obtidos para os tempo de
concentração de 5 min do posto de Santos são menos da metade dos obtidos neste
trabalho. Como a ordem de grandeza dos tempos de concentração da refinaria giram
em torno de 10 a 20 minutos, os erros em adotar a formulação de Otto Pfafstetter levam
ao subdimensionamento das instalações, assim como à perda de confiabilidade do
sistema;
• o valor do tempo de concentração obtido pelo método “Califórnia Culverts
Pratice” foi sensivelmente mais alto, quase 50%, em relação ao obtido pelo método da
Onda Cinemática (ver p.112). Isto ressalta a importância de se utilizar este último
método, pois a aceleração que a lâmina d’água precipitada provoca no escoamento não
pode ser desprezada, principalmente quando são tratados locais onde as precipitações
são particularmente intensas, como as da região da Baixada Santista;
• a interpretação das imagens dentro do ambiente SIG precisa de dados muito
bons de entrada, isto é, imagens obtidas e corrigidas adequadamente, para poder
apresentar os excelentes resultados preconiczados. Deve-se associar a aplicação
existente, dentro do “software” escolhido, rotina programável de forma a permitir a
homogeneização da superfície dentro de máscaras-polígonos onde a textura é
conhecida. Entretanto, mesmo com muitas imprecisões associadas foi possível obter
um tratamento de imagens que permitiu exemplificar a aplicação do conceito e da
ferramenta;
• a obtenção do coeficiente de escoamento superficial C para o método
racional a partir de CN mostrou ser particularmente interessante dentro do ambiente
SIG. É fácil associar as tabelas de dados às imagens e aos dados geométricos, e não é
necessário saber as áreas envolvidas: a proporção entre os pixels reconhecidos
permite a plena aplicação do método preconizado por Tucci, 2000;
• a importação dos dados da rede ocorreu sem problemas significativos. Os
problemas reais que impediram a plena utilização das ferrmentas de rede do “software”
foram: a falta de cadastro das redes enterradas da RPBC, as redes cadastradas
169
possuem muita incidência de declividades negativas e trechos afogados, o que impede
a utilização de equações como a de Manning, ou ainda, a equação universal para
escoamento livre, pois o trecho afogado se torna trecho com escoamento forçado, com
bolsões de ar interno. O “software” reconheceu a rede interligada e contínua, entretanto
não conseguiu dar direções de fluxo, pois as confusas declividades assim não permitem
(ver figura 6.1);
• fisicamente este resultado é importante, pois provém de outro fenômeno
indesejado: as declividades negativas são muitas vezes resultado dos recalque sofridos
por estas redes de drenagem. Estas redes já estão sendo analisadas e existem estudos
para se recuperar/reparar estas redes. O resultado obtido pode ajudar a reforçar a
necessidade de recuperação/reparação;
• as rotinas iterativas que foram utilizadas para aplicar as equações dos
métodos propostos deverão ser programadas em VBA dentro ambiente SIG, pois o
“software” não possui suporte amigável para introdução de rotinas iterativas com
equações complexas. Assim os resultados foram obtidos com o suporte de planilhas
excel;
• os volumes obtidos de precipitação e de vazão gerados assustam e vêm
reforçar o sentimento dos gestores e operadores do sistema, quais sejam:
o que o sistema existente é dependente dos inúmeros diques existentes
na refinaria, que são os diques e sub-diques de tanques e outras
tantas piscinas de retenção dentro das unidades de processo,
tratamento e/ou administrativas;
o que mesmo chuvas de tempo médio de recorrência, 10 anos,
provocam vazões altíssimas, e que por vezes terminam por saturar
estes sistemas de drenagens (redes de W-4 e W-14), que possuem
bacias de retenção/detenção para emergência (vulgarmente
conhecidos como piscinões), uma vez que ETDI da RPBC trata no
máximo, um total de 1400 m
3
/h, valor muito inferior aos 31.782 m³/h
gerados pela referida chuva de T
r
= 10 anos;
• as ampliações que estão sendo propostas na refinaria, que totalizam só na
área leste da RPBC, e para a nova carteira de diesel, aproximadamente mais 40.000 m²
170
de área impermeabilizada junto à área de tancagem deverão ser mais cuidadosamente
pensadas, para não resultar na inviabilização da operação da refinaria por causa da
falta de capacidade da infra-estrutura de drenagem que deve ser a ela associada. Estes
40.000 m², conforme o método racional resultará em:
Q
d
= C * I * A = 0,46* 4,9 * 40.000 * 0,06 = 5.412m³/h;
Q = 5412/6 = 902 m³
Para T
r
= 10 anos e t
c
= 10 min;
• o volume das redes, somados, perfaz um total de 508 m³ (valor retirado dos
dados do modelo da rede, com um exemplo das planilhas obtidas na p. 111), e as 90
junções ou poços de visita/inspeção, têm um volume médio estimado de 0,8 m³, perfaz
mais aproximadamente 72 m³. Assim as redes conseguem reservar, em um pico de
cheia quase 600 m³. Algo entorno de 10% dos volumes gerados por uma chuva de 10 e
de 20 anos de retorno (para os volumes gerados por chuva, ver tabela 6.21). Assim,
estas redes conseguem reservar apenas o 1º minuto de uma chuva crítica (de período
de retorno de aproximadamente 10 a 20 anos) de 10 minutos. Existe outro tanque que
armazena e abate o pico de cheia, o P-8404, com cerca de 4.000m³ (volume máximo).
Se for acrescentado mais aproximadamente 15% a 10% (isto é, o resultado obtido logo
acima, de 5.412 m³/h, em relação às vazões de período de retorno de 10 a 20 anos,
respectivamente, 31.782 m³/h e 41.276 m³/h) a esta vazão e volume gerado,
certamente estará sendo reduzido o tempo de manobra para a prevenção de
transbordamentos e de perda de controle do sistema. As conseqüências desta perda de
controle podem ser desastrosas; e,
• a análise da infra-estrutura de transporte, de saneamento básico, de
prevenção de riscos deve ser exaustivamente analisada antes de ser decidido o
investimento do capital em ampliações e aumento de impermeabilizações, porque a
falta de infra-estrutura para comportar as atividades antrópicas e industriais pode
inviabilizar a operação e concretização do investimento. E mais, com as atualizações da
legislação ambiental vigente, as visíveis mudanças climáticas e as alterações do “status
quo” do conhecimento e da ciência, as premissas de análise de projetos e
171
investimentos devem ser constantemente analisadas, revisadas e atualizadas,
alinhando-se com as fronteiras tecnológicas do conhecimento.
