Avaliação de modelos de dispersão atmosférica no contexto de avaliação de impacto do ciclo de vida no Brasil
| Ano de defesa: | 2024 |
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Universidade Federal de São Carlos
Câmpus Sorocaba |
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Programa de Pós-Graduação em Planejamento e Uso de Recursos Renováveis - PPGPUR-So
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| Link de acesso: | https://repositorio.ufscar.br/handle/20.500.14289/20704 |
Resumo: | A poluição atmosférica é um dos principais desafios ambientais e de saúde pública, com o Material Particulado (MP2,5) sendo um dos poluentes mais críticos devido aos seus impactos adversos. Este estudo investigou a modelagem da concentração de MP2,5 no Brasil, considerando as particularidades regionais, com o objetivo de aprimorar a Avaliação de Impacto do Ciclo de Vida (AICV). Diferentes modelos de dispersão de poluentes foram mapeados e o modelo InMAP foi selecionado para simular as concentrações de MP2,5. Os inventários avaliados abrangeram cinco setores-chave: agricultura, indústria, transporte, queima de biomassa e emissões biogênicas. Para o setor agrícola, foi utilizado o inventário EDGAR, no setor industrial, foram considerados os inventários EDGAR, BRAIN e Rey (2023), o setor de transporte os inventários EDGAR e BRAVES. A queima de biomassa foi representada pelo inventário FINN, enquanto as emissões biogênicas o inventário MEGAN. A partir dessas fontes, seis conjuntos de dados (C_01 a C_06) foram formulados e aplicados no modelo InMAP, sendo posteriormente validados por meio da Raiz do Erro Quadrático Médio (RMSE) contra dados de concentração monitorada em 31 estações do estado de São Paulo. A análise revelou uma escassez significativa de dados específicos em setores-chave, como o agronegócio, evidenciando a necessidade urgente de desenvolver inventários de emissão mais detalhados no Brasil. O inventário BRAVES destacou-se por sua representatividade superior, sendo utilizado nas três melhores combinações de inventários utilizados, o que sugere sua adequação ao contexto brasileiro. As regiões sul e sudeste do Brasil, especialmente áreas urbanas como a região metropolitana de São Paulo, apresentaram as maiores concentrações de MP2,5, refletindo a forte influência das emissões de transporte e industriais. Entre os seis conjuntos de inventários avaliados, o C_03 foi identificado como o mais robusto, esse conjunto combinou dados do EDGAR para agricultura e indústria, BRAVES para transporte, FINN para queima de biomassa e MEGAN para emissões biogênicas, apresentando o menor RMSE e maior coerência entre os inventários utilizados. O estudo ressaltou a importância da uniformidade na coleta de dados para aumentar a precisão das simulações, indicando que a adoção de padrões de coleta de dados é essencial para aprimorar a modelagem de inventários de emissões no Brasil. |
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Albino, Ana Carolina Godoy AlbinoSilva, Diogo Aparecido Lopes Silvahttp://lattes.cnpq.br/1101747760784249Tadano, Yara de Souzahttp://lattes.cnpq.br/1411041491592598https://lattes.cnpq.br/3522829401807692https://orcid.org/0009-0003-6993-7707https://orcid.org/0000-0002-7514-7467https://orcid.org/0000-0002-3975-34192024-09-30T21:51:51Z2024-09-30T21:51:51Z2024-08-28ALBINO, Ana Carolina Godoy Albino. Avaliação de modelos de dispersão atmosférica no contexto de avaliação de impacto do ciclo de vida no Brasil. 2024. Dissertação (Mestrado em Planejamento e Uso de Recursos Renováveis) – Universidade Federal de São Carlos, Sorocaba, 2024. Disponível em: https://repositorio.ufscar.br/handle/20.500.14289/20704.https://repositorio.ufscar.br/handle/20.500.14289/20704A poluição atmosférica é um dos principais desafios ambientais e de saúde pública, com o Material Particulado (MP2,5) sendo um dos poluentes mais críticos devido aos seus impactos adversos. Este estudo investigou a modelagem da concentração de MP2,5 no Brasil, considerando as particularidades regionais, com o objetivo de aprimorar a Avaliação de Impacto do Ciclo de Vida (AICV). Diferentes modelos de dispersão de poluentes foram mapeados e o modelo InMAP foi selecionado para simular as concentrações de MP2,5. Os inventários avaliados abrangeram cinco setores-chave: agricultura, indústria, transporte, queima de biomassa e emissões biogênicas. Para o setor agrícola, foi utilizado o inventário EDGAR, no setor industrial, foram considerados os inventários EDGAR, BRAIN e Rey (2023), o setor de transporte os inventários EDGAR e BRAVES. A queima de biomassa foi representada pelo inventário FINN, enquanto as emissões biogênicas o inventário MEGAN. A partir dessas fontes, seis conjuntos de dados (C_01 a C_06) foram formulados e aplicados no modelo InMAP, sendo posteriormente validados por meio da Raiz do Erro Quadrático Médio (RMSE) contra dados de concentração monitorada em 31 estações do estado de São Paulo. A análise revelou uma escassez significativa de dados específicos em setores-chave, como o agronegócio, evidenciando a necessidade urgente de desenvolver inventários de emissão mais detalhados no Brasil. O inventário BRAVES destacou-se por sua representatividade superior, sendo utilizado nas três melhores combinações de inventários utilizados, o que sugere sua adequação ao contexto brasileiro. As regiões sul e sudeste do Brasil, especialmente áreas urbanas como a região metropolitana de São Paulo, apresentaram as maiores concentrações de MP2,5, refletindo a forte influência das emissões de transporte e industriais. Entre os seis conjuntos de inventários avaliados, o C_03 foi identificado como