UNIVERSIDADE FEDERAL DE MATO GROSSO
FACULDADE DE ARQUITETURA, ENGENHARIA E TECNOLOGIA PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA DE
EDIFICAÇÕES E AMBIENTAL
SHANNY DOS SANTOS MOTA
DINÂMICA DO DIOXIDO DE CARBONO ASSOCIADO A FORMAÇÃO DE
ILHAS DE CALOR EM CUIABÁ-MT
CUIABÁ – MT
2017
SHANNY DOS SANTOS MOTA
DINÂMICA DO DIOXIDO DE CARBONO ASSOCIADO A FORMAÇÃO DE
ILHAS DE CALOR EM CUIABÁ-MT
Área de concentração: Saneamento Ambiental
Orientador: Prof.ª Drª Gersina Nobre da Rocha
Carmo Júnior.
CUIABÁ – MT
Março, 2017
Dissertação apresentada ao programa de Pós-
Graduação em Engenharia de Edificações e Ambiental
da Universidade Federal de Mato Grosso, como parte
dos requisitos para obtenção do título de Mestre.
Dados Internacionais de Catalogação na Fonte.
Ficha catalográfica elaborada automaticamente de acordo com os dados fornecidos pelo(a)
autor(a).
Permitida a reprodução parcial ou total, desde que citada a fonte.
M917d MOTA, Shanny dos Santos.Dinâmica do dióxido de carbono associado a formação de ilhas
de calor em Cuiabá-MT / Shanny dos Santos MOTA. -- 2017143 f. : il. color. ; 30 cm.
Orientador: Gersina Nobre da Rocha Carmo Júnior.Dissertação (mestrado) – Universidade Federal de Mato
Grosso, Faculdade de Arquitetura, Engenharia e Tecnologia,Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Edificações eAmbiental, Cuiabá, 2017.
Inclui bibliografia.
1. Microclima urbano. 2. Geoestatística. 3. Efeito estufa. 4.Poluição atmosférica. I. Título.
UNIVERSIDADE FEDERAL DE MATO GROSSO FACULDADE DE ARQUITETURA, ENGENHARIA E TECNOLOGIA
Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Edificações e Ambiental Campus I da UFMT, Cuiabá, Mato Grosso
CERTIFICADO DE APROVAÇÃO
DINÂMICA DO DIOXIDO DE CARBONO ASSOCIADO A FORMAÇÃO DE
ILHAS DE CALOR EM CUIABÁ - MT
Shanny dos Santos Mota
Dissertação aprovada em 21 de março de 2017.
_________________________________ Prof. Dr. Bismark Castilho Carvalho
COORDENADOR DO PPGEEA
Banca Examinadora:
___________________________________ Prof.ª Drª. Gersina Nobre da Rocha Carmo
Júnior (Presidente e Orientador)
Departamento de Engenharia Sanitária e Ambiental
Faculdade de Arquitetura, Engenharia e Tecnologia
Universidade Federal de Mato Grosso
___________________________________ Prof.ª Drª. Cleusa Aparecida Gonçalves
Pereira Zamparoni Departamento de Geografia
Instituto de Ciências Humanas e Sociais
Universidade Federal de Mato Grosso
___________________________________ Prof. Dr. José Manoel Henriques de Jesus
Departamento de Engenharia Civil
Faculdade de Arquitetura, Engenharia e Tecnologia
Universidade Federal de Mato Grosso
___________________________________ Prof.ª Drª. Luciana Sanches
Departamento de Engenharia Sanitária e Ambiental
Faculdade de Arquitetura, Engenharia e Tecnologia
Universidade Federal de Mato Grosso
__________________________________ Prof. Dr. João Carlos M. Sanches
Departamento de Engenharia Civil
Faculdade de Ciências Exatas e Tecnológicas
Universidade do Estado de Mato Grosso
Dedico este trabalho
a pessoa que sempre me inspira,
meu grande amigo Jesus;
a minha querida mãe, Diocilda Mota,
por toda dedicação, incentivo e investimento;
ao meu esposo, Wellington,
pelo amor e dedicação;
e aos meus irmãos Cristina, Magda e Júnior,
pela união em nossa caminhada.
AGRADECIMENTOS
Agradeço a minha professora orientadora, Gersina Nobre da Rocha Carmo
Júnior, pela amizade, confiança, respeito e profissionalismo na realização deste
trabalho, me incentivando a desenvolver meu próprio ponto de vista e nos
constantes desafios soube me encorajar a explorar minhas potencialidades.
A minha família que lutou muito para que esse sonho se tornasse realidade,
a dedicação aos estudos e a busca por conhecimentos estiveram presentes em
todos os momentos da minha vida. Minha querida mãe que sofria tanto quando eu
sofria, chorava tanto quanto eu chorava, em seus abraços sempre encontrava
apoio, atenção e compreensão, quando sem direcionamento me auxiliava a
encontrar um caminho. Ao meu amado irmão Edmundo Rodrigues Mota Júnior pelo
apoio durante a realização deste trabalho.
Ao meu esposo, meu porto seguro, por toda a sua compreensão e paciência.
Aquele que escutou todas as lamúrias no decorrer desse trabalho e não reclamou,
aquele que me faz sentir segura em cada passo tomado e que é essencial em
minha vida.
A professora Cleusa Aparecida Gonçalves Pereira Zamparoni, pela
dedicação, auxilio, apoio, incentivo e por todo carinho.
A professora Luciana Sanches, pela confiança e por todo o apoio
instrumental e técnico fundamental para a realização deste trabalho oferecido
durante toda essa jornada, assim como as valiosas sugestões no momento da
qualificação e disponibilidade em me auxiliar.
Aos professores José Manoel Henriques de Jesus e João Carlos M.
Sanches, pelas importantes sugestões contribuindo para a construção deste
trabalho e pela disponibilidade em participar da banca examinadora.
Aos professores Ivan Callejas, Luciane Durante e ao Programa de Pós
Graduação em Física Ambiental, em nome da professora Flávia Maria de Moura
Santos, pela atenção e auxilio com informações e apoio instrumental no
desenvolvimento deste trabalho.
Ao professor Mariano Martínez Espinosa do Departamento de Estatística,
pela importante ajuda na parte estatística deste trabalho, sempre disponível em me
auxiliar.
À Valéria Shirley Orth de Jesus, por sua amizade tão dedicada e pelo
companheirismo, levarei em meu coração tantos momentos compartilhados nesta
fase de nossas vidas.
À Vanessa Souza de Araújo que tanto contribuiu para a realização deste
trabalho, sempre disponível a me ajudar durante as coletas de dados.
A todos os colegas que me ajudaram realizar a contagem de veículos na
última coleta de campo, trabalho tão árduo, não tenho nem como retribuir tamanha
ajuda e disposição.
A Secretaria de Mobilidade Urbana de Cuiabá, em nome de Nábila Veluska
de Souza Moura, pela atenção e auxilio com informações importantes para o
desenvolvimento deste trabalho.
A Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES,
pela bolsa que permitiu minha dedicação exclusiva ao mestrado.
“Apenas consigo imaginar o quanto a
grandiosidade do ambiente está a
diminuir devido à poluição, sobretudo à
poluição atmosférica”. (Stephen
Mynhardt)
RESUMO
MOTA, S. S. Dinâmica do dióxido de carbono associado a formação de ilhas de calor em Cuiabá-MT. 2017. 143 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Edificações e Ambiental) – Universidade Federal de Mato Grosso (UFMT). Cuiabá, 2017.
Os Gases de Efeito Estufa, em especial o dióxido de carbono, vem aumentando
seus estoques naturais na atmosfera local e global devido às ações antrópicas,
tornando-se alvo de intensas pesquisas. No entanto poucos estudos têm sido
desenvolvidos buscando conhecer a dinâmica do dióxido de carbono em áreas
urbanas e suas interferências no microclima. Neste contexto, o objetivo deste
trabalho é diagnosticar a distribuição de dióxido de carbono associado à formação
de ilhas de calor na Universidade Federal de Mato Grosso campus Cuiabá e
entorno. Foram coletados dados de concentração de CO2, temperatura do ar,
umidade relativa, pressão atmosférica, cota e coordenadas geográficas, em três
estações do ano bem marcantes na região: março (período chuvoso), abril (período
de transição) e outubro (período seco), em dias de domingo e segunda-feira, em
dois horários, às 9h e 21h, por meio da técnica de transecto móvel, com sensores
sincronizados e instalados em uma base metálica fixada em um veículo com
carroceria. Para o tratamento estatístico dos dados experimentais foi utilizada a
estatística descritiva, análise de variância, correlação linear e geoestatística. O
estudo permitiu verificar a elevação na temperatura do ar com o aumento na
concentração de CO2 destacando a maior correlação entre na segunda-feira de
manhã da estação seca (r=0,87), dia 10 de outubro de 2016. Estes aumentos foram
claramente evidenciados na distribuição espacial das variáveis, por meio dos
modelos de semivariogramas e mapas de espacialização. Onde nas regiões que
circundam o campus da UFMT ocorreram as maiores concentrações de CO2 e as
maiores temperaturas do ar, tratando-se de regiões com grande fluxo de veículos
e onde concentram-se a maior parte das áreas impermeabilizadas com edificações
mais aglomeradas. Confirmando a existência de uma relação direta entre a
concentração de CO2 sobre o ambiente térmico, e estas variáveis sendo
influenciadas pelo padrão de uso e ocupação da cobertura do solo.
Palavras-chave: Microclima urbano. Geoestatística. Efeito estufa. Poluição
atmosférica.
ABSTRACT
MOTA, S. S. Dynamics of carbon dioxide associated with the formation of heat islands in Cuiabá - MT. 2017. 143 f. Dissertation (Master in Building Engineering and Environmental) - Federal University of Mato Grosso (UFMT). Cuiabá, 2017.
Greenhouse gases, especially carbon dioxide, have been increasing their natural
stocks in the local and global atmosphere due to their anthropogenic actions,
making them the target of intense research. However, few studies have been
developed seeking to know the dynamics of carbon dioxide in urban areas and their
interference in the microclimate. In this context, this work has as main objective to
diagnose the distribution of carbon dioxide associated to the formation of heat
islands at the Federal University of Mato Grosso campus Cuiabá and neighborhood.
Data were collected on CO2 concentration, air temperature, relative humidity,
atmospheric pressure, altitude and geographic coordinates, in three seasons of the
year: March (rainy season), April (transition season) and October (dry season), on
sunday and monday, in two hours, at 9:00 a.m. and 9:00 p.m., using the mobile
transect technique, with sensors synchronized and installed in a metal base fixed in
a vehicle with bodywork. For the statistical treatment of the experimental data,
descriptive statistics, variance analysis, linear correlation and geostatistics were
used. The study allowed to verify the elevation in the temperature of the air with the
increase in the concentration of CO2. Noting that the highest correlation between the
variables occurred on monday morning from the dry season (r = 0.87). These
increases were clearly evidenced in the spatial distribution of the variables, through
semivariograms models and spatialization maps. Where in the regions that surround
the UFMT campus there were the highest CO2 concentrations and the highest air
temperatures in regions with a large flow of vehicles and where most of the
waterproofed areas are concentrated with more agglomerated buildings. Confirming
the existence of a direct relationship between the CO2 concentration on the thermal
environment, and these variables being influenced by the pattern of use and
occupation of the soil surface.