172
173
8. CONCLUSÕES
Em relação aos objetivos inicialmente propostos, tem-se que:
• os mesmos não foram atingidos integralmente uma vez que a modelagem do
banco de dados dentro do software SiG não pode ser concluída ainda;
• o arcabouço lógico proposto faz sentido, isto é, o fluxograma do modelo
proposto pela figura 5.3 e as camadas de informação que foram indicadas na tabela 5.9
possuem aderência co a representação da realidade;
• o arcabouço físico-matemático proposto é consistente e pode ser aplicado a
situação das drenagens de efluentes e águas pluviais da refinaria RPBC;
• a ferramenta SIG escolhida é adequada à aplicação proposta;
• os altíssimos volumes obtidos de efluentes para a área piloto, ou seja, para
uma pequena parte da refinaria, indicam que é extremamente necessária a revisão da
política de gestão destes efluentes, aumentando a segregação destes efluente,
minimizando a geração, aumentando o reuso dos mesmos dentro do processo
produtivo; e,
• que o ritmo de investimento em ampliações do parque industrial, aumentando
as impermeabilizações dentro do ambiente industrial, num local onde as precipitações
bastante intensas, deve ser pautado pela mudança na gestão das questões dos
recursos hídirocos, sob pena de, em breve, ao sobrecerregar excessivamente os
sistemas de drenagem e de contingência/emergência estes venham a inviabilizar a
operação de toda a planta industrial.
174
RECOMENDAÇÕES PARA DESENVOLVIMENTO FUTURO DO TRABALHO
DE DOUTORADO:
• término da modelagem do banco de dados dentro do software ArcINFO;
• introdução da simulação das válvulas dos diques de tanques, das estações
elevatórias de efluentes nas redes;
• introdução das vazões geradas localmente pelos processos industriais, e que
são lançadas nos sistemas de W-4 e W-14, para resultar em modelo representativo de
todo o processo;
• simulação da impermeabilização das superfícies pelas novas instalações que
estão sendo executadas pela Petrobrás na RPBC;
• atualmente, a RPBC está implantando alguns medidores/totalizadores de
vazões, e poder-se-á além de simular as vazões, efetuar a calibração do modelo;
• proposição de medidas de segregação de efluentes, de amortização de picos
de cheias, de reuso de efluentes, minizando os volumes de tratamento; e,
• proposição das tecnologias para recuperação/reparação dos sistemas de
drenagens de efluentes.
175
REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS
ABRAMOVAY, M. et al. Juventude, Violência e Vulnerabilidade Social na América
Latina: Desafio para Políticas Públicas. Brasília: UNESCO/BID, 2002. Disponível
em:< http://unesdoc.unesco.org/images/0012/001271/127138por.pdf >. Acesso em: 15
dez. 2007. 184 p.
ALEM Sº, P.; TSUTIYA, M.T. Coleta e transporte de esgoto sanitário. 2. ed. São
Paulo: Departamento de Engenharia Hidráulica e Sanitária da EPUSP, 2000. 548 p.
[ANA] BRASIL. Agência Nacional das Águas. Disponibilidade e demandas de
recursos hídricos no Brasil. Brasília: ANA, 2007. Disponível em:
<http://www.ana.gov.br/AcoesAdministrativas/CDOC/Catalogo_Publicacoes/2_volume_
2_ANA.pdf >. Acesso em: 22 agosto de 2007.
BANA E COSTA, C.A.; STEWART, T.J.; VANSNICK, J. C. Multicriteria decision
analysis: Some thoughts based on the tutorial and discussion sessions of the ESIGMA
meetings. European Journal of Operational Research, Amsterdan, 99, p. 28-37,
1997.
BLAINEY, Geoffrey. Uma breve história do mundo. Versão brasileira. São Paulo:
Fundamento, 2007. 342 p.
BOTELHO, M. H. C. Águas de Chuva: engenharia das águas pluviais nas cidades.
2. ed. São Paulo: Edgard Blücher, 1998. 240 p.
BRASIL. Ministério dos Transportes. Anuário 2000. Acesso em: 5 dez. de 2007.
Disponível em: <http://www.transportes.gov.br/>
CÂMARA, G. et al. Anatomia de Sistema de Informação Geográfica. Campinas:
Instituto de Computação, UNICAMP, 1996. 197 p.
CANHOLI, A. P. Drenagem Urbana e Controle de Enchentes. São Paulo: Oficina de
Textos, 2005. 302 p.
CAVALCANTI, C. Uma tentativa de caracterização da economia ecológica. Ambiente e
Sociedade: UNICAMP/NEPAN, Campinas, vol. VII, nº 1, p. 149-156, jan./jun. 2004.
176
[CETESB] SÃO PAULO. Companhia de Tecnologia de Saneamento Ambiental.
Qualidade das Águas Interiores no Estado de São Paulo – Série de Relatórios:
Anexo V – Índice de Qualidade das Águas. São Paulo, 2006. Disponível em:
<http://www.cetesb.sp.gov.br/Agua/rios/indice_iap.asp>. Acesso em: 5 jul. 2007.
[CODESP] COMPANHIA DOCAS DO ESTADO DE SÃO PAULO. Santos e suas
características - Série histórica de movimentação. Santos, SP: Porto de Santos,
2007. Acesso em: 5 dez. 2007. Disponível em:
<http://www.portodesantos.com/doc/nav.php?a=historico_carga&d=negocios>
COUTO, J. M. Entre estatais e transnacionais: o pólo industrial de Cubatão. Tese
(Doutorado em Ciências Econômicas). Instituto de Economia, Universidade Estadual de
Campinas, Campinas, 2003. Disponível em:
<http://libdigi.unicamp.br/document/?code=vtls000289880>. Acesso em: 22 dez. 2007.
CRUZ, P. T. et al. Concepts on the design of dams for debris-flows mitigation. In:
INTERNATIONAL SYMPOSIUM ON LANDSLIDES (ISL), 9º, 2004, Rio de Janeiro.
Anais. Londres: ISL.
CRUZ, P.T. et al. “Debris Flows” em Cubatão, S. Paulo: Obras de Controle e Impactos
Ambientais. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE MECÂNICA DOS SOLOS E
ENGENHARIA GEOTÉCNCIA, 11º, 1998, Brasília. Anais. Brasília: XI COBRAMSEG,
1998, vol. II, p. 1265-1273.
[DECC] NEW SOUTH WALES GOVERNMENT(Australia). Department of Environment
and Climate Change. Stormwater first flush pollution. Disponível em:
<http://www.environmhtent.nsw.gov.au/mao/stormwater.htm>. Acesso: 26 mar. 2007.
[DAEE] SÃO PAULO (Estado). Departamento de Águas e Energia do Governo do
Estado de São Paulo. Dados Pluviométricos e Dados Pluviográficos. Disponível em:
<http://www.sigrh.sp.gov.br/cgi-bin/bdhm.exe/plu>. Acesso em: 12 jan. 2007.
[DAEE] SÃO PAULO (Estado). Departamento de Águas e Energia do Governo do
Estado de São Paulo. Equações de Chuvas Intensas do Estado de São Paulo.
Disponível em: <http://www.sigrh.sp.gov.br/sigrh/basecon/ecisp/PlugDAEE.pdf>.
Acesso em: 12 jan. 2008.
[DAEE] SÃO PAULO (Estado). Departamento de Águas e Energia do Governo do
Estado de São Paulo. Dados Pluviométricos e Dados Pluviográficos. Disponível em:
<http://www.sigrh.sp.gov.br/cgi-bin/bdhm.exe/plu>. Acesso em: 12 jan. 2007.