o mais robusto, esse conjunto combinou dados do EDGAR para agricultura e indústria, BRAVES para transporte, FINN para queima de biomassa e MEGAN para emissões biogênicas, apresentando o menor RMSE e maior coerência entre os inventários utilizados. O estudo ressaltou a importância da uniformidade na coleta de dados para aumentar a precisão das simulações, indicando que a adoção de padrões de coleta de dados é essencial para aprimorar a modelagem de inventários de emissões no Brasil.Air pollution is one of the main environmental and public health challenges, with Particulate Matter (PM2.5) being one of the most critical pollutants due to its adverse impacts. This study investigated the modeling of PM2.5 concentrations in Brazil, considering regional specificities, aiming to improve Life Cycle Impact Assessment (LCIA). Different pollutant dispersion models were mapped, and the InMAP model was selected to simulate PM2.5 concentrations. The evaluated inventories covered five key sectors: agriculture, industry, transportation, biomass burning, and biogenic emissions. For the agricultural sector, the EDGAR inventory was used; in the industrial sector, the EDGAR, BRAIN, and Rey (2023) inventories were considered; and for the transportation sector, the EDGAR and BRAVES inventories were used. Biomass burning was represented by the FINN inventory, while biogenic emissions were represented by the MEGAN inventory. From these sources, six datasets (C_01 to C_06) were formulated and applied in the InMAP model, subsequently validated using the Root Mean Square Error (RMSE) against monitored concentration data from 31 stations in the state of São Paulo. The analysis revealed a significant lack of specific data in key sectors, such as agribusiness, highlighting the urgent need to develop more detailed emission inventories in Brazil. The BRAVES inventory stood out for its superior representativeness, being used in the three best-performing combinations of inventories, suggesting its suitability for the Brazilian context. The southern and southeastern regions of Brazil, especially urban areas such as the São Paulo metropolitan area, showed the highest PM2.5 concentrations, reflecting the strong influence of transportation and industrial emissions. Among the six evaluated inventory sets, C_03 was identified as the most robust. This set combined data from EDGAR for agriculture and industry, BRAVES for transportation, FINN for biomass burning, and MEGAN for biogenic emissions, presenting the lowest RMSE and the greatest consistency among the inventories used. The study emphasized the importance of uniformity in data collection to increase the accuracy of simulations, indicating that the adoption of data collection standards is essential to improving the modeling of emission inventories in Brazil.Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)88887.703365/2022-00porUniversidade Federal de São CarlosCâmpus SorocabaPrograma de Pós-Graduação em Planejamento e Uso de Recursos Renováveis - PPGPUR-SoUFSCarAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazilhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/info:eu-repo/semantics/openAccessMaterial ParticuladoAvaliação de Impacto de Ciclo de Vida (AICV)Fatores de CaracterizaçãoImpacto AmbientalCIENCIAS EXATAS E DA TERRAParticulate MatterLife Cycle Impact Assessment (LCIA)Characterization FactorsEnvironmental ImpactAvaliação de modelos de dispersão atmosférica no contexto de avaliação de impacto do ciclo de vida no BrasilEvaluation of atmospheric dispersion models in the context of life cycle impact assessment in Brazilinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisreponame:Repositório Institucional da UFSCARinstname:Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR)instacron:UFSCARTEXTDissertação_AnaCarolina_Modelos de Dispersão Atmosférica no contexto de AICV no Brasil (Completa).pdf.txtDissertação_AnaCarolina_Modelos de Dispersão Atmosférica no contexto de AICV no Brasil (Completa).pdf.txtExtracted texttext/plain103974https://repositorio.ufscar.br/bitstreams/dc474ea0-5a72-4c6e-bd22-2400ab5b3364/download9c9c6d3c1f2077946a84f2b312a9b343MD53falseAnonymousREADTHUMBNAILDissertação_AnaCarolina_Modelos de Dispersão Atmosférica no contexto de AICV no Brasil (Completa).pdf.jpgDissertação_AnaCarolina_Modelos de Dispersão Atmosférica no contexto de AICV no Brasil (Completa).pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg3604https://repositorio.ufscar.br/bitstreams/da7e2c74-15aa-4440-bfac-e6a60944312d/download557e1374a3d4b26a9219c995c40e3527MD54falseAnonymousREADORIGINALDissertação_AnaCarolina_Modelos de Dispersão Atmosférica no contexto de AICV no Brasil (Completa).pdfDissertação_AnaCarolina_Modelos de Dispersão Atmosférica no contexto de AICV no Brasil (Completa).pdfDissertação de Mestradoapplication/pdf6047506https://repositorio.ufscar.br/bitstreams/89c46a18-e735-4038-a439-80fbc2def752/download751778a695b7656e11abe91465c174eaMD51trueAnonymousREADCC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8810https://repositorio.ufscar.br/bitstreams/2fbafdd7-c895-4bef-8d71-45c8da6a391f/downloadf337d95da1fce0a22c77480e5e9a7aecMD52falseAnonymousREAD20.500.14289/207042025-02-06 03:26:22.46http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazilopen.accessoai:repositorio.ufscar.br:20.500.14289/20704https://repositorio.ufscar.brRepositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ufscar.br/oai/requestrepositorio.sibi@ufscar.bropendoar:43222025-02-06T06:26:22Repositório Institucional da UFSCAR - Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR)false |
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