Keywords: Urban microclimate. Geostatistics. Greenhouse effect. Atmospheric
pollution.
LISTA DE FIGURAS
Figura 1 - Dinâmica da atmosfera, balanço energético da radiação solar na terra.............................................................................................................................. 26
Figura 2 - Emissões brasileiras de gases de efeito estufa no período de 1990-2013 (Mt 𝐶𝑂2 𝑒𝑞) por setores de emissão. ..................................................................... 28
Figura 3 - Estimativa de emissões de gases de efeito estufa em Mato Grosso. ... 29
Figura 4 - Ciclo do dióxido de carbono. ................................................................ 30
Figura 5 - Emissões globais de gases de efeito estufa, por grupo de gases. ....... 31
Figura 6 - Vibrações da molécula de dióxido de carbono, (a) axial e (b) angular.. 32
Figura 7 - Média global das concentrações de gases com efeito estufa. .............. 33
Figura 8 - Médias Mensais de 𝐶𝑂2 medidas no observatório Mauna Loa - Havaí. 33
Figura 9 – Média anual do aumento da temperatura do ar observada entre 1986-2005, e projetada até 2100. ................................................................................. 34
Figura 10 - Projeções das mudanças de temperatura do ar anual de 2081-2100 sobre modelos-múltiplos RCP 2.6 e 8.5, relativo a 1986-2005. ............................ 35
Figura 11 - Mapa da situação atual das Políticas Públicas de Mudanças Climáticas no Brasil. .............................................................................................................. 38
Figura 12 - Emissões de 𝐶𝑂2 por categoria de veículos. ...................................... 42
Figura 13 - Albedo dos diferentes materiais urbanos. .......................................... 44
Figura 14 - Regimes de fluxo de vento associados a diferentes geometrias urbanas.............................................................................................................................. 45
Figura 15 - A influência da construção no fluxo de ar e na dispersão da poluição.............................................................................................................................. 46
Figura 16 - Situações de ventilação em área urbana: (a) e (c) favorável, (b) desfavorável......................................................................................................... 46
Figura 17 – Esquema hipotético da configuração vertical (a) e espacial (b) da ilha de calor. ............................................................................................................... 48
Figura 18 - Representação esquemática da metodologia para elaboração da dissertação........................................................................................................... 50
Figura 19 – Mapa de localização da área de estudo. ........................................... 52
Figura 20 – Histograma dos Anos Hidrológicos 2014/2015 e 2015/2016 para Cuiabá/MT. .......................................................................................................... 53
Figura 21 – Histograma das médias mensais de temperatura do ar para Cuiabá/MT, no período dos Anos Hidrológicos 2014/2015 e 2015/2016. ................................ 54
Figura 22 – Mapa do campus da UFMT e entorno em imagem Landsat com delimitação do transecto móvel e detalhamento com vista frontal. ....................... 56
Figura 23 – Instalação dos equipamentos no veículo automotor. ......................... 58
Figura 24 – Representação Gráfica de modelos de Semivariogramas. ................ 65
Figura 25 - Representação gráfica de Semivariograma e suas propriedades. ..... 66
Figura 26 – Mapa de uso e ocupação da cobertura do solo na área de estudo. .. 69
Figura 27 – Relevo na área de estudo. ................................................................ 70
Figura 28 – Gráfico de dispersão, temperatura do ar e concentração de 𝐶𝑂2, entre as estações do ano (chuva, transição e seca)...................................................... 71
Figura 29 – Diagrama Blox Pot dos dados de concentração de 𝐶𝑂2 para as estações do ano (Chuva – C; Seca – S; Transição – T). ..................................................... 72
Figura 30 – Carta de superfície do CPTEC/INPE no dia 20/03/2016 às 8h. ......... 75
Figura 31 – Frequência relativa média do vento no dia 20/03/2016, no período das 8h às 9h. .............................................................................................................. 76
Figura 32 - Semivariogramas ajustados para a aplicação da Krigagem a
concentração de 𝐶𝑂2( I ) e temperatura ( II ), para coletas realizadas em 20/03/2016 no período matutino. ............................................................................................ 77
Figura 33 - Mapas de contorno de concentração de 𝐶𝑂2( I ) e temperatura ( II ), para coletas realizadas em 20/03/2016 no período matutino. ...................................... 78
Figura 34 – Carta de superfície do CPTEC/INPE no dia 20/03/2016 às 20h. ....... 79
Figura 35 – Frequência relativa média do vento no dia 20/03/2016, no período das 20h às 21h. .......................................................................................................... 80
Figura 36 - Semivariogramas ajustados para a aplicação da Krigagem a
concentração de 𝐶𝑂2( I ) e temperatura ( II ), para coletas realizadas em 20/03/2016 no período Noturno. ............................................................................................. 81
Figura 37 - Mapas de contorno de concentração de 𝐶𝑂2( I ) e temperatura ( II ), para coletas realizadas em 20/03/2016 no período noturno. ........................................ 82
Figura 38 – Carta de superfície do CPTEC/INPE no dia 21/03/2016 às 8h. ......... 83
Figura 39 – Frequência relativa média do vento no dia 21/03/2016, no período das 8h às 9h. .............................................................................................................. 84
Figura 40 - Semivariogramas ajustados para a aplicação da Krigagem a
concentração de 𝐶𝑂2( I ) e temperatura ( II ), para coletas realizadas em 21/03/2016 no período matutino. ............................................................................................ 85
Figura 41 - Mapas de contorno de concentração de 𝐶𝑂2( I ) e temperatura ( II ), para coletas realizadas em 21/03/2016 no período matutino. ...................................... 86
Figura 42 – Carta de superfície do CPTEC/INPE no dia 21/03/2016 às 20h. ....... 87
Figura 43 - Frequência relativa média do vento no dia 21/03/2016, no período das 20h às 21h. .......................................................................................................... 88
Figura 44 - Semivariogramas ajustados para a aplicação da Krigagem a
concentração de 𝐶𝑂2( I ) e temperatura ( II ), para coletas realizadas em 21/03/2016 no período noturno. .............................................................................................. 89
Figura 45 - Mapas de contorno de concentração de 𝐶𝑂2( I ) e temperatura ( II ), para coletas realizadas em 21/03/2016 no período noturno. ........................................ 90
Figura 46 – Carta de superfície do CPTEC/INPE no dia 24/04/2016 às 8h. ......... 92
Figura 47 - Frequência relativa média do vento no dia 24/04/2016, no período das 8h às 9h. .............................................................................................................. 92
Figura 48 - Semivariogramas ajustados para a aplicação da Krigagem a
concentração de 𝐶𝑂2( I ) e temperatura ( II ), para coletas realizadas em 24/04/2016 no período matutino. ............................................................................................ 93
Figura 49 - Mapas de contorno de concentração de 𝐶𝑂2( I ) e temperatura ( II ), para coletas realizadas em 24/04/2016 no período matutino. ...................................... 94
Figura 50 – Carta de superfície do CPTEC/INPE no dia 24/04/2016 às 20h. ....... 95
Figura 51 - Frequência relativa média do vento no dia 24/03/2016, no período das 20h às 21h. .......................................................................................................... 96
Figura 52 - Semivariogramas ajustados para a aplicação da Krigagem a
concentração de 𝐶𝑂2( I ) e temperatura ( II ), para coletas realizadas em 24/04/2016 no período noturno. .............................................................................................. 97
Figura 53 - Mapas de contorno de concentração de 𝐶𝑂2( I ) e temperatura ( II ), para coletas realizadas em 24/04/2016 no período noturno. ........................................ 98
Figura 54 – Carta de superfície do CPTEC/INPE no dia 25/04/2016 às 8h. ......... 99
Figura 55 - Frequência relativa média do vento no dia 25/04/2016, no período das 8h às 9h. ............................................................................................................ 100
Figura 56 - Semivariogramas ajustados para a aplicação da Krigagem a
concentração de 𝐶𝑂2( I ) e temperatura ( II ), para coletas realizadas em 25/04/2016 no período matutino. .......................................................................................... 101
Figura 57 - Mapas de contorno de concentração de 𝐶𝑂2( I ) e temperatura ( II ), para coletas realizadas em 25/04/2016 no período matutino. .................................... 102
Figura 58 – Carta de superfície do CPTEC/INPE no dia 25/04/2016 às 20h. ..... 103
Figura 59- Frequência relativa média do vento no dia 25/04/2016, no período das 20h às 21h. ........................................................................................................ 104
Figura 60 - Semivariogramas ajustados para a aplicação da Krigagem a
concentração de 𝐶𝑂2( I ) e temperatura ( II ), para coletas realizadas em 25/04/2016 no período noturno. ............................................................................................ 105
Figura 61 - Mapas de contorno de concentração de 𝐶𝑂2( I ) e temperatura ( II ), para coletas realizadas em 25/04/2016 no período noturno. ...................................... 106
Figura 62 – Fluxo de veículos na área de estudo durante as coletas na estação seca. .................................................................................................................. 108
Figura 63 – Carta de superfície do CPTEC/INPE no dia 09/10/2016 às 8h. ....... 109
Figura 64 – Frequência relativa média do vento no dia 09/10/2016, no período das 8h às 9h. ............................................................................................................ 110
Figura 65 - Semivariogramas ajustados para a aplicação da Krigagem a
concentração de 𝐶𝑂2( I ) e temperatura ( II ), para coletas realizadas em 20/03/2016 no período matutino. .......................................................................................... 111
Figura 66 - Mapas de contorno de concentração de 𝐶𝑂2( I ) e temperatura ( II ), para coletas realizadas em 09/10/2016 no período matutino. .................................... 112
Figura 67 – Carta de superfície do CPTEC/INPE no dia 09/10/2016 às 20h. ..... 113
Figura 68 – Frequência relativa média do vento no dia 09/10/2016, no período das 20h às 21h. ........................................................................................................ 114
Figura 69 - Semivariogramas ajustados para a aplicação da Krigagem a
concentração de 𝐶𝑂2( I ) e temperatura ( II ), para coletas realizadas em 09/10/2016 no período noturno. ............................................................................................ 115
Figura 70 - Mapas de contorno de concentração de 𝐶𝑂2( I ) e temperatura ( II ), para coletas realizadas em 09/10/2016 no período noturno. ...................................... 116
Figura 71 – Carta de superfície do CPTEC/INPE no dia 10/10/2016 às 8h. ....... 117
Figura 72 - Frequência relativa média do vento no dia 10/10/2016, no período das 8h às 9h. ............................................................................................................ 118
Figura 73 - Semivariogramas ajustados para a aplicação da Krigagem a
concentração de 𝐶𝑂2( I ) e temperatura ( II ), para coletas realizadas em 10/10/2016 no período matutino. .......................................................................................... 119
Figura 74 - Mapas de contorno de concentração de 𝐶𝑂2( I ) e temperatura ( II ), para coletas realizadas em 10/10/2016 no período matutino. .................................... 120
Figura 75 – Carta de superfície do CPTEC/INPE no dia 10/10/2016 às 20h. ..... 121
Figura 76 - Frequência relativa média do vento no dia 10/10/2016, no período das 20h às 21h. ........................................................................................................ 122
Figura 77 - Semivariogramas ajustados para a aplicação da Krigagem a