DYER, J.S. et al. Multicriteria Decision Making, Multiattribute Utility Theory: The next ten
years. Management Science. Evanston, IL, USA, vol. 38, p 645-654, 1992.
ELMAHDI, A.; KHEIRELDIN, K.; HAMDY, A. GIS and Multi-Criteria Evaluation:
Robust Tools for Integrated Water Resources Management. Johannesburg, South
Africa: Water International, © Intenational Water Resources Association. 2006, Vol. 31,
n
o
4, pg. 440-447.
177
ESRI. Environmental Systems Research Institute. Redlands, USA Disponível em:
<http://www.esri.com>. Acesso em: jul., ago. e dez. 2007.
ESTEVES, R. L. Estratégias Metodológicos da Bacia Escola para o Gerenciamento
Ambiental da Drenagem Urbana. São Carlos: Programa Institucional de Bolsas de
Iniciação Científica (PIBIC), 2003. Relatório Final. Disponível em:
<http://www.shs.eesc.usp.br/pessoal/docentes/technotes/31/Esteves-Relatorio-PIBIC-
CNPq-EESC-USP-Sao%20Carlos-2003.pdf>. Acesso em: 05 dez. 2007. 61 p.
[FUNDESPA] FUNDAÇÃO DE ESTUDOS E PESQUISAS AQUÁTICAS. Estudos e
Diretrizes para Otimização da Captação de Água pela Refinaria Presidente
Bernardes no Rio Cubatão. São Paulo: 2007. Relatório Técnico.
GARCEZ, L. N.; ALVAREZ, G. A. Hidrologia. 2. ed. São Paulo: Edgard Blücher, 1988.
292 p.
GOOGLE. Imagens da área de Cubatão. Acesso em: 10 maio 2007. Disponível em: <
kh.google.com>
GUTBERLET, J. Cubatão: Desenvolvimento, Exclusão Social e Degradação
Ambiental. Tradução Kay-Uwe Gutberlet. Ed. rev. São Paulo: EDUSP/Fapesp, 1996.
248 p.
HEZOLINEM. Catálogo do Promark. Acesso em: 22 mai. 2007.Disponível em:
<http://www.hezolinem.com/anexos/produto430/Informativo%20Promark%203.pdf>
[IBGE] BRASIL. Instituto Brasileiro de geografia e Estatística. Brasília (IBGE). Pesquisa
de Informações Básicas Municipais. Acesso em: 11 jul. 2007. Disponível em:
<http://www.ibge.gov.br/paisesat/main.php>.
[INPE] BRASIL. Ministério da Ciência e da Tecnologia. Instituto Nacional de
Pesquisas Espaciais. Acesso em: 12 jul. 2007.Disponível em:< htttp://www.inpe.br>.
LANÇA, R. M. M. Contribuição para o Estudo de Cheias Recorrendo a um Modelo
Distribuído. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Solo e Água). Universidade de
Évora, Universidade Nova de Lisboa, Faro, Portugal, 2000. Acesso em: 18 maio 2007.
Disponível em: <http:// www.ualg.pt/~ruilanca>.
MACHADO, C. J. S. Recursos Hídricos e Cidadania no Brasil: Limites, Alternativas e
Desafios. Ambiente e Sociedade: UNICAMP/NEPAN, Campinas, vol. VI, nº 2, p. 121-
136, jui/dez 2003.
MAGNI, N. L. G. Estudo Pontual de Chuvas Intensas: Proposição e análise de uma
metodologia de estudo das relações intensidade-duração-freqüência definidas
para um ponto. Dissertação (Mestrado em Engenharia Civil). Universidade de São
Paulo, Escola Politécnica, São Paulo, 1984.
178
MAGNI, N. L. G.; MERO, F. Precipitações Intensas no estado de São Paulo. São
Paulo: EPUSP e CTH, 1986, p. 95 apud THOMAZ, P. Cálculos Hidrológicos e
Hidráulicos para Obras Municipais. São Paulo: Navegar, 2002. 475 p.
MASSAD, F et al. Concepção e função das obras de controle de Debris Flows
construídas em Cubatão, S. Paulo, Brasil. In: CONGRESSO NACIONAL DE
GEOTECNIA, 9º, vol. III, p. 155-164, 2004, Aveiro, Portugal. Actas: Casos de
Obras.Aveiro, Portugal, 2004.
MARTINSON, B., THOMAS, T. Quantifying the First Flush Phenomenon. In:
INTERNATIONAL RAINWATER CATCHMENT SYSTEMS CONFERENCES, 12
th
.,
Nova Delhi, Ìndia, 2005. Anais eletrônicos. Acesso em: 26 mar. 2007. Disponível em:
http://www.eng.warwick.ac.uk/dtu/rwh/index.html.
METCLAF & EDDY, INC. Wastewater Engineering: Collection, Treatment, Disposal.
New York: MacGraw-Hill, 1991. 1334 p.
NEGRI, B. Concentração e desconcentração industrial em São Paulo (1880-1990).
Campinas: UNICAMP, 1996. 242 p.
OLIVEIRA, V. S. Integração SIG e Modelos de Simulação de Áreas Inundáveis:
Bacia do Rio Paranaguá. Dissertação (Mestrado em Ciências na Área de Infra-
Estrutura de Transportes, Engenharia de Infra-Estrutura Aeronáutica). Instituto
Tecnológico da Aeronáutica, Campo Montenegro, São José dos Campos, SP, 2003.
124 p.
OLIVEIRA, D. P. R. Planejamento Estratégico: Conceitos, Metodologias, Práticas.
15. ed. São Paulo: Atlas, 2001. 303 p.
[ONU] Organização das Nações Unidas. Programa das Nações Unidas para o
Desenvolvimento (PNUD) - Índice de Desenvolvimento Humano. Brasília, DF:
PNUD, 2004. Acesso em: 6 dez. 2007. Disponível em: <http://www.pnud.org.br/idh/> e
<http://www.pnud.org.br/atlas/instalacao/index.php>
PALINI, R. C. C., ZUFFO, A. C. Proposição de alternativas estruturais e não
estruturais para o combate à enchentes na Zona Norte do Município de Osasco.
In: ASSEMBLÉIA NACIONAL DA ASSOCIAÇÃO NACIONAL DOS SERVIÇOS
MUNICIPAIS DE SANEAMENTO (ASSEMAE), 36
º
, 2006, Joinville. Anais eletrônicos.
Joinville: ASSEMAE, 2006. CD-ROM.
PALINI, Rita C. C. Ferramenta de Identificação das Perdas de Desempenho em
Sistemas de Gestão. Monografia (MBA em Tecnologia e Gestão da Produção de
Edifícios). Escola Politécnica da Universidade de São Paulo, São Paulo, 2004. 63p.
PEREIRA, J. S.; LIMA, M. (org.). Petróleo, Energia Elétrica, Siderurgia: a luta pela
emanciapação – um depoimento de Jesus Soares Pereira sobre a política de
Vargas. 1ª. ed. Rio de Janeiro: Paz e Terra, 1975. 197 p.
