Avaliação de modelos de dispersão atmosférica no contexto de avaliação de impacto do ciclo de vida no Brasil - Albino, Ana Carolina Godoy Albino (2024)
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.