concentração de 𝐶𝑂2( I ) e temperatura ( II ), para coletas realizadas em 10/10/2016 no período noturno. ............................................................................................ 123
Figura 78 - Mapas de contorno de concentração de 𝐶𝑂2( I ) e temperatura ( II ), para coletas realizadas em 10/10/2016 no período noturno. ...................................... 124
LISTA DE QUADROS
Quadro 1 - Situação dos estados brasileiros referente às políticas públicas de mudanças climáticas. ........................................................................................... 39
Quadro 2- Alterações climáticas locais produzidas pelas cidades. ....................... 43
Quadro 3 - Características urbanas e suburbanas importantes para a formação de ilhas de calor e seus efeitos no balanço de energia sobre a superfície terrestre. . 49
Quadro 4 – Resumo das campanhas realizadas para coleta de dados. ............... 57
Quadro 5 - Características dos equipamentos de medições utilizados nas campanhas. ......................................................................................................... 59
Quadro 6 - Classificação da direção do vento. ..................................................... 60
Quadro 7 - Classificação da velocidade dos ventos - Escala Beaufort. ................ 61
LISTA DE TABELAS
Tabela 1 – Análise de variância (ANOVA) e teste Tukey nos dados de temperatura
do ar e concentração de 𝐶𝑂2, entre as estações do ano (chuva, transição e seca).............................................................................................................................. 72
Tabela 2 – Análise de variância (ANOVA) e teste Tukey nos dados de temperatura
do ar e concentração de 𝐶𝑂2, entre os dias da semana (domingo e segunda-feira).............................................................................................................................. 73
Tabela 3 – Análise de variância (ANOVA) e teste Tukey nos dados de temperatura
do ar e concentração de 𝐶𝑂2, entre os turnos (manhã e noite). ........................... 74
Tabela 4 – Estatística descritiva para os dados de 𝐶𝑂2 e temperatura coletados em 20 de março de 2016 no período das 8h às 9h. ................................................... 76
Tabela 5 – Estatística descritiva para os dados de 𝐶𝑂2 e temperatura coletados em 20 de março de 2016 no período das 20h às 21 h. .............................................. 80
Tabela 6 – Estatística descritiva para os dados de 𝐶𝑂2 e temperatura coletados em 21 de março de 2016 no período das 8h às 9 h. .................................................. 85
Tabela 7 – Estatística descritiva para os dados de 𝐶𝑂2 e temperatura coletados em 21 de março de 2016 no período das 20h às 21h. ............................................... 89
Tabela 8 – Estatística descritiva para os dados de 𝐶𝑂2 e temperatura coletados em 24 de abril de 2016 no período das 8h às 9h. ...................................................... 93
Tabela 9 – Estatística descritiva para os dados de 𝐶𝑂2 e temperatura coletados em 24 de abril de 2016 no período das 20h às 21h. .................................................. 96
Tabela 10 – Estatística descritiva para os dados de 𝐶𝑂2 e temperatura coletados em 25 de abril de 2016 no período das 8h às 9h. .............................................. 100
Tabela 11 – Estatística descritiva para os dados de 𝐶𝑂2 e temperatura coletados em 25 de abril de 2016 no período das 20h às 21h. .......................................... 105
Tabela 12 – Estatística descritiva para os dados de 𝐶𝑂2 e temperatura coletados em 09 de outubro de 2016 no período das 8h às 9h. ......................................... 110
Tabela 13 – Estatística descritiva para os dados de 𝐶𝑂2 e temperatura coletados em 09 de outubro de 2016 no período das 20h às 21h. ..................................... 114
Tabela 14 – Estatística descritiva para os dados de 𝐶𝑂2 e temperatura coletados em 10 de outubro de 2016 no período das 8h às 9h. ......................................... 118
Tabela 15 – Estatística descritiva para os dados de 𝐶𝑂2 e temperatura coletados em 10 de outubro de 2016 no período das 20h às 21h. ..................................... 122
LISTA DE ABREVIATURAS E SIGLAS
ABRAVA Associação Brasileira de Refrigeração, Ar condicionado,
Ventilação, e Aquecimento.
ANSI American National Standards Institute - Instituto Nacional
Americano de Padrões.
ASHRAE American Society of Heating, Refrigerating, and Air-Conditioning
Engineers - Sociedade Americana de Aquecimento,
Refrigeração e Ar Condicionado Engenheiros.
ANVISA Agência Nacional de Vigilância Sanitária.
CDIAC Centro de Análise da Informação do Dióxido de Carbono.
CH4 Metano.
𝐂𝐎𝟐 Dióxido de carbono.
𝐂𝐎𝟐eq Dióxido de carbono equivalente.
CONAMA Conselho Nacional do Meio Ambiente.
COP Conferências das Partes.
CQNUMC Convenção Quadro das Nações Unidas sobre Mudança do
Clima.
CPTEC Centro de Previsão de Tempo e Estudos Climáticos.
DWG Drawing Database – banco de dados de desenho.
EC Eddy Covariance - Covariância de Vórtices Turbulentos.
FAET Faculdade de Arquitetura, Engenharia e Tecnologia.
Fgases Gases fluorados.
GEE Gases de Efeito Estufa.
GMT Greenwich Meridian Time.
GPS Sistema de Posicionamento Global.
HFC Hidrofluorocarbonetos.
hPa Hectopascal.
INMET Instituto de Nacional de Meteorologia.
INPE Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais.
IPCC Painel Intergovernamental sobre Mudança do Clima.
IR Infravermelho.
MDL Mecanismo de Desenvolvimento Limpo.
N2O Óxido nitroso.
NDIR Non-Dispersive Infrared – Infravermelho Não Dispersivo.
NOM Norma Oficial Mexicana.
NR Norma Regulamentadora.
NT Norma Técnica.
O3 Ozônio.
OMM Organização Mundial de Meteorologia.
ONU Organização das Nações Unidas.
OSHA Occupational Safety and Health Administration – Segurança no
Trabalho & Administração de Saúde.
PAR Photosynthetic Active Radiation - Radiações
Fotossintéticamente Ativas.
PFC Perfluorocarbonetos.
PNMC Política Nacional sobre Mudança do Clima.
PPM Parte Por Milhão.
PROCONVE Programa de Controle de Poluição do ar por Veículos
Automotores.
PROMOT Programa de Controle da Poluição do Ar por Motociclos e
Veículos Similares.
𝐑² Coeficiente de determinação.
RCP’S Representative Concentration Pathways - Caminhos
Representativos de Concentração.
RN Recomendação Normativa.
SEEG Sistema de Estimativas de Emissões de Gases de Efeito Estufa.
SF 6 Hexafluoreto de Enxofre.
SEPLAN Secretaria de Estado de Planejamento de MT.
SIRGAS Sistema de Referência Geocêntrico para as Américas.
𝐒𝐐𝐑𝐞𝐬 Soma dos Quadrados dos Resíduos.
𝐒𝐐𝐓𝐨 Soma dos Quadrados Total.
Ta Temperatura do ar.
UFMT Universidade Federal de Mato Grosso.
UR Umidade Relativa.
UTM Universal Transversa de Mercator.
UV Ultravioleta.
ZCOU Zona de Convergência de Umidade.
SUMÁRIO
1. INTRODUÇÃO............................................................................................. 21
1.1. OBJETIVO GERAL .................................................................................................. 23
1.2. OBJETIVOS ESPECÍFICOS ..................................................................................... 23
1.3. ORGANIZAÇÃO E ESTRUTURA DO TEXTO...................................................... 24
2. REVISÃO BIBLIOGRÁFICA ........................................................................ 25
2.1. GASES DE EFEITO ESTUFA: ESTADO DE ARTE .............................................. 25
2.2. DIÓXIDO DE CARBONO: INTERAÇÕES COM O CLIMA ................................. 29
2.2.1. Alterações climáticas e o papel do dióxido de carbono ........................................ 32
2.2.2. Processos de Mitigação e Resiliência .................................................................... 36
2.3. O CLIMA URBANO ................................................................................................. 41
2.3.1. Elementos climáticos, forma urbana e dispersão de poluentes ............................. 43
2.3.2. Ilha de calor ........................................................................................................... 47
3. MATERIAIS E MÉTODOS ........................................................................... 50
3.1. ÁREA DE ESTUDO .................................................................................................. 50
3.2. CARACTERIZAÇÃO DO USO E OCUPAÇÃO DA COBERTURA DO SOLO ... 54
3.3. DEFINIÇÃO DO PERCURSO DO TRANSECTO MÓVEL ................................... 55
3.4. PERÍODO DE MEDIÇÃO DAS VARIÁVEIS MICROMETEOROLÓGICAS E DE
QUALIDADE DO AR ........................................................................................................ 57
3.5. COLETA DE DADOS ............................................................................................... 58
3.5.1. Instrumentação utilizada ........................................................................................ 58
3.5.2. Velocidade e direção do vento .............................................................................. 60
3.5.3. Condições meteorológicas durante as coletas de dados ........................................ 61
3.6. TRATAMENTO DOS DADOS E SIMULAÇÃO POR MEIO DE SOFTWARE ... 62
3.6.1. Descrição estatística aplicada aos dados experimentais ........................................ 62
3.6.2. Análise de variância e correlação linear ................................................................ 62
3.6.3. Tratamento geoestatístico ...................................................................................... 63
4. RESULTADOS E DISCUSSÕES ................................................................. 68
4.1. MAPA DE USO E OCUPAÇÃO DA COBERTURA DO SOLO ....................... 68
4.2. ANÁLISE GERAL DAS CORRELAÇÕES E DAS VARIÂNCIAS ....................... 71
4.3. ANÁLISE MICROCLIMÁTICA NO PERÍODO CHUVOSO ................................. 74
4.3.1. Análise descritiva e geoestatística em 20 de março de 2016 ................................ 74
4.3.1.1. Período Matutino ................................................................................................... 75
4.3.1.2. Período Noturno .................................................................................................... 79
4.3.2. Análise descritiva e geoestatística em 21 de março de 2016 ................................ 83
4.3.2.1. Período Matutino ................................................................................................... 83
4.3.2.2. Período Noturno .................................................................................................... 87
4.4. ANÁLISE MICROCLIMÁTICA NO PERÍODO DE TRANSIÇÃO ....................... 91
4.4.1. Análise descritiva e geoestatística em 24 de abril de 2016 ................................... 91
4.4.1.1. Período Matutino ................................................................................................... 91
4.4.1.2. Período Noturno .................................................................................................... 95
4.4.2. Análise descritiva e geoestatística em 25 de abril de 2016 ................................... 98
4.4.2.1. Período Matutino ................................................................................................... 99
4.4.2.2. Período Noturno .................................................................................................. 102
4.5. ANÁLISE MICROCLIMÁTICA NO PERÍODO DE ESTIAGEM ........................ 107
4.5.1. Análise descritiva e geoestatística em 09 de outubro de 2016 ............................ 108
4.5.1.1. Período Matutino ................................................................................................. 108
4.5.1.2. Período Noturno .................................................................................................. 113
4.5.2. Análise descritiva e geoestatística em 10 de outubro de 2016 ............................ 116
4.5.2.1. Período Matutino ................................................................................................. 117
4.5.2.2. Período Noturno .................................................................................................. 120
5. CONCLUSÕES .......................................................................................... 125
5.1. RECOMENDAÇÕES .............................................................................................. 126
REFERÊNCIAS ................................................................................................ 128
APÊNDICE ....................................................................................................... 142
21
1. INTRODUÇÃO
Os Gases de Efeito Estufa (GEE), em especial o dióxido de carbono, vem
aumentando seus estoques naturais na atmosfera local e global devido às ações
antrópicas. Tornando-se alvo de intensas análises e estudos, bem como os seus
efeitos sobre o planeta.