179
[PETROBRAS] PETROLEO BRASILEIRO S.A. Banco Digital de Vídeos. Cubatão, SP:
2007. Disponível em:< http://www.rpbc.petrobras.com.br/portalnew/>. Acesso em: 12
nov. 2007a.
______. História da Petrobras. Rio de Janeiro, 2000. Disponíveis em:
<http://www2.petrobras.com.br/minisite/refinarias/portugues/ refinarias/rpbc.asp> e
<http://www2.petrobras.com.br/Petrobras/portugues/historia/index.htm>. Acesso em: 15
jul. 2007b.
______. ABAST – PE – 3AT – 00178-B – Avaliação de Empreendimentos. Rio de
Janeiro: 2007c.
______. ABAST – PE –4AT – 00173-0 – VIP – Revisões de Construtibilidade. Rio de
Janeiro: 2007d.
______. ABAST – PG – 2AT – 00044 – 0 – Gestão Ambiental de Recursos Hídricos
e Efluentes do Abastecimento. Rio de Janeiro: 2007e.
______. MG-1AT-00001-E - Manual do Modelo de Gestão do Abastecimento.. Rio
de Janeiro: 2007f.
______. N-2632 – A – Elaboração de Informações Básicas de Empreendimentos de
Transporte. Rio de Janeiro: 2007g.
______. N-2782 – A – Critérios para Aplicação de Técnicas de Avaliação de
Riscos. Rio de Janeiro: 2007h.
______. ABAST – PG – 3ATN – 00036 – Sistemática de Seleção e Implantação das
Práticas de Incremento de Valor – VIP’s. Rio de Janeiro, RJ: 2006a.
______. N-2065 – B – Elaboração de Informações Básicas de Empreendimentos de
Abastecimento. Rio de Janeiro: 2006b.
______. N-2622 – B – Resíduos Industriais. Rio de Janeiro: 2006c.
______. N-2810 – A – Gerenciamento de Recursos Hídricos e Efluentes. Rio de
Janeiro: 2005.
______. N-1601 – B – Construção de Drenagem e de Despejos Líquidos em
Unidades Industriais. Rio de Janeiro: 2003.
______.N-0038 – E – Critérios para Projeto de Drenagem, Segregação,
Escoamento e Tratamento Preliminar de Efluentes Líquidos de Instalações
Terrestres. Rio de Janeiro: 2000.
______. N-1674 – C – Projeto de Arranjo de Refinarias de Petróleo. Rio de Janeiro:
1998.
180
PFAFSTETTER, O. Chuvas Intensas no Brasil. Rio de Janeiro: Departamento
Nacional de Obras e Saneamento e Ministério da Viação e Obras Públicas, 1957 apud
GARCEZ, L. N.; ALVAREZ, G. A. Hidrologia. 2. ed. São Paulo: Edgard Blücher, 1988.
292 p.
[PLSMS] CONGRESSO DE MEIO AMBIENTE DO ABASTECIMENTO NA
PETROBRÁS, 1º, Programa de Liderança em Segurança, Meio Ambiente e Saúde.
Apresentações. Rio de Janeiro: Petrobras, 2007. CD-ROM.
POMPÊO, M. L. M. O disco de Secchi. São Paulo: USP, Instituto de
Biociências,Departamento de Ecologia, 1999. Acesso em: 24 nov. 2007. Disponível em:
<http://mpompeo1.sites.uol.com.br/>
PORTO, R. M. Hidráulica Básica. 3. ed. São Carlos, SP: EESC-USP/Projeto REENGE,
2004. 519 p
SANTOS, R. F. Planejamento ambiental: Teoria e Prática. São Paulo, Capital: Oficina
de Textos, 2004. 184 p.
[SEADE] SÃO PAULO (Estado). Fundação SEADE. Índice Paulista de
Vulnerabilidade Social (IPVS). Disponível em:
<http://www.seade.gov.br/produtos/ipvs/apresentacao.php> . Acesso em: 5 jan. 2008
SILVA, F. A. S.; RAO, T. V. R. Regimes pluviais, estação chuvosa e probabilidade de
ocorrência de veranicos no Estado do Ceará. Revista Brasileira de Engenharia
Agrícola e Ambiental. Campina Grande, PB, vol. 6, 2002, n. 3, p. 440-446.
SILVEIRA, A. L. L. Equação para os coeficientes de desagregação de chuva. Revista
Brasileira de Recursos Hídricos, Porto Alegre, vol. 5, dez./2000, n.4, p. 143-147.
TEIXEIRA, A. L. A.; CHRISTOFOLLETI, A. Sistemas de Informação Geográfica:
Dicionário Ilustrado. São Paulo, Capital: Hucitec, 1997. 244 p.
THOMAS, J. E. (org.). Fundamentos de Engenharia de Petróleo. Rio de Janeiro:
Interciência / PETROBRAS, 2004. 271 p.
TOMAZ, P. Cálculos Hidrológicos e Hidráulicos para Obras Municipais. São Paulo,
Capital: Navegar, 2002. 475 p.
TUCCI, Carlos E. M. Modelos Hidrológicos. 1. ed.. Porto Alegre: Ed. Universidade /
UFRGS / Associação Brasileira de Recursos Hídricos (ABRH), 1998. 680 p.
[UFRGS] UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO GRANDE DO SUL. Instituto de
Pesquisa Hidráulica (IPH). Acesso em: 13 jul. 2007. Disponível em: http://
www.iph.ufrgs.br.
181
[UFRJ] UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO DE JANEIRO. Medição da Transparência
da Água com disco de Secchi. Rio de Janeiro. Acesso em: 24 nov. 2007. Disponível
em: <http://www.ufrrj.br/institutos/it/de/acidentes/secc.htm>.
[UP-FF] UNIVERSIDADE DO PORTO, FACULDADE DE FARMÁCIA. Benzeno e
Derivados (Dicionário). Cidade do Porto, Portugal: 2004. Acesso em: 9 dez. 2007.
Disponível em:
<http://www.ff.up.pt/toxicologia/monografias/ano0304/Benzeno/DICIONARIO.htm>.
[USACE]. United States Army Corps Of Engineerirng. Hidrologic Engineering Center.
Acesso em: 22 maio 2007. Disponível em: <http://www.hec.usace.army.mil/>2007a
________. HEC-GeoRAS: Gis tools for support HEC-RAS using ArcGIS. User’s Manual.
Acesso em: maio 2007. Disponível em: <http://www.hec.usace.army.mil/software/hec-
ras/documents/HEC-GeoRAS4_UsersManual.pdf>2007b
[USEPA] United States Environmental Protection Agency. Federal Water Pollution
Control Act - As Amended Through P.L. 107–303.United States of America: 2002.
Acesso em: 05 set. 2007. Disponível em: <http://www.epa.gov>.
VITORINO, V. I. Monopólio, conflito e participação na gestão dos recursos hídricos.
Ambiente e Sociedade, Campinas, SP, vol. VI, jul/dez 2003, n. 2, p. 47-63.
