Modelação de poluentes atmosféricos em área urbana do concelho de Coimbra

Abstract

As emissões de poluentes do tráfego rodoviário são uma das principais causas da degradação da qualidade do ar nas áreas urbanas. Assim, torna-se fundamental a caraterização da poluição atmosférica (origem, dispersão e composição) nas áreas urbanas, através da utilização de técnicas de modelação que se revelam importantes na caraterização da poluição, no cumprimento da legislação e na gestão da qualidade do ar. O principal objetivo no âmbito desta dissertação foi avaliar a qualidade do ar numa área urbana do concelho de Coimbra, através da aplicação de um modelo de qualidade do ar Lagrangeano que é adotado pela Agência Federal Alemã do Ambiente, o AUSTAL2000. A utilização deste modelo prevê a introdução de dados de entrada, nomeadamente das emissões, meteorologia, topografia do terreno e edifícios. Para caraterização das emissões, elaborou-se uma campanha de contagens de tráfego, no dia 12 de Junho de 2014, para possibilitar uma estimativa dos volumes de tráfego na zona de estudo. Os volumes de tráfego estimados foram posteriormente utilizados no cálculo das emissões através do modelo de emissões TREM. Os dados meteorológicos foram fornecidos pelo Observatório Geofísico e Astronómico da Universidade de Coimbra para o dia das contagens, enquanto a topografia do terreno e os edifícios foram introduzidos no modelo com recurso a ferramentas SIG. Por fim, após a obtenção dos resultados foi possível analisá-los espacialmente e compará-los com os valores medidos na estação de qualidade do ar da Avenida Fernão de Magalhães. Os valores máximos de concentração, obtidos pelo modelo na zona de estudo, de NO2 e PM10 foram 87 e 31 μg/m³. Os resultados obtidos permitiram concluir que os resultados da modelação, assim como os dados medidos, horários para NO2 e diário para PM10 (34 μg/m³ e 41 μg/m³), cumpriram os valores limite (50 μg/m³ e 200 μg/m³, respetivamente) estabelecidos pela Diretiva 2008/50/CE. Por outro lado, os resultados da modelação apresentaram um bom desempenho, uma vez que, além de se observar uma boa concordância entre os valores medidos e os modelados, o tratamento estatístico dos dados revela uma boa correlação dos dados medidos e modelados, principalmente de PM10.

Pollutant emissions from road traffic are a major cause of degradation of air quality in urban areas. Thus, the characterization of air pollution (source, dispersion and composition) in urban areas becomes essential, through the use of modelling techniques that prove important in the characterization of pollution, in compliance with legislation and the management of air quality. The main objective in the context of this dissertation was to evaluate the air quality in an urban area of the municipality of Coimbra, through the application of a Lagrangian air quality model that is adopted by the German Federal Environment Agency, the AUSTAL2000. The use of this model predicts the introduction of input data, including emissions, meteorology, topography and buildings. For characterization of emissions, we prepared a campaign of traffic counts, on June 12, 2014, to allow an estimate of traffic volumes in the referred area. The estimated traffic volumes were then used to calculate emissions through the TREM emissions model. The meteorological data was provided by the Geophysical and Astronomical Observatory of the University of Coimbra for the campaign day, while the topography of the land and buildings was introduced in the model using GIS tools. Finally, after obtaining the results it was possible to analyse them spatially and compare them with the values measured in the air quality station of Fernão de Magalhães Avenue. The maximum concentration values, obtained by the model in the stated area, of NO2 and PM10 were 87 and 31 μg/m³. The results showed that the modelling results, as well as the measured data, hourly for NO2 and daily for PM10 (34 μg/m³ and 41 μg/m³), met the limit values (50 μg/m³ and 200 μg/m³, respectively) established by the Directive 2008/50/CE. Moreover, the results of the modelling showed good performance, since, in addition to observe some agreement between the measured and modelled values, statistical processing of the data revealed a good correlation of the measured and modelled data, especially PM10