Estudos realizados pelo Painel Intergovernamental sobre Mudança do Clima
– IPCC (2015) indicaram que a concentração do dióxido de carbono (CO2) na
atmosfera tem aumentado notavelmente desde o início da revolução industrial e
juntamente com o aumento na concentração desse composto e de outros gases de
efeito estufa foram detectadas mudanças em todo o sistema climático, sendo
provável que tenha sido a causa dominante do aquecimento observado desde
meados do século 20.
O aumento na concentração do CO2 pode alterar o sistema climático e os
sistemas naturais; e os humanos têm se mostrado sensíveis a essas mudanças.
Projeções indicam a probabilidade de ocorrência de ondas de calor com maior
frequência e mais duradouras, eventos extremos de precipitação pluviométrica,
acidificação e aumento do nível dos oceanos, alterações no sistema hídrico e perda
na produtividade agrícola.
Além de que, o aumento de CO2 na atmosfera local resulta
consequentemente em elevação da concentração desse elemento em ambientes
internos, visto estarem intrinsecamente ligados, agravando ainda mais os efeitos
sobre a saúde.
Estudos nacionais e internacionais mencionam que concentrações de CO2
em ambientes internos implicam em risco potencial para a saúde dos ocupantes,
os estudos realizados por Ferreira e Cardoso (2014) concluíram que concentrações
elevadas de CO2, acima do que preconiza a norma técnica portuguesa NT-SCE-02,
resultaram em patologias respiratórias aos ocupantes da edificação, como rinite
alérgica, estertores/sibilos, asma, falta de concentração, dores de cabeça e irritação
das mucosas.
Cidades são as principais fontes de gases de efeito estufa. O consumo de
combustíveis fósseis e transformações drásticas no uso da superfície do solo
associada com a urbanização causaram graves alterações nos ciclos
biogeoquímicos, especialmente no ciclo do carbono, com consequências no clima
22
regional e global. O aumento do CO2 é reconhecido como o principal gás causador
do efeito estufa introduzido pela ação do homem na atmosfera.
No entanto poucos estudos têm sido desenvolvidos buscando conhecer a
dinâmica do dióxido de carbono em áreas urbanas e suas interferências no
microclima. Foi encontrado o trabalho de Velasco et. al (2014), desenvolvido em
zona tropical1 onde foi descrito o fluxo de CO2 em um bairro residencial/comercial
na cidade do México através de medições diretas do gás pelo método de
Covariância de Vórtices Turbulentos (em inglês Eddy Covariance - EC), este fluxo
foi comparado com as emissões extraídas do inventário de emissões oficiais da
área. As estimativas de contribuições do solo e da respiração humana foram
somados às emissões e o CO2 sequestrado pela vegetação foi calculado numa base
anual através de equações alométricas. Nos dias de semana o fluxo médio diário
de CO2 foi 74,11 Mg. km−2. dia−1, onde o tráfego de veículos foi o principal
contribuinte de CO2 para a atmosfera representando 72% das emissões. Também
foi observado um padrão claro com pico matutino e noturno durante a hora do rush.
Day (2002) monitorou a influência da urbanização sobre as concentrações
de CO2, perto do centro urbano e na borda da área metropolitana de Phoenix,
Arizona, assim como avaliou a interferência das variáveis meteorológicas e os
padrões de densidade de tráfego sobre a variabilidade diária das concentrações de
CO2. As concentrações foram mais altas em locais próximos ao centro urbano do
que no limite metropolitano em todo horário do dia, com as maiores diferenças à
noite. As concentrações média de CO2 próximas ao centro urbano foi
aproximadamente 19 ppm mais alta no decorrer do dia (396 ppm perto do centro
urbano versus 377 ppm na borda da região metropolitana). E em geral, as
concentrações de CO2 deram baixas em altas radiações fotossintéticamente ativas2
(em inglês Photosynthetic Active Radiation - PAR) e altas velocidades do vento.
George et al. (2007) através de um transecto registrou as concentrações de
CO2 atmosférico, temperatura do ar e outras variáveis ambientais em uma área
1 Quanto ao clima, sua principal característica é o predomínio de temperaturas elevadas, bem como
a ausência de uma estação propriamente fria. Como as temperaturas são em geral elevadas, o principal elemento diferenciador dos subtipos climáticos é a pluviosidade (e às vezes a altitude). Assim encontra-se, por exemplo, clima quente e úmido, quente e seco e tropical de altitude (CLICK ESCOLAR, 2016).
2 A Radiação Fotossintéticamente Ativa (PAR) compreende a faixa espectral da radiação solar de comprimento de onda de 0,4 µm a 0,7 µm, quantidade de radiação solar potencialmente disponível para os processos fotossintéticos (NUNES et al., 2012).
23
urbana e comparou com o subúrbio e locais rurais na cidade de Baltimore, Mayland
– EUA. A concentração de CO2 atmosférico no local urbano foi maior em média 66
ppm em relação ao local rural durante os 5 anos do estudo. A temperatura do ar foi
significativamente maior no local urbano (14,8° C) em comparação com os locais
suburbanos (13,6° C) e rurais (12,7° C).
Também foram desenvolvidos outros trabalhos experimentais em áreas
urbanas abordando a concentração de dióxido de carbono tais como Grimmond
(2002), em Chicago, Illinois; Gratani e Varone (2005), em Roma, Itália; Moriwaki,
Kanda, Nitta (2006), em Tóquio, Japão; Coutts, Beringer, Tapper (2007), em
Melbourne, Austrália; e Crawford e Christen (2014), em Vancouver, Canadá.
Neste contexto, as cidades se tornam cruciais para esforços de mitigação
dos gases de efeito estufa. E no Brasil não foram encontradas pesquisas
relacionadas à distribuição espacial do dióxido de carbono em áreas urbanas,
portanto este trabalho pretende contribuir para o avanço dos estudos do clima
urbano. Possibilitando o entendimento da atuação do CO2 e da temperatura ao uso
e ocupação da superfície do solo na Universidade Federal de Mato Grosso (UFMT)
campus Cuiabá e entorno, colaborando para o diagnóstico de um microclima
urbano específico.
1.1. OBJETIVO GERAL
O objetivo geral deste trabalho foi:
Diagnosticar a distribuição do dióxido de carbono associado à formação de
ilhas de calor na Universidade Federal de Mato Grosso campus Cuiabá e entorno.
1.2. OBJETIVOS ESPECÍFICOS
Como objetivos específicos têm-se:
Analisar o uso e ocupação da cobertura do solo na universidade e entorno;
Quantificar as concentrações de dióxido de carbono e temperatura do ar, em
períodos de chuva, transição e estiagem;
Ajustar modelo matemático que melhor representa a dependência espacial
dos dados, por semivariogramas;
24
Analisar a dinâmica espacial do dióxido de carbono e temperatura do ar
utilizando a geoestatística;
Analisar a dependência das variáveis (dióxido de carbono e temperatura do
ar) em função do uso e ocupação da cobertura do solo.
1.3. ORGANIZAÇÃO E ESTRUTURA DO TEXTO
A dissertação está estruturada em 5 capítulos, sendo o primeiro a introdução.
No capítulo 2 foram abordados assuntos sobre “Gases de Efeito Estufa” em
que se apresenta um panorama geral sobre o tema e estimativas de emissão de
GEE por setor, no Brasil e no estado de Mato Grosso. “Dióxido de Carbono”
mostrando o ciclo do carbono no planeta, a interação deste componente sobre o
clima, as principais evidências presentes nos estudos do IPCC que indicam a
progressão do CO2 na atmosfera e projeções que denunciam a elevação da
temperatura global e as principais ações de mitigação no nível nacional e
internacional. “O clima urbano” traz as principais influências da cidade no clima
urbano, apresentando os elementos climáticos que mais interferem na formação
dos microclimas e formas para melhorar a dispersão de poluentes.
No capítulo 3 desenvolve-se a metodologia do presente trabalho,
caracteriza-se a área de estudo, os equipamentos utilizados no experimento e a
metodologia de coleta, e o software de simulação geoestatística empregado na
pesquisa.
O capítulo 4 refere-se aos resultados obtidos em todo o processo
metodológico e o entendimento sobre a importância dos mesmos, no âmbito do
trabalho. O último capítulo realça as conclusões e resultados mais importantes
deste trabalho, e recomendações para o desenvolvimento de trabalhos futuros.
Segue-se as referências bibliográficas e posteriormente, o apêndice.
25
2. REVISÃO BIBLIOGRÁFICA
2.1. GASES DE EFEITO ESTUFA: ESTADO DE ARTE
O efeito estufa é um mecanismo natural de aquecimento térmico que
possibilita a manutenção da temperatura média do planeta em condições ideais de
vida humana na Terra. Sem a atuação deste fenômeno o planeta poderia ficar muito
frio impossibilitando o desenvolvimento de grande parte de espécies animais e
vegetais. De acordo com o Ministério do Meio Ambiente – Brasil (2016) a presença
desses gases na atmosfera proporciona uma temperatura média global, próxima à
superfície de 14ºC, e caso não existissem naturalmente, a temperatura média do
planeta seria muito baixa, na ordem de 18ºC negativos.
A Agência Europeia do Ambiente, União Europeia (2013), assegura que o ar
é composto por cerca de 78% de nitrogênio, 21% de oxigénio e 1% de argônio. E
pequenas quantidades por gases como o dióxido de carbono (CO2), metano (CH4),
óxido nitroso (N2O), ozônio (O3) e vapor d’água. De acordo com a agência, as
concentrações desses gases são geralmente medidas em partes por milhão (ppm),
e que em 2011 as concentrações do dióxido de carbono foram estimadas em cerca
de 391 ppm, ou 0,0391%. Ainda segundo a referida fonte, esta afirma que muitos
processos climáticos não são controlados pelos constituintes mais abundantes na
atmosfera, mas pelos gases residuais, e que alterações nessas quantidades podem
provocar mudanças no clima.
Os gases de efeito estufa são assim denominados devido a propriedade de
absorverem a radiação infravermelha. De acordo com Muniz (2012) a Terra absorve
infravermelho na região de 800 a 300 nm, desse total 50% é absorvido pela
superfície, 20% fica retido nos gases, onde o ultravioleta (UV) pelo ozônio
estratosférico e oxigênio, e infravermelho (IR) pelo dióxido de carbono e água, e os
30% são refletidos para o espaço. Porém nem todo infravermelho emitido pela
superfície da Terra e pela atmosfera vai diretamente para o espaço, já que alguns
gases absorvem temporariamente a luz nesse comprimento de onda. A Figura 1
demonstra o esquema simplificado do efeito estufa.
26
Figura 1 - Dinâmica da atmosfera, balanço energético da radiação solar na terra.
Fonte: eco.ib.usp.br/lepac/conservacao/ensino/imagens/esquema_efeitoestufa.jpg.
O problema não é o fenômeno natural, mas o agravamento dele. O homem
tem potencializado os efeitos do fenômeno através de atividades que resultam no
progressivo incremento de gases formadores do efeito estufa, retendo mais calor
na atmosfera e consequentemente acentuando o aquecimento na terra.