YOUNG, C. B. e MCENROE, B. M. “Sampling Adjustment Factors for Rainfall Recorded
at Fixed Time Intervals” Journal of Hydrologic Engineering© - American Society of
Civil Engineering (ASCE), Reston, Virginia,USA, sep/oct 2003, p. 294-296.
WILKEN, P. S. Engenharia de Drenagem Superficial. São Paulo, Capital: Companhia
de Tecnologia de Saneamento Ambiental (CETESB): 1978. 478 p.
ZUFFO, A. C.; GENOVEZ, A. M. Método Multicriterial utilizado como indicador da
qualidade de água. In: CONGRESSO LATINO AMERICANO DE HIDRÁULICA, XXII,
Ciudad de Guavana, 2006. Anais de Congresso. Ciudad de Guavana, Venezuela: 2006.
ZUFFO, A.C. As Equações de Chuva são eternas?. In: CONGRESSO LATINO
AMERICANO DE HIDRÁULICA, XXI, 2004, São Pedro, SP. Anais de Congresso.
Campinas, SP: Unicamp, 2004.
______. Relatório de Causalidades das enchentes nos Distritos de Sousas e
Joaquim Egídio. Campinas, SP: UNICAMP, 2002. Relatório Técnico.
______.Seleção e Aplicação de Métodos Multicriteriais ao Planejamento Ambiental
de Recursos Hídricos. Tese (Doutorado em Engenharia Civil). Universidade de São
Paulo, Escola de Engenharia São Carlos, São Carlos, 1998.
182
183
GLOSSÁRIO
Anticiclone: região característica de alta pressão atmosférica, origem de massas de ar e
grande movimentos da atmosfera (GARCEZ; ALVAREZ, 1988).
Área de tancagem: área que compreende os tanques e esferas utilizados para estoque
de matéria-prima, produtos intermediários e acabados, slop, “água ácida”, e outros
elementos produzidos numa refinaria de petróleo (PETROBRAS, 2003).
Áreas de processo: são as áreas nas quais são implantadas asunidades de processo
do petróleo, de seus derivados (para tratamento), e dos produtor intermediários. Alguns
exemplos: unidade de destilação atmosférica, unidade de destilação a vácuo, unidade
de fracionamento catalítico, unidades de reforma de atmosférica, unidade de reforma
catalítica, dentre outros(PETROBRAS, 2003).
Áreas de tratamento de produto: são unidades que tratam o produto acabado de modo
a enquadrá-los seja nas exigências legais vigente, seja nas necessidades de mercado
consumidor, tais como unidade de remoção de enxofre, de hidrotratamento, etc..
(PETROBRAS, 2003).
Áreas de Preservação Permanente (APP) e Ambiental(APA): Áreas que se encontram
protegidas pelo Sistema Nacional de Meio Ambiente (SISNAMA), o qual, através de
diversas leis, decretos e resoluções determina porções do território que são prioritárias,
por suas características peculiares, para preservação da flora e fauna ori1ginais, do
relevo original, dos corpos d’água originais, dentre outros.
_______________
GARCEZ, L. N.; ALVAREZ, G. A. Hidrologia. 2. ed. São Paulo: Edgard Blücher, 1988. 292 p.
184
PETROBRAS. N-1601 – B – Construção de Drenagem e de Despejos Líquidos em Unidades
Industriais. Rio de Janeiro, RJ, 2003.
Áreas Verdes: áreas cujas coberturas predominantes são as vegetais;
Ciclone: regiões de baixa pressão atmosférica, recebedoras das massas de ar e ventos
originados nas regiões de anticiclone (GARCEZ; ALVAREZ, 1988)..
Chuva Crítica: precipitação cuja altura medida é a que será utilizada em projeto;
Coeficiente de “run-off” (C): Coeficiente que matematicamente representa a parcela da
precipitação que escoa superficialmente (GARCEZ; ALVAREZ, 1988).
Cobrimento: tipo de revestimento superficial do solo. Pode ser: gramíneas, asfalto, terra
batida, pedrisco, etc.. (BOTELHO, 1998)..
Dessalgadoras: equipamentos responsável pela retirada da salmoura (água, com saís e
compostos orgânicos) (THOMAS, 2004).
Equação de Chuvas: formulação matemática que relaciona a altura precipitada em
função de variáveis tempo, tais como período de retorno, tempo de concentração e
tempo de precipitação). (TOMAZ, 2002).
Estação de resíduos sólidos: em uma refinaria existem resíduos sólidos oriundos das
limpezas de equipamentos, tais como borras e incrustações, e existem resíduos
oriundos dos processos de obsolescência de equipamentos e materiais. Quando são
trocados não podem ser simplesmente descartados, pois possuem contaminações
impregnadas em suas paredes e revestimentos que não podem entrar em contato com
o meio ambiente (enxofre, benzeno, nafta,...), sob pena de grande contaminação do
mesmo. Estes resíduos sólidos devem ser encaminhados para uma estação onde terão
o tratamento adequado para cada tipo de contaminação (PETROBRAS, 2000).
Estação de tratamento de despejos industriais: é a estação responsável pelo tratamento
dos efluentes líquidos contaminados e oleosos (PETROBRAS, 2000)
_______________
BOTELHO, M. H. C. Águas de Chuva: engenharia das águas pluviais nas cidades. 2. ed. São Paulo:
Edgard Blücher, 1998. 240 p.
GARCEZ, L. N.; ALVAREZ, G. A. Hidrologia. 2. ed. São Paulo: Edgard Blücher, 1988. 292 p.
PETROBRAS. N-0038–E– Critérios para projeto de drenagem, segregação, escoamento e
tratamento preliminar de efluentes líquidos de instalações terrestres. Rio de Janeiro: 2000..
185
THOMAS, J. E. (org.). Fundamentos de Engenharia de Petróleo. Rio de Janeiro: Interciência /
PETROBRAS, 2004. 271 p.
TOMAZ, P. Cálculos Hidrológicos e Hidráulicos para Obras Municipais. São Paulo, Capital: Navegar,
2002. 475 p.
Global Positioning System (GPS): É um sistema de localização geográfica que provê a
medição de latitude, longitude e altura em qualquer ponto da terra, através da
intercomunicação de satélites e equipamentos em terra (CÂMARA, 1996).
Hidrograma: Representação gráfica e matemática das vazões geradas por uma chuva
em função das alturas precipitadas e do tempo de precipitação (WILKEN, 1978).
Hidrograma Unitário: è o hidrograma desenvolvida para uma área unitária hipotética da
bacia (WILKEN, 1978)
Hidrologia: Estudo do comportamento da água na forma como se encontra na natureza:
ora em precipitações, ora em canais naturais, ora em lagos, excluindo-se aquelas que
se encontram nos oceanos (GARCEZ; ALVAREZ, 1988).
Impermeabilização: é a propriedade de uma superfície que consegue impedir a
percolação de água, outro líquido ou gás, através dela mesma. Embora muito difícil de
se encontrar na natureza uma superfície que seja absolutamente impermeável, isto é,
cuja permeabilidade a determinado líquido ou gás é 0, ou ainda que 0% do gás ou
líquido em questão não consegue atravessar a fase ou membrana ou superfície
(TOMAZ, 2002).
Levantamento Planialtimétrico: conjunto de medidas de distâncias horizontais e alturas
que representam, aproximadamente, o relevo do terreno;
Ambiente: Conjunto de elementos bióticos e abióticos que cercam e permeiam uma
unidade espacial. Encerra em si caracterísiticas únicas e que podem ser descritas em
diversas matérias e níveis (SANTOS, 2004).
_______________
CÂMARA, G. et al. Anatomia de Sistema de Informação Geográfica. Campinas: Instituto de
Computação, UNICAMP, 1996. 197 p.
GARCEZ, L. N.; ALVAREZ, G. A. Hidrologia. 2. ed. São Paulo: Edgard Blücher, 1988. 292 p.
PETROBRAS. N-1601 – B – Construção de Drenagem e de Despejos Líquidos em Unidades
Industriais. Rio de Janeiro, 2003.
SANTOS, R. F. Planejamento ambiental: Teoria e Prática. São Paulo, Capital: Oficina de Textos, 2004.
184 p.
186
TOMAZ, P. Cálculos Hidrológicos e Hidráulicos para Obras Municipais. São Paulo, Capital: Navegar,
2002. 475 p.
WILKEN, P. S. Engenharia de Drenagem Superficial. São Paulo, Capital: Companhia de Tecnologia de
Saneamento Ambiental (CETESB): 1978. 478 p.
Pátios de manutenção: são os pátios onde se efetuam as manutenções nos
equipamentos móveis necessários para o funcionamento e a operação das refinarias,
tais como: carros, caminhões, caminhões vácuo, tratores, guindastes, “muncks” e gruas
móveis..(PETROBRAS, 2003).
Pátios de bomba: são os locais onde estão instalados conjuntos de motos bombas
necessários para a continuidade dos processos de produção, reservação, transporte e
tratamento dos líquidos gerados na refinaria, sejam eles os produtos intermediários, os
produtos finais, os despejos gerados, as águas de processos, águas para consumo
humano, .. (PETROBRAS, 2003).
Período de Retorno: Período de tempo aproximado entre dois eventos de
características semelhantes, e cujo montante é obtido utilizando-se análises
probabilísticas, ou ainda, análise estocástica (GARCEZ; ALVAREZ, 1988).
“Pipe racks”: são estruturas elevadas responsáveis pelo suporte das tubulações que
conduzem os produtos, ou despejos, ou as águas que circulam dentro de uma
refinaria.. (PETROBRAS, 2003).
“Pipe ways”: são estruturas ao nível do solo, ou abertas para a atmosfera que
acomodam as tubulações que conduzem os produtos, ou despejos, ou as águas que
circulam dentro de uma refinaria.. (PETROBRAS, 2003).
Precipitação: são fenômenos que envolvem a queda da água em seus diversos estados
através da atmosfera(GARCEZ; ALVAREZ, 1988).
Preservação: é a manutenção de todas as características (atributos) de um sistema,
incluindo suas relações internas e externas, além da manutenção de sua
sustentabilidade ao longo do tempo.
Relevo: é o conjunto de elementos planos e altimétricos que definem a feição física de
uma área ou porção territorial (TEIXEIRA; CHRISTOFOLETTI, 1997).
_______________
187
GARCEZ, L. N.; ALVAREZ, G. A. Hidrologia. 2. ed. São Paulo: Edgard Blücher, 1988. 292 p.
PETROBRAS. N-1601 – B – Construção de Drenagem e de Despejos Líquidos em Unidades
Industriais. Rio de Janeiro, RJ, 2003.
Teixeira, A. L. A.; CHRISTOFOLLETI, A. Sistemas de Informação Geográfica: Dicionário Ilustrado.
São Paulo, Capital: Hucitec, 1997. 244 p.
Sistema: área física onde se combinam elementos bióticos e abióticos, e que também
ali estabelecem relações entre si e com o meio externo (SANTOS, 2004).
Sistemas de Informações Geográficas: ‘... sistemas (..) usados para armazenar, analisar
e manipular dados geográficos, ou seja, dados que representam objetos e fenômenos
em que a localização geográfica é uma característica inerente à informação e
indispensável para analisá-la (CÂMARA, 1996).
Slop: resíduo de hidrocarbonetos (PETROBRAS, 2006)
Tempo de Precipitação: tempo de duração total de uma chuva ou intervalos de tempo
dentro de um evento de chuva (GARCEZ; ALVAREZ, 1988)
Topografia: conjunto de características físicas e grandezas matemáticas que definem o
relevo.
Umidade: é teor de água (seja ela líquida ou gasosa) que permeia outro(s) elementos,
quais sejam: ar, maciço terroso, óleo, dentre outros (BOTELHO, 1998).
Vulnerabilidade Social: Representa o resultado negativo da relação entre a
disponibilidade dos recursos materiais e indivíduos ou grupos, assim como a falta de
acesso à estrutura de oportunidades sociais, econômicas, culturais que provêem do
Estado, do mercado e da sociedade (ABRAMOVAY, 2002).
_______________
ABRAMOVAY, M. et al. Juventude, Violência e Vulnerabilidade Social na América Latina: Desafio
para Políticas Públicas. Brasília: UNESCO/BID, 2002. Disponível em:<
http://unesdoc.unesco.org/images/0012/001271/127138por.pdf >. Acesso em: 15 dez. 2007. 184 p.
BOTELHO, M. H. C. Águas de Chuva: engenharia das águas pluviais nas cidades. 2. ed. São Paulo:
Edgard Blücher, 1998. 240 p.
CÂMARA, G. et al. Anatomia de Sistema de Informação Geográfica. Campinas: Instituto de
Computação, UNICAMP, 1996. 197 p.
GARCEZ, L. N.; ALVAREZ, G. A. Hidrologia. 2. ed. São Paulo: Edgard Blücher, 1988. 292 p.
PETROBRAS. N-2622 – B – Resíduos Industriais. Rio de Janeiro, RJ: 2006. b.
SANTOS, R. F. Planejamento ambiental: Teoria e Prática. São Paulo, Capital: Oficina de Textos, 2004.
184 p.
188
189
Apêndice A - Dados de chuva do DAEE
190
Dados Pluviométricos – Período: Out 1970 a Set 1993 – Prefixo do posto: E3-038
(Piaçagüera) – Alt. 5m, Lat. 23º52’, Long. 46º23’ – Bacia do Rio Moji
Dados de Chuva em (mm)
Mês/Ano Chuva max. diária do ano Chuva max. diária do mês Chuva total Consistidos
out/70
45,70
226,00
Não
nov/70
30,50
129,50
Não
dez/70
38,10
119,50
Não
jan/71
52,50
271,30
Não
fev/71
51,30
230,60
Não
mar/71
111,00
425,50
Não
abr/71
76,50
186,00
Não
mai/71
67,40
186,50
Não
jun/71
100,50
218,90
Não
jul/71
28,70
57,00
Não
ago/71
68,00
137,90
Não
set/71
111,00
18,00
74,70
Não
out/71
139,70
325,10
Não
nov/71
188,00
261,60
Não
dez/71
47,00
279,20
Não
jan/72
127,70
325,80
Sim
fev/72
73,40
243,80
Sim
mar/72
74,20
226,50
Sim
abr/72
53,00
232,90
Sim
mai/72
78,50
109,60
Sim
jun/72
7,00
13,10
Sim
jul/72
27,20
73,10
Sim
ago/72
68,50
191,60
Sim
set/72
188,00
45,60
168,60
Sim
out/72
60,00
337,10
Sim
nov/72
58,20
174,00
Sim
dez/72
24,10
129,80
Sim
jan/73
104,60
279,00
Sim
fev/73
92,10
348,80
Sim
mar/73
99,00
372,20
Sim
abr/73
92,50
202,40
Sim
mai/73
93,00
252,40
Sim
jun/73
67,00
97,90
Sim
jul/73
44,30
169,40
Sim
ago/73
24,70
66,40
Sim
set/73
104,60
43,70
204,20
Sim
out/73
58,20
184,40
Sim
nov/73
73,00
259,20
Sim
dez/73
127,60
320,80
Sim
jan/74
144,30
409,00
Sim
fev/74
27,20
90,30
Sim
mar/74
74,40
324,30
Sim
abr/74
28,20
155,60
Sim
mai/74
17,30
43,70
Sim
jun/74
36,80
146,20
Sim
jul/74
58,50
69,90
Sim
191
Continua Dados de Chuva em (mm)
Mês/Ano Chuva max. diária do ano Chuva max. diária do mês Chuva total Consistidos
ago/74
17,00
34,10
Sim
set/74
144,30
31,10
155,00
Sim
out/74
28,70
165,30
Sim
nov/74
60,00
183,90
Sim
dez/74
68,70
311,60
Sim
jan/75
89,50
464,00
Sim
fev/75
157,00
600,20
Sim
mar/75
95,90
209,60
Sim
abr/75
86,00
117,60
Sim
mai/75
44,50
143,70
Sim
jun/75
37,40
71,00
Sim
jul/75
39,50
121,30
Sim
ago/75
30,80
74,10
Sim
set/75
157,00
19,00
98,00
Sim
out/75
33,40
171,20
Sim
nov/75
60,00
375,30
Sim
dez/75
121,50
643,20
Sim
jan/76
251,10
704,60
Sim
fev/76
49,30
297,40
Sim
mar/76
56,80
282,10
Sim
abr/76
117,00
412,60
Sim
mai/76
56,70
249,60
Sim
jun/76
25,10
73,60
Sim
jul/76
58,10
178,40
Sim
ago/76
68,00
234,30
Sim
set/76
251,10
61,70
205,60
Sim
out/76
32,50
142,80
Sim
nov/76
89,20
230,80
Sim
dez/76
105,20
269,10
Sim
jan/77
146,20
419,50
Sim
fev/77
---
---
Sim
mar/77
19,00
103,50
Sim
abr/77
93,40
417,90
Sim
mai/77
---
---
Sim
jun/77
58,20
127,80
Sim
jul/77
8,20
16,00
Sim
ago/77
35,30
124,20
Sim
set/77
146,20
96,60
230,60
Sim
out/77
63,60
227,80
Sim
nov/77
39,80
184,60
Sim
dez/77
86,90
246,60
Sim
jan/78
129,90
344,10
Sim
fev/78
74,00
295,90
Sim
mar/78
128,90
462,30
Sim
abr/78
74,80
170,60
Sim
mai/78
37,50
144,00
Sim
jun/78
43,90
54,50
Sim
ago/78
8,50
23,80
Sim
set/78
129,90
23,10
82,80
Sim
out/78
14,90
50,50
Sim
nov/78
67,30
342,40
Sim
192
Continua Dados de Chuva em (mm)
Mês/Ano Chuva max. diária do ano Chuva max. diária do mês Chuva total Consistidos
jul/78
25,80
56,20
Sim
dez/78
95,30
252,50
Sim
jan/79
119,30
272,40
Sim
fev/79
22,40
104,90
Sim
mar/79
73,00
431,50
Sim
abr/79
44,70
183,50
Sim
mai/79
30,60
118,10
Sim
jun/79
34,20
80,80
Sim
jul/79
42,60
121,20
Sim
ago/79
21,10
79,70
Sim
set/79
119,30
45,40
261,90
Sim
out/79
68,80
182,10
Sim
nov/79
106,50
446,00
Sim
dez/79
62,00
293,60
Sim
jan/80
106,70
311,50
Sim
fev/80
107,90
434,40
Sim
mar/80
109,10
214,30
Sim
abr/80
31,10
162,30
Sim
mai/80
9,70
22,00
Sim
jun/80
44,60
140,70
Sim
jul/80
27,00
99,30
Sim
ago/80
17,70
112,50
Sim
set/80
109,10
19,50
97,00
Sim
out/80
100,30
322,80
Sim
nov/80
71,80
234,60
Sim
dez/80
66,80
371,40
Sim
jan/81
80,30
342,30
Sim
fev/81
27,40
129,20
Sim
mar/81
--- --- Sim
abr/81
--- --- Sim
mai/81
174,10
197,80
Sim
jun/81
22,00
53,10
Sim
jul/81
44,90
144,10
Sim
ago/81
43,50
114,70
Sim
set/81
174,10
--- --- Sim
out/81
--- --- Sim
nov/81
--- --- Sim
dez/81
--- --- Sim
jan/82
--- --- Sim
fev/82
--- --- Sim
mar/82
--- --- Sim
abr/82
--- --- Sim
mai/82
--- --- Sim
jun/82
32,30
164,20
Sim
jul/82
--- --- Sim
ago/82
--- --- Sim
set/82
32,30
--- --- Sim
out/82
30,10
190,80
Sim
nov/82
--- --- Sim
dez/82
--- --- Sim
jan/83
--- --- Sim
193
Continua Dados de Chuva em (mm)
Mês/Ano Chuva max. diária do ano Chuva max. diária do mês Chuva total Consistidos
fev/83
--- --- Sim
mar/83
81,00
426,80
Sim
abr/83
--- --- Sim
mai/83
--- --- Sim
jun/83
--- --- Sim
jul/83
--- --- Sim
ago/83
--- --- Sim
set/83
81,00
--- --- Sim
out/83
--- --- Sim
nov/83
31,20
120,00
Sim
dez/83
130,00
268,20
Sim
jan/84
83,50
303,30
Sim
fev/84
8,30
15,70
Sim
mar/84
44,80
117,00
Sim
abr/84
60,80
125,40
Sim
mai/84
10,00
45,80
Sim
jun/84
5,70
5,70
Sim
jul/84
23,70
103,10
Sim
ago/84
31,50
153,70
Sim
set/84
130,00
42,90
124,90
Sim
out/84
60,00
85,00
Sim
nov/84
--- --- Sim
dez/84
--- --- Sim
jan/85
--- --- Sim
fev/85
71,40
323,30
Sim
mar/85
44,60
134,70
Sim
abr/85
76,50
251,20
Sim
mai/85
17,50
65,80
Sim
jun/85
33,80
84,70
Sim
jul/85
8,00
13,50
Sim
ago/85
22,30
54,60
Sim
set/85
76,50
--- --- Sim
out/85
39,80
55,50
Sim
nov/85
47,10
147,00
Sim
dez/85
112,90
225,20
Sim
jan/86
101,70
282,50
Sim
fev/86
138,70
750,60
Sim
mar/86
158,40
729,20
Sim
abr/86
121,20
282,20
Sim
mai/86
52,30
132,70
Sim
jun/86
49,50
77,00
Sim
jul/86
79,40
330,10
Sim
ago/86
28,00
94,00
Sim
set/86
158,40
51,30
192,50
Sim
out/86
56,90
126,90
Sim
nov/86
76,20
281,60
Sim
dez/86
--- --- Sim
jan/87
56,90
360,60
Sim
fev/87
31,40
147,50
Sim
mar/87
35,80
135,20
Sim
abr/87
55,80
232,30
Sim
194
Continua Dados de Chuva em (mm)
Mês/Ano Chuva max. diária do ano Chuva max. diária do mês Chuva total Consistidos
mai/87
62,30
308,50
Sim
jun/87
47,20
171,20
Sim
jul/87
19,80
44,50
Sim
ago/87
13,30
40,80
Sim
set/87
76,20
23,00
134,10
Sim
out/87
51,70
229,80
Sim
nov/87
37,60
85,20
Sim
dez/87
--- --- Sim
jan/88
--- --- Sim
fev/88
--- --- Sim
mar/88
42,60
246,30
Sim
abr/88
--- --- Sim
mai/88
--- --- Sim
jun/88
--- --- Sim
jul/88
--- --- Sim
ago/88
--- --- Sim
set/88
51,70
--- --- Sim
out/88
--- --- Sim
nov/88
28,00
125,20
Sim
dez/88
152,30
395,10
Sim
jan/89
31,40
225,40
Sim
fev/89
188,30
527,70
Sim
mar/89
142,30
436,30
Sim
abr/89
129,50
309,60
Sim
mai/89
75,50
199,00
Sim
jun/89
--- --- Sim
jul/89
46,20
233,90
Sim
ago/89
16,80
61,10
Sim
set/89
188,30
32,50
223,30
Sim
out/89
45,00
141,50
Sim
nov/89
25,20
78,10
Sim
dez/89
59,00
156,10
Sim
jan/90
81,60
313,00
Sim
fev/90
54,30
125,90
Sim
mar/90
45,00
179,30
Sim
abr/90
191,30
288,60
Sim
mai/90
107,50
176,40
Sim
jun/90
48,60
96,30
Sim
jul/90
27,30
165,80
Sim
ago/90
19,70
84,60
Sim
set/90
191,30
57,70
139,90
Sim
out/90
59,50
152,50
Sim
nov/90
34,80
147,80
Sim
dez/90
78,60
227,20
Sim
jan/91
76,10
304,60
Sim
fev/91
48,40
231,90
Sim
mar/91
62,50
507,80
Sim
abr/91
52,50
182,90
Sim
mai/91
50,00
140,60
Sim
jun/91
41,50
177,90
Sim
jul/91
21,80
63,80
Sim
195
Conclusão
Dados de Chuva em (mm)
Mês/Ano Chuva max. diária do ano Chuva max. diária do mês Chuva total Consistidos
ago/91
28,90
70,90
Sim
set/91
78,60
46,20
131,30
Sim
out/91
54,60
195,80
Sim
nov/91
--- --- Sim
dez/91
31,30
128,40
Sim
jan/92
200,50
508,90
Sim
fev/92
77,00
144,20
Sim
mar/92
37,00
210,00
Sim
abr/92
38,00
93,30
Sim
mai/92
41,40
186,50
Sim
jun/92
12,00
41,40
Sim
jul/92
26,70
123,70
Sim
ago/92
11,70
86,50
Sim
set/92
200,50
42,70
268,30
Sim
out/92
54,50
346,60
Sim
nov/92
95,10
420,10
Sim
dez/92
64,60
276,00
Sim
jan/93
53,00
204,50
Não
fev/93
78,20
241,00
Não
mar/93
258,90
417,60
Não
abr/93
96,30
178,80
Não
mai/93
23,70
107,10
Não
jun/93
52,00
87,70
Não
jul/93
6,10
34,60
Não
ago/93
34,30
63,20
Não
set/93
258,90
54,50
309,70
Não
Fonte: DAEE, 2007.
196
Apêndice B – Desenvolvimento da equação genérica
proposta por Otto Pfafstetter para as estações
meteorológicas de Santos e Itapema (Santos)
197
Desenvolvimento da equação (4.44) para a cidade de Santos (Santos 83782/INMET)
ht,T = (T^(α+(β/(T^γ))))*(a*t + b*log(1+c*t)
(eq. (4.44)) em que as constantes são definidas:
Brasil:
γ = 0,25
Santos: a = 0,7 b = 44 c = 10
1 dia 30 min 15 min 5 min
α = 0,17 β = 0,2 α = 0,122 β = 0,16 α = 0,122 β = 0,12 α = 0,108 β = 0,12
T ht,T (mm) I (mm/min) ht,T (mm) I (mm/min) ht,T (mm) I (mm/min) ht,T (mm) I (mm/min)
10 233,04 0,16 56,35 3,76 37,30 2,49 17,44 3,49
20 268,65 0,19 62,53 4,17 41,19 2,75 19,07 3,81
25 280,32 0,19 64,49 4,30 42,45 2,83 19,59 3,92
50 317,38 0,22 70,54 4,70 46,37 3,09 21,19 4,24
100 356,00 0,25 76,58 5,11 50,37 3,36 22,80 4,56
Fonte: DAEE, 2008
Desenvolvimento da equação (4.44) para a cidade de Santos (Itapema 83823/INMET)
ht,T = (T^(α+(β/(T^γ))))*(a*t + b*log(1+c*t)
(eq. (4.44)) em que as constantes são definidas:
Brasil: γ = 0,25 Itapema: a = 0,2 b = 50 c = 20
1 dia 30 min 15 min 5 min
α = 0,17 β = 0,12 α = 0,122 β = 0,20 α = 0,122 β = 0,20 α = 0,108 β = 0,12
T ht,T (mm) I (mm/min) ht,T (mm) I (mm/min) ht,T (mm) I (mm/min) ht,T (mm) I (mm/min)
10 240,00 0,17 89,51 5,97 66,84 4,46 31,93 6,39
20 273,98 0,19 99,81 6,65 74,54 4,97 34,92 6,98
25 285,36 0,20 103,04 6,87 76,94 5,13 35,87 7,17
50 322,27 0,22 112,84 7,52 84,27 5,62 38,80 7,76
100 361,93 0,25 122,44 8,16 91,43 6,10 41,74 8,35
Fonte: DAEE, 2008
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