Não são todos os gases que compõe a atmosfera que possuem a
característica de absorver energia, segundo Ministério do Meio Ambiente, Brasil
(2008), o nitrogênio e o oxigênio não exercem quase nenhum efeito estufa.
Os principais gases de efeito estufa emitidos pelas atividades humanas são:
- Dióxido de carbono (𝐶𝑂2) o uso de combustíveis fósseis é a principal fonte
de 𝐶𝑂2. A maneira pela qual as pessoas usam a terra também é uma importante
fonte de 𝐶𝑂2, especialmente quando envolve o desmatamento, pelo processo de
decomposição da madeira e seus resíduos.
O dióxido de carbono é responsável por cerca de 52,5% do efeito estufa
(BRASIL, 2008).
- Metano (𝐶𝐻4) atividades agrícolas, gestão de resíduos, uso de energia e
queima de biomassa, tudo contribui para emissões de CH4.
O metano é responsável por cerca de 17,3% do efeito estufa (BRASIL,
2008).
27
- Óxido nitroso (N2O) as atividades agrícolas, tais como o uso de
fertilizantes, são a principal fonte de emissões de N2O. Queima de biomassa
também gera N2O.
Assim como os outros gases os N2O também são gerados por processos
naturais que ocorrem em solos e nos oceanos. É responsável por
aproximadamente 5,4% do efeito estufa (BRASIL, 2008).
- Gases fluorados (Fgases) os processos industriais, refrigeração, bem
como a utilização de uma variedade de produtos de consumo contribuem para as
emissões de gases fluorados, que incluem hidrofluorocarbonetos (HFC),
perfluorocarbonetos (PFC) e hexafluoreto de enxofre (SF 6 ).
A Figura 2 mostra a estimativa anual de emissão de GEE por setor no Brasil
compreendido entre os anos de 1990 a 2013 realizada por SEEG (2015), onde
observa-se que as emissões de 𝐶𝑂2eq (dióxido de carbono equivalente)3 pelo uso
da terra foi o setor mais representativo e a partir de 2005 as emissões por este setor
começaram a declinar e emissões pelos setores da agropecuária e energia
aumentaram consideravelmente. Essas variações de emissões pelo setor de uso
da terra são explicadas pelo intenso desmatamento ocorrido na Amazônia. Entende
se por energia, emissões devido à queima de combustíveis e emissões fugitivas4
da indústria de petróleo, gàs e carvão mineral. E agropecuária, emissões devido à
fermentação entérica do gado, manejo de dejetos animais, solos agrícolas, cultivo
de arroz e queima de resíduos agrícolas.
3 Dióxido de carbono equivalente (𝐶𝑂2 eq) trata-se da representação dos demais gases de efeito
estufa (GEE) em forma de 𝐶𝑂2. É o resultado da multiplicação das toneladas emitidas do GEE pelo seu potencial de aquecimento global. Por exemplo, o potencial de aquecimento global do gás
metano é 21 vezes maior do que o potencial do 𝐶𝑂2, logo o 𝐶𝑂2eq do metano é igual a 21 (PINTO, 2010).
4 Emissões fugitivas são lançamentos difusos na atmosfera de qualquer forma de matéria sólida, líquida ou gasosa, efetuada por uma fonte que não possui dispositivo projetado para dirigir ou controlar seu fluxo (Resolução n° 382/2006). Estas emissões não são intencionais (vazamentos).
28
Figura 2 - Emissões brasileiras de gases de efeito estufa no período de 1990-2013 (Mt 𝐶𝑂2eq) por setores de emissão.
Fonte: SEEG, 2015.
De acordo com o Sistema de Estimativas de Emissões de Gases de Efeito
Estufa (SEEG), entidade que realiza estimativa de emissões de GEE a partir de
metodologias e dados disponibilizados pelo IPCC, Inventários Brasileiros de
Emissões e Remoções Antrópicas de Gases do Efeito Estufa e em dados obtidos
junto a relatórios governamentais, institutos, centros de pesquisa, entidades
setoriais e organizações não governamentais. Em 2014 o Brasil contribuiu com 1,58
Gt 𝐶𝑂2eq, o que representou 3% das emissões globais anuais. De acordo com a
SEEG a emissão per capita no Brasil em 2014 foi 7,7 t𝐶𝑂2eq/habitante. Esta
entidade ainda informa que o IPCC em seu quinto relatório estimou que as
emissões globais acumuladas devem ser limitadas a 1.000 Gt 𝐶𝑂2eq entre 2012 e
2100 para que a temperatura global eleve apenas em 2°C, ou seja a emissão per
capita global deve ser cerca de 1 a 3 toneladas por habitante por ano neste século.
O estado de Mato Grosso em 2014 ocupou o terceiro lugar no ranking
nacional de emissão de GEE, emitiu 145 Mt 𝐶𝑂2eq onde 63% equivalente ao 𝐶𝑂2,
23% ao CH4 e 13% ao N2O. O setor que mais contribuiu com as emissões foi o setor
de uso da terra seguido pela agropecuária e energia, conforme a Figura 3.
29
Figura 3 - Estimativa de emissões de gases de efeito estufa em Mato Grosso.
Fonte: SEEG, 2014
Por conta do aumento das concentrações atmosféricas de Gases de Efeito
Estufa (GEE) e das consequentes alterações climáticas globais, esta questão
ambiental começou a ser estudada com maior ênfase e os países passaram a tomar
medidas mais adequadas para reduzir essas emissões, mais adiante serão
apresentadas estas ações.
2.2. DIÓXIDO DE CARBONO: INTERAÇÕES COM O CLIMA
O dióxido de carbono é um composto químico constituído por dois átomos
de oxigênio e um de carbono. É essencial para a manutenção da vida, visto que
participa do processo de fotossíntese, fundamental para a manutenção dos seres
vivos pois transforma a energia solar em química que é distribuída por toda a cadeia
alimentar.
Este composto é encontrado naturalmente na atmosfera, sua concentração
é controlada pelos ciclos naturais e biogeoquímicos. Onde os ciclos biológicos
compreendem as trocas de 𝐶𝑂2 entre os seres vivos e a atmosfera, através da
fotossíntese com a absorção pelas plantas, e da respiração com emissão para a
30
atmosfera. E os ciclos biogeoquímicos compreende a transferência do 𝐶𝑂2 entre a
atmosfera e a litosfera - oceanos, rios e solo (PEARCE, 2002).
Porém alterações nos estoques naturais do 𝐶𝑂2 através de ações
antropogênicas principalmente da queima de combustíveis fósseis e do uso da
terra, desmatamentos e queimadas, tem produzido um aumento em sua
concentração na atmosfera acarretando mudanças no clima local e global. A Figura
4 demonstra o ciclo do dióxido de carbono.
Figura 4 - Ciclo do dióxido de carbono.
Fonte: Pearce, 2002.
O dióxido de carbono é muito representativo na energética globo-atmosfera,
absorvendo a energia solar de determinado comprimento de onda. Para Carvalho
Jr e Lacava (2003) o 𝐶𝑂2 é responsável por cerca da metade da radiação
infravermelha retida na atmosfera. O IPCC (2015), com base em dados de
emissões globais de 2010, publicou em seu relatório as emissões antropogênicas
globais de GEE com classificação por grupo de gases, observa que o 𝐶𝑂2 de origem
da queima de combustíveis fósseis e processos industriais representam as maiores
emissões de GEE, conforme demostrado na Figura 5.
31
Figura 5 - Emissões globais de gases de efeito estufa, por grupo de gases.
Fonte: IPCC, 2015.
Grande parte do efeito estufa natural se deve à presença da água na
atmosfera, de acordo com Tolentino e Rocha Filho (1998) 85% pelo vapor d'água
e 12% por partículas de água. O dióxido de carbono tem sido apontado como o
grande vilão do efeito estufa pelo fato de sua presença decorrer também das
atividades humanas. E por ser formado por moléculas de geometria linear e de
carácter apolar lhe conferindo características de aquecimento.
Segundo Tolentino e Rocha Filho (1998) a irradiação solar infravermelha
interage com moléculas alterando sua configuração, especialmente por meio de
vibrações dos átomos mudando o momento dipolar da molécula ativando-a no
infravermelho. De acordo com o autor a molécula é ativa no infravermelho ao vibrar
no modo de deformações assimétrica axial e angular, logo esta absorverá o 𝐶𝑂2 na
faixa em torno de 4,25 µm e 15 µm, respectivamente. Conforme demonstrado na
Figura 6.
32
Figura 6 - Vibrações da molécula de dióxido de carbono, (a) axial e (b) angular.
a)
(b)
Fonte: Tolentino e Rocha Filho (1998).
2.2.1. Alterações climáticas e o papel do dióxido de carbono
De acordo com o 5º relatório do IPCC, publicado em 2015, a concentração
do dióxido de carbono na atmosfera tem aumentado notavelmente desde o início
da revolução industrial. Anteriormente a concentração era cerca de 280 ppm5 e
passou para uma média de 385 ppm em 2010. As concentrações de gases em
escala global antes de 1750, início da revolução industrial, são assumidas como
praticamente não influenciadas por atividades humanas como a agricultura, o
desmatamento e a queima de combustíveis fósseis. Observa-se que cerca de
metade das emissões antropogênicas de CO2 entre 1850 e 2010 ocorreram nos
últimos 40 anos, conforme demostrado na Figura 7.
5 ppm (partes por milhão) é a razão do número de moléculas de 𝐶𝑂2 em relação ao número total de
moléculas de ar seco. Por exemplo, 300 ppm significam 300 moléculas de 𝐶𝑂2 por milhão de moléculas de ar seco.
33
Figura 7 - Média global das concentrações de gases com efeito estufa.
Fonte: IPCC, 2015.
De acordo com o Centro de Análise da Informação do Dióxido de Carbono
(CDIAC) 6 a concentração média de 𝐶𝑂2 em junho de 2015 foi 403,94 ppm,
conforme Figura 8, em que apresenta a concentração mensal de 𝐶𝑂2 na
atmosférica, medidas no Observatório Mauna Loa no Havaí. A linha azul é a média
mensal de 𝐶𝑂2 determinada a partir de médias diárias e a linha preta representa a
tendência média mensal de 𝐶𝑂2 corrigido para o ciclo sazonal.
Figura 8 - Médias Mensais de 𝐶𝑂2 medidas no observatório Mauna Loa - Havaí.
Fonte: Tans e Keeling, 2015.
6 CEDIAC - Carbon Dioxide Information Analysis Center é uma organização dentro do Departamento
de Energia dos Estados Unidos que tem a responsabilidade de fornecer dados ao governo e a comunidade sobre as mudanças climáticas.
34
O aumento na concentração do CO2 se deve em grande parte pelo
crescimento econômico e populacional. De acordo com o IPCC (2015) juntamente
com o aumento na concentração desse composto e de outros gases de efeito estufa
foram detectadas mudanças em todo o sistema climático, sendo provável que tenha
sido a causa dominante do aquecimento observado desde meados do século 20.
Ainda de acordo com o 5º relatório de avaliação do IPCC, cerca de 40% das
emissões de 𝐶𝑂2 entre 1970 a 2011, se manteve na atmosfera, o restante foi
removido e armazenado em plantas, solos e no oceano. Onde o oceano absorveu
cerca de 30% do 𝐶𝑂2 antropogênico emitido, causando o efeito de acidificação.
Estudos indicam que o aquecimento do sistema climático é fruto de fatores
naturais e contribuições das atividades humanas. E que o clima futuro depende de
emissões antrópicas passadas e futuras e a variabilidade natural do clima.
Na Figura 9 é possível observar a mudança da média anual da temperatura
referente ao período observado, 1986-2005, e ao período projetado, até 2100. As
linhas pretas mostram o aquecimento observado nos períodos de 1986-2005 e foi
0,61°C (o intervalo de confiança é de 5-95%: 0,55 a 0,67°c). As linhas sombreadas
azul e vermelha são baseadas em simulações de modelos de tendência, Caminhos
Representativos de Concentração (em inglês Representative Concentration
Pathways - RCPs), RCP2.6 e RCP8.5. No primeiro cenário, a temperatura do ar
variaria entre 0,8 e 2,3 graus Celsius, no segundo cenário o aumento seria entre
3,4 e 5,8 graus Celsius.
Figura 9 – Média anual do aumento da temperatura do ar observada entre 1986-2005, e projetada até 2100.
Fonte: IPCC, 2015.
35
O IPCC (2015) em seu relatório realizou várias projeções sobre o sistema
climático e em todos os cenários a temperatura do ar é projetada para subir ao
longo do século 21. De acordo com o relatório há grande probabilidade de
ocorrência de ondas de calor com maior frequência e sendo mais duradouras, e
que eventos extremos de precipitação pluviométrica se tornem mais intensos e
frequentes em muitas regiões. As projeções também apontam para o aquecimento,
acidificação e aumento do nível dos oceanos.
A Figura 10 ilustra a mudança da temperatura do ar anual de 2081 – 2100
sobre modelos de projeções RCP 2.6 e 8.5, projetando o aquecimento global para
o cenário onde se adota medidas de mitigação (baixas emissões) e para o cenário
de altas emissões, respectivamente.
Figura 10 - Projeções das mudanças de temperatura do ar anual de 2081-2100 sobre modelos-múltiplos RCP 2.6 e 8.5, relativo a 1986-2005.
Fonte: IPCC, 2015.
Os sistemas naturais e humanos têm se mostrado sensíveis às mudanças
climáticas. Essas evidências são observadas em muitas regiões onde mudando a
o regime de precipitação pluviométrica ou derretimento de neve e gelo estão
alterando sistemas hídricos, e estes são afetados em termos de quantidade e
qualidade. Muitas espécies de água doce, marinhas e terrestres tem passado por
alterações geográficas, mudanças em padrões de migração e abundância. Perda
de produtividade agrícola, acidificação de oceanos. Aumento na frequência de
36
eventos climáticos extremos como furacões, tornados e ciclones. São sinais
observados em paralelo as mudanças do clima na Terra.
De acordo com a Iniciativa Verde (2014) as alterações climáticas também
acarretam impacto na saúde das pessoas, pois a distribuição de várias doenças
está relacionada à temperatura, onde vetores de doenças como mosquitos da
dengue se desenvolvem em locais mais quentes. Segundo o autor outro problema
relacionado à mudança do clima é a savanização de florestas tropicais e perda de
biodiversidade. Com a savanização, a floresta deixa de oferecer apoio a muitas
espécies que a habitam e também liberam grandes quantidades de carbono para a
atmosfera durante esse processo.
2.2.2. Processos de Mitigação e Resiliência
Visto a atmosfera ser única e dinâmica onde fontes de emissões podem
situar-se distantes do local onde ocorrerá o dano, a mudança do clima torna-se um
desafio a ser enfrentado pelos setores governamentais internacionais e nacionais
e pela sociedade.
Para enfrentar o problema em 1992 foi criada a Convenção Quadro das
Nações Unidas sobre Mudança do Clima (CQNUMC) e entrou em vigor em 1994,
com o objetivo de alcançar a estabilização das concentrações de gases de efeito
estufa na atmosfera em nível que impeça uma interferência antrópica perigosa no
sistema climático. Para atingir seus objetivos, a CQNUMC dispõe das Conferências
das Partes (COP) que define uma série de conceitos, princípios e obrigações, se
reunindo anualmente para avaliar, discutir e definir acordos sobre os objetivos da
Convenção.
O Protocolo de Kyoto foi o primeiro acordo internacional visando impor
limites de emissões de GEE aos países desenvolvidos ou industrializados, ele foi
assinado em 1997 e ratificado em 2005. Existe um mecanismo de flexibilização que
beneficia os países em desenvolvimento: o Mecanismo de Desenvolvimento Limpo
(MDL). Pelo MDL, os países desenvolvidos (sendo os principais: Alemanha,
Estados Unidos, Austrália, Canadá, Rússia, Espanha, França, Itália, Japão, Reino
Unido, Portugal e União Europeia) podem financiar projetos de redução de GEE
dentro dos países em desenvolvimento sem metas de redução de GEE e importar
essas reduções certificadas para as suas contabilidades nacionais.
37
O Painel Intergovernamental sobre Mudanças Climáticas (Intergovernmental
Panel on Climate Change, IPCC) é um órgão com apoio da Organização das
Nações Unidas (ONU) para aconselhamento científico. Foi constituído em 1988
pela Organização Meteorológica Mundial e pelo Programa Ambiental das Nações
Unidas. O IPCC produz os relatórios técnico-científicos que subsidiam a CQNUMC.
No Brasil o compromisso voluntário de redução de emissões, voluntário pelo
fato do Brasil não fazer parte dos países desenvolvidos e industrializados
elencados no Protocolo de Kyoto, foi consolidado em 2009 através da Lei nº 12.187,
que instituiu a Política Nacional sobre Mudança do Clima (PNMC) e também definiu
os instrumentos para sua implementação. A lei também aborda os Planos Setoriais
de Mitigação e Adaptação à Mudança do Clima. Este foi regulamentado pelo
Decreto nº 7.390/2010.
A PNMC se comprometeu com a adoção de ações de mitigação a fim de
reduzir emissões nacionais de gases de efeito estufa (GEE) entre 36,1% e 38,9%
em relação às emissões projetadas até 2020. Segundo o Decreto no 7.390/2010, a
projeção de emissões de gases de efeito estufa para 2020 foi estimada em 3,236
Gt 𝐶𝑂2eq. Dessa forma, a redução correspondente aos percentuais estabelecidos,
encontra-se entre 1,168 Gt 𝐶𝑂2eq e 1,259 Gt 𝐶𝑂2eq, respectivamente, para 2020.
A fim de acompanhar o cumprimento do compromisso de redução das emissões foi
estabelecida pelo Decreto 7.390/2010 a publicação, desde 2012, das estimativas
anuais de emissões de gases de efeito estufa no Brasil. A responsabilidade da
elaboração dessas estimativas, bem como do aprimoramento da metodologia de
cálculo da projeção de emissões, é do Ministério da Ciência, Tecnologia e
Inovação.
Em escala regional vários Estados possuem políticas e programas estaduais
de mudanças climáticas, inclusive alguns com metas específicas. Um levantamento
realizado pelo Núcleo de Economia Socioambiental/USP em parceria com o Fórum
de Ação Empresarial sobre Mudanças Climáticas (Fórum Clima)7 identificou mais
7 Fórum Clima - Ação empresarial sobre as mudanças climáticas. Tem por objetivo monitorar e
informar sobre o andamento das políticas públicas de mudanças climáticas no Brasil. Uma das suas
iniciativas é o monitoramento e a difusão de informações sobre políticas estaduais de mudanças
climáticas. (www.forumempresarialpeloclima.ethos.org.br)
38
17 estados com instrumentos específicos estaduais de regulação associada à
política de mudanças climáticas, conforme apresentado na Figura 11.
Figura 11 - Mapa da situação atual das Políticas Públicas de Mudanças Climáticas no Brasil.
Fonte: Fórum Clima, 2016.
Desses, apenas os Estados de São Paulo, Rio de Janeiro, Paraíba e Mato
Grosso do Sul, possuem metas definidas de redução de gases de efeito estufa, em
especial o dióxido de carbono.
No Quadro 1 é possível visualizar os levantamentos realizado por Fórum
Clima (2016), referente às políticas públicas de mudanças climáticas dos estados
Brasileiros.
39
Quadro 1 - Situação dos estados brasileiros referente às políticas públicas de mudanças climáticas.
UF Lei ou projeto de lei Fórum N
ort
e
AC8 Lei nº 2308 de 22/10/2010
AP PL de 15/09/2009
AM Lei nº 3.135 de 05/06/2007 Decreto nº 28.390 de 17/02/2009
PA PL de 09/2009 Decreto nº 1.900 de 22/09/2009
RO Decreto n° 16.232 de 04/10/2011
TO Lei nº 1.917 de 17/04/2008 Decreto nº 3.007 de 18/04/2007
Nord
este
BA Lei nº 12.050 de 07/01/2011 Decreto nº 9.519 de 18/08/2005
CE Decreto nº 29.272 de 25/04/2008
MA Decreto nº 22.735 de 29/11/2006
PB Lei nº 9.336 de 31/01/2011
PE Lei nº 14.090 de 17/06/2010 Decreto nº 33.015 de 16/02/2009
PI Lei nº 6.140 de 06/11/2011 Decreto nº 12.613 de 04/06/2007
Cen
tro
Oe
ste
GO Lei nº 16.497 de 10/02/2009
MT PL de 27/10/2010 Lei nº 9.111 de 15/04/2009
DF Lei nº 4.797 de 06/03/2012
MS Lei nº 4.555 de 15/07/2014
Su
de
ste
SP Lei nº 13.798 de 09/11/2009 Decreto nº 49.369 de 11/02/2005
ES Lei nº 9.531 de 16/09/2010 Decreto nº 1.833-R de 19/04/2007
MG PL de 2011 Decreto nº 44.042 de 09/06/2005
RJ Lei nº 5.690 de 14/04/2010 Decreto nº 40.780 de 23/05/2007
Su
l SC Lei nº 14.829 de 11/08/2009 Decreto nº 2.208 de 17/03/2009
PR Lei nº 17.133 de 25/04/2012 Lei nº 16.019 de 19/12/2008
RS Lei nº 13.594 de 30/12/2010 Decreto nº 45.098 de 15/06/2007
Fonte: Fórum Clima, 2016.
Em 2007 foi criada A Rede Brasileira de Pesquisas sobre Mudanças
Climáticas Globais, Rede CLIMA, a fim de dar apoio à realização dos inventários
nacionais de emissões e produzir dados e informações necessárias ao apoio da
diplomacia brasileira nas negociações sobre o regime internacional de mudanças
do clima. A Rede CLIMA está estruturada em 16 Sub-Redes temáticas sendo elas:
Agricultura; Biodiversidade e Ecossistemas; Cidades; Desastres Naturais;
Desenvolvimento Regional; Divulgação Científica e Mudanças Climáticas;
Economia; Energias Renováveis; Modelagem Climática; Oceanos; Políticas
Públicas; Recursos Hídricos; Saúde; Serviços Ambientais dos Ecossistemas; Usos
da Terra; Zonas Costeiras.
Com o objetivo de reduzir e controlar emissões atmosféricas por fontes
móveis (veículos automotores) o Conselho Nacional do Meio Ambiente - CONAMA
8 O Acre não tem lei específica, mas dispõe da Lei nº 2.308/2010, que criou o Sistema Estadual de
Incentivos a Serviços Ambientais (Sisa), o Programa de Incentivos por Serviços Ambientais (ISA
Carbono) e demais programas de serviços ambientais e produtos ecossistêmicos do Estado.
40
em 1986 criou os Programas de Controle da Poluição do Ar por Veículos
Automotores: PROCONVE (automóveis, caminhões, ônibus e máquinas
rodoviárias e agrícolas) e PROMOT (motocicletas e similares) fixando prazos,
limites máximos de emissão e estabelecendo exigências tecnológicas para veículos
automotores, nacionais e importados. Estes dois programas contemplam os
poluentes: monóxido de carbono, hidrocarbonetos, hidrocarbonetos não metano,
óxidos de nitrogênio, material particulado e aldeídos. Em 2002 o dióxido de carbono
foi incluído, porém os valores são apenas medidos, sem legislação limitando as
emissões.
Pelo fato do dióxido de carbono ser um elemento que se encontra
naturalmente na atmosfera, e os homens e os animais serem fontes naturais deste
elemento, ele muitas das vezes não tem sido considerado como um poluente, por
isso a legislação brasileira CONAMA nº 03/1990 não contempla este gàs no
monitoramento da qualidade do ar no país. Porém é fato que as ações
antropogênicas têm elevado sua concentração a ponto de interferir nas condições
climáticas, no meio ambiente e até mesmo na saúde das pessoas.
Oke (1987) afirma que nem todas as emissões são prejudiciais, visto que a
maioria das emissões naturais é essencial para a vida, contudo quando sua
concentração passa a ser demasiadamente elevada, principalmente devido à ação
do homem, devem ser classificados como poluentes, como é o caso do dióxido de
carbono.
Para Radichi (2012) a poluição do ar se dá quando há emissões de
substâncias na atmosfera em concentrações que modifique sua constituição natural
de forma a interferir negativamente na saúde do homem, alterar a biodiversidade e
influenciar a água e o solo.
Mesmo não contemplado na legislação nacional de qualidade do ar –
CONAMA nº 03/1990, existem legislações e normas técnicas que contemplam
limites de concentração de dióxido de carbono, como a resolução da ANVISA nº 9/
2003 que estabelece valor máximo de 1000 ppm em ambientes climatizados. A
Norma regulamentadora NR 15 do ministério do trabalho considera limite de
tolerância a exposição a 3900 ppm 48h/semanal, em ambiente de trabalho.
A Associação Brasileira de Refrigeração, Ar condicionado, Ventilação, e
Aquecimento – ABRAVA, através da RN 02/2003 indica concentração máxima de
3500 ppm para ocupação permanente, porém recomenda evitar concentração
41
acima de 1500 ppm em ambientes ocupados por pessoas sedentárias inativas, pois
pode provocar sonolência e redução na produtividade. A RN recomenda que a
diferença entre as concentrações internas e externas devem ser menores que 700
ppm. Em concentrações na faixa de 30.000 ppm para exposição de 10 minutos,
pode causar asfixia por deslocar o oxigênio.
A sociedade Americana, “American Society of Heating, Refrigerating, and
Air-Conditioning Engineers”, através da norma ANSI / ASHRAE 621999 de
Qualidade do Ar Interior dispõe que a concentração de 𝐶𝑂2 não exceda a 1000
ppm.
De acordo com a OSHA, “Occupational Safety and Health Administration”
departamento de segurança e saúde ocupacional dos Estados Unidos, a
concentração de 𝐶𝑂2 em ambientes internos não pode exceder a 5000 ppm, 8h de
trabalho ao longo de cinco dias úteis.
A norma mexicana NOM – 010 –STPS – 1999, estabelece concentração
máxima em ambientes de trabalho de 5000 ppm.
A nota técnica portuguesa NT-SCE-02 de 2009, para Certificação Energética
da Qualidade do Ar Interior nos Edifícios, estabelece concentração máxima de
referência para 𝐶𝑂2 de 984 ppm, de acordo com esta norma concentrações
elevadas de 𝐶𝑂2 em ambientes internos resultam em queixa de dores de cabeça,
cansaço e falta de ar pelos ocupantes.
2.3. O CLIMA URBANO
As estruturas urbanas modificam parâmetros como a temperatura e umidade
do ar, trocas de radiação e energia e as correntes de ar, caracterizando o clima
urbano. Este pode impactar direta e indiretamente os seres humanos, uma vez que
ilhas de calor e poluentes na atmosfera urbana influênciam diretamente a saúde
das pessoas, e também a água, solo, flora e fauna da cidade (BERLIM, 2016).
Segundo a União Europeia (2013) muitos poluentes atmosféricos atuam nas
mudanças climáticas e estas afetarão a qualidade do ar no futuro.
A urbanização e as atividades econômicas têm causado alterações
climáticas nas cidades e estas se tornam vítimas de suas ações. Onde de acordo
com Oliveira (2013) a concentração de calor nas cidades é resultado da
impermeabilização do solo, consumo de energia, contingente populacional,
42
atividades econômicas, transportes e produção de resíduos. De acordo com o autor
o aumento de emissão de gases retém o calor provocando a elevação da
temperatura do ar em nível local, com a formação de microclima “ilha de calor”, e
em nível global, através do aquecimento global.
Os transportes motorizados a partir da queima de combustíveis fósseis são
os principais responsáveis pelas emissões de poluentes nos centros urbanos,
principalmente devido ao incentivo do uso de transporte privado. De acordo com
Ministério do meio ambiente, Brasil (2014), em 2012 foram emitidos no território
brasileiro aproximadamente 213 milhões de tonelada de 𝐶𝑂2 a partir de veículos
automotores, Figura 12.
Figura 12 - Emissões de 𝐶𝑂2 por categoria de veículos.
Fonte: Brasil, 2014.
Barbirato, Souza e Torres (2007) destacam que o clima urbano é formado
pela ação do homem sobre o meio ambiente natural, provocando peculiaridades
próprias na temperatura e umidade do ar, velocidade e direção dos ventos e regime
de precipitação pluviométrica. De acordo com eles as cidades geram carga térmica
e a composição dos materiais de sua superfície, geralmente bons condutores
térmicos e com grande capacidade calorífica, interferem no clima local.
O Quadro 2 apresenta as principais alterações climáticas produzidas pelas
cidades em um ambiente.
43
Quadro 2- Alterações climáticas locais produzidas pelas cidades.
Elementos Observação Comparação com o ambiente rural
Radiação
Total sup. Horizontal 10-20% menos
Ultravioleta (inverno) 30%menos
Ultravioleta (verão) 5% menos
Duração insolação 5-15% menos
Poluentes
Núcleos de condensação 10 vezes mais
Partículas em suspensão 10 vezes mais
Misturas gasosas 5-25 vezes mais
Nebulosidade
Nuvens 5-10% mais
Névoa (inverno) 100% mais
Névoa (verão) 30% mais
Precipitação pluviométrica Total 5-15% mais
Tempestades 10 a 15% mais
Temperatura do ar
Média anual 0,5 a 3ºC
Min.de inverno (média) 1 a 2ºC mais
Máx. de verão (média) 1 a 3ºC mais
Umidade Relativa do ar
Média anual 6% menos
Inverno 2% menos
Verão 8% menos
Velocidade ventos
Média anual 20 a 30% menos
Rajadas máximas 10 a 20% menos
Calmarias 5 a 20% mais
Fonte: Barbirato, Souza e Torres, 2007.
2.3.1. Elementos climáticos, forma urbana e dispersão de poluentes
Para Barbirato, Souza e Torres (2007) o clima em uma localidade geográfica
é consequência da interação dinâmica entre fatores de dimensão global (altitude e
continentalidade) dimensão local (topografia, vegetação, superfície do solo natural)
e elementos climáticos (temperatura e umidade do ar, vento, precipitação
pluviométrica). E o microclima compreende a interação do clima natural de certa
localidade com sua urbanização.
Os elementos climáticos que mais interferem na formação dos microclimas
são a temperatura e umidade do ar, radiação solar, movimento de ar, nebulosidade
e chuvas, além de agirem de forma associada também se influenciam mutuamente
(BARBIRATO; SOUZA; TORRES, 2007).
A temperatura do ar nas cidades está diretamente ligada aos raios solares
incidentes e a quantidade de calor acumulada nas superfícies dos materiais, Taha,
Sailor e Akbari (1992) relatam que a capacidade de reflexão e absorção dos
diversos materiais, em relação à luz e ao calor, depende diretamente de suas
44
propriedades físicas (albedo)9 como densidade, textura e cor. A Figura 13 mostra
os diferentes albedos em um ambiente urbano percebe-se que eles são altamente
dependentes dos materiais empregados na construção. Por isso nos centros
urbanos a temperatura do ar é mais elevada e a umidade relativa mais baixa, sendo
inversamente proporcionais. Segundo Varejão-Silva (2006) alterações no
aquecimento afetam a temperatura e a umidade do ar, os ventos predominantes, a
precipitação pluviométrica, entre outros fenômenos.
Figura 13 - Albedo dos diferentes materiais urbanos.
Fonte: US Environmental Protection Agency.
O movimento do ar descrito por Varejão-Silva (2006) é o resultado das
diferenças de pressão atmosférica, influenciado pela temperatura do ar, e se
movimenta horizontal e verticalmente. De acordo com o autor nas proximidades de
interface superfície-atmosfera o vento é altamente influenciado pelas
características geométricas e pelo estado de aquecimento da própria superfície.
A pressão atmosférica tem variação inversa à temperatura do ar, e a massa
de ar tende a deslocar-se de zonas de alta para baixa pressão (VAREJÃO-SILVA,
2006). Esta situação em áreas urbanas há a conversão de ventos para os locais
9 Albedo é o poder de reflexão de uma superfície, sendo a razão entre a radiação refletida pela superfície e a radiação incidente sobre ela. Ele varia de 1, reflexão total de corpo refletor perfeito, a 0, absorção total de um corpo negro (WINGE, 2016).
45
mais aquecidos e essa convergência do fluxo de ventos ocasiona maior
concentração de poluentes na área mais aquecida (central).
O planejamento de uma cidade que leva em consideração a disposição e
geometria de suas edificações é muito importante devido à interação que ocorre
com o clima, visto que a forma como os edifícios são organizados, espaçamento, e
sua altura podem funcionar como um bloqueio para a passagem dos ventos,
conforme demonstrado na Figura 14.
Figura 14 - Regimes de fluxo de vento associados a diferentes geometrias urbanas.
Fonte: Oke, 1987.
Oke (1987) afirma que o vento e a turbulência são vitais para a dispersão de
poluentes atmosféricos, e o aumento da rugosidade da superfície diminuem o fluxo
de vento. O autor continua relatando que situações onde as ruas são estreitas a
troca de ar é mais restrito que em ruas mais largas, e a dispersão de poluentes é
menor, conforme demonstrado na Figura 15. Essa situação é agravada com a
formação de canyons urbanos10.
10 Um canyon urbano é uma forma de disposição espacial das edificações quando estas estão
enfileiradas ao longo de ambos os lados de uma rua. Trata-se de um conjunto de superfícies que determinam um volume de ar em seu interior, sendo limitado pelas paredes das edificações e pelo solo e aberto nas extremidades laterais e superior.
46
Figura 15 - A influência da construção no fluxo de ar e na dispersão da poluição.
Fonte: Oke, 1987.
Estratégias no planejamento de uma cidade através da organização dos
edifícios no espaço urbano são muito importantes para a qualidade dos ambientes
urbanos. Romero (2000) relata que em áreas densamente construídas, a
implantação de edifícios altos entre edifícios baixos favorece a ventilação e quando
todos os edifícios possuem a mesma altura, forma-se uma barreira para a
circulação do ar. Segundo o autor outra forma para favorecer a ventilação na cidade
é através de espaços entre as edificações. Conforme demostrado na Figura 16.
Figura 16 - Situações de ventilação em área urbana: (a) e (c) favorável, (b) desfavorável.
Fonte: Romero, 2000.
De acordo com Cavalcanti (2010) a precipitação pluviométrica em uma área
urbana também é um elemento muito importante para a remoção de poluentes da
atmosfera.
As chuvas atuam com muita eficiência na remoção dos poluentes do ar, em maior ou menor grau, dependendo da sua intensidade. São normalmente associadas às penetrações de frentes frias que, além de ocasionar precipitações pluviométricas, promovem a intensificação dos ventos. Em locais onde o escoamento do ar é obstruído por grandes edificações, serras, montanhas, a precipitação pluviométrica passa a ser o único mecanismo capaz de remover os poluentes do ar, uma vez que sob tais circunstâncias estes não sofrem a ação dos ventos. Entretanto, deve-se ressaltar que, com a lavagem da atmosfera, há a transposição dos poluentes para o solo e águas superficiais (CAVALCANTI, 2010, p.49).
47
Para Oke (1987) a única forma fundamental de controle da poluição do ar é
a redução das emissões em sua origem. Visto a atmosfera ser um meio excelente
para a diluição das emissões isso significa que após a liberação é praticamente
impossível voltar à captura ou conter os poluentes, tornando essencial o controle
preventivo e não corretivo.
De acordo com Costa (2008) a mobilidade urbana tem sido o aspecto que
mais tem afetado a qualidade de vida nas cidades especialmente no que se refere
ao aumento dos custos e tempos de viagem, poluição atmosférica, ruído, acidentes
de trânsito e fragmentação do espaço urbano. O autor desenvolveu uma ferramenta
para avaliação e monitoração da mobilidade urbana, capaz de revelar as condições
atuais e medir os impactos de medidas e estratégias visando a mobilidade
sustentável. Fornecendo subsídios para a formulação de políticas públicas de
mobilidade mais eficientes.
2.3.2. Ilha de calor
Ilha de calor é um fenômeno resultante do balanço de energia do espaço
urbano e consequente elevação da temperatura média do ar local em relação às
regiões circunvizinhas (BARBIRATO; SOUZA; TORRES, 2007).
Lucena (2013) afirma que a ilha de calor urbana se refere ao aumento na
temperatura do ar, mas pode igualmente se referir ao calor relativo da superfície ou
materiais subsuperficiais.
O autor continua afirmando que este fenômeno é assim denominado por
apresentar um padrão espacial de contorno das isotermas lembrando o formato de
uma ilha, conforme demonstrado na Figura 17, onde no centro da figura se tem a
maior isoterma e vai diminuindo ao ir se afastando.
48
Figura 17 – Esquema hipotético da configuração vertical (a) e espacial (b) da ilha de calor.
Fonte: Lucena, 2013.
Ainda de com o acordo o autor três aspectos caracterizam uma ilha de calor
urbana sendo: forma, intensidade e localização do seu núcleo mais quente. E esses
variam entre cidades, devido a fatores como o período do dia, época do ano,
morfologia da área e as propriedades térmicas dos materiais.
Segundo Oke (1987) ilha de calor é um produto do clima urbano, resultado
de modificações do espaço natural pela urbanização. Para o autor o tamanho da
cidade, a velocidade do vento e a geometria dos vales e prédios auxiliam em sua
formação.
Em seus estudos Oke identificou que as ilhas de calor por sofrerem uma
variabilidade temporal são mais evidentes com intensidades máximas nos períodos
noturnos entre 6 e 7 h após o pôr-do-sol, devido a liberação de calor acumulado
pelos materiais durante a radiação solar.
Miyamoto (2011) elencou as principais características dos ambientes
urbanos que contribuem para a formação do fenômeno ilha de calor, conforme
demostrado no Quadro 3.
49
Quadro 3 - Características urbanas e suburbanas importantes para a formação de ilhas de calor e seus efeitos no balanço de energia sobre a superfície terrestre.
Características que contribuem para a formação de ilhas de calor
Efeitos sobre o balanço de energia
1 Falta de vegetação Reduz evaporação
2 Utilização difusa de superfícies impermeáveis Reduz a evaporação
3 Maior difusividade térmica dos materiais Aumento do armazenamento de
calor
4 Baixa refletância solar dos materiais Aumenta saldo de radiação
5 Geometrias urbanas que aprisionam o calor Aumenta saldo de radiação
6 Geometrias urbanas que diminuem a velocidade
dos ventos Reduz convecção
7 Aumento dos níveis de poluição Aumento do saldo de radiação
8 Aumento da utilização de energia Aumento do calor antropogênico
Fonte: Miyamoto, 2011.
Soluções para amenizar o efeito das ilhas de calor em centros urbanos é
muito importante no progresso da qualidade ambiental. Santander e Baldasso
(2014) apresentam algumas ações a fim proporcionar essas melhorias nas cidades,
sendo elas:
- Implantação de uma política pública de preservação e recuperação das
áreas verdes. Tal medida além de amenizar o aquecimento também auxilia no
controle da poluição atmosférica;
- Planejamento urbano adequado das cidades de modo a evitar
aglomerações;
- Controle rígido da emissão de gases poluentes por parte de veículos e
indústrias;
- Utilização de materiais de construção com menor capacidade de retenção
de calor, como a implementação de coberturas sustentáveis.
50
3. MATERIAIS E MÉTODOS
Neste capítulo serão descritos o local de estudo, os equipamentos, a
metodologia e o software de simulação geoestatística empregados.
A estrutura metodológica proposta consiste em cinco etapas: a) Preparação
para realização das coletas de campo; b) Levantamento de dados; c) Tratamento
de dados; d) Simulação da concentração do poluente e das temperaturas do ar na
área de estudo, e e) Análise dos resultados. A Figura 18 ilustra a metodologia
utilizada na pesquisa e a seguir o detalhamento das etapas.
Figura 18 - Representação esquemática da metodologia para elaboração da dissertação.
3.1. ÁREA DE ESTUDO
Este trabalho se desenvolveu no campus da Universidade Federal de Mato
Grosso em Cuiabá, localizado nas coordenadas geográficas de referência 15° 36'
35,47" S e 56° 3' 58,91"O.
Preparação
Mapeamento da área
-Imagem de satélite
-Delimitação da área de estudo
Transecto Móvel
- Definição do trajeto
-Inspeção in loco
Instrumentação
-Montagem da estação
meteorológica
- Sincronização dos equipamentos de
medição
Obtenção de dados
Micrometeorológico (Transecto Móvel)
- Temperatura do ar
-Umidade Relativa do ar
- Altitude
-Pressão atm
Micrometeorológico
(Estação meteorológica fixa)
- Direção e velocidade do vento
Qualidade do ar
(Transecto Móvel)
- Concentração de CO2
Georreferenciamento de medidas climatológicas e
de qualidade do ar
(GPS)
Tratamento e simulação dos dados
Análise estatística
Análise espacial
(geoestatística)
Interpretação e Análise dos Resultados
Apreciação de mapas
Uso e Ocupação da cobertura do Solo
x
Concentração CO2
x
Temperaturas
51
O campus da UFMT encontra-se na região do Coxipó, na parte leste de
Cuiabá, delimitada por avenidas de intenso fluxo veicular, sendo elas: Avenida
Fernando Corrêa da Costa, Avenida Jornalista Arquimedes Pereira Lima, Avenida
Brasília, Av. Edgar Vieira e Rua 20. Apresenta um ambiente heterogêneo, com
diferentes padrões de uso e ocupação da cobertura do solo, edificações onde são
lecionadas aulas e desenvolvidas pesquisas, quadras de futebol, ginásio
poliesportivo, centro de treinamento da Copa 2014 (COT), piscina, restaurante,
campo experimental, locais de áreas verdes (bosques) e zoológico com lagoa.
Possui 581.080,36 m² de área permeável e 183.589,92 m² de área impermeável,
representando 75,99% e 24,01% respectivamente (MOTA et al., 2015). O entorno
da UFMT é uma região muito antropizada, densamente construída por edificações
com características comerciais e residenciais, e também conta com a presença de
um Shopping Center e uma galeria comercial.
A Figura 19 referencia à localização da área de estudo dentro do município
de Cuiabá.
De acordo com SEPLAN (2011) a área de estudo está localizada na unidade
climática Tropical Continental com clima semiúmido, apresentando 6 meses secos
e temperatura média anual do ar de 26ºC.
O clima é marcadamente sazonal, com duas estações características, uma
seca e outra chuvosa, com tempo muito seco entre maio a setembro e maiores
precipitações no período de dezembro a fevereiro (BRASIL, 1982).
Segundo SEPLAN (2011) a depressão cuiabana está entre altitudes que
variam de 80 a 300 m. A região apresenta altos índices pluviométricos com total
anual em torno de 1350 mm, com as ocorrências máximas no mês de janeiro
(SONDA, 2016).
53
A fim de perceber o comportamento das chuvas na região de Cuiabá foi
construído um histograma com precipitações mensais para conhecer o ano
hidrológico11 de 2014/2015 e 2015/2016, através de dados obtidos na Estação
Climatológica Mestre Bombled, localizado no campus da UFMT nas coordenadas
geográficas de referência 15º36'25,23" S e 56º03'38,94" O, Figura 20.
Figura 20 – Histograma dos Anos Hidrológicos 2014/2015 e 2015/2016 para Cuiabá/MT.
Conhecer o ano hidrológico é importante, pois através dele percebe-se o
funcionamento das águas na região, e estas interferem em outros elementos
climáticos como a temperatura e umidade relativa do ar. Reconhecer a distribuição
espacial das precipitações em cada período auxilia nos estudos climatológicos da
região, por isso também foi construído histograma com as médias mensais da
temperatura do ar para o mesmo período do ano hidrológico, Figura 21.
O ano hidrológico 2014/2015 em Cuiabá começou no mês de setembro e
finalizou em agosto, a precipitação pluviométrica anual foi 1531,6 mm, com o maior
acúmulo mensal em fevereiro 377,6 mm e temperatura média mensal do ar 27,4ºC
e em agosto, final do período de estiagem, a temperatura média mensal do ar foi
28,5°C. Durante este período a maior temperatura média ocorreu em outubro
30,2°C e a menor em julho 25°C.
11 O “ano hidrológico” consiste no início dos períodos de chuvas até o fim do período de estiagem. Época em que as reservas hídricas atingem o seu mínimo e em que o período mais chuvoso do ano começa é que se inicia o ano Hidrológico (ARRUDA DOS VINHOS, 2016).
54
Já o ano hidrológico 2015/2016 apresentou um comportamento atípico, onde
iniciou em setembro e finalizou em julho, terminou um mês antes dos anos
hidrológicos de 2013/2014 e 2014/2015. A precipitação pluviométrica anual foi
927,2 mm, com o maior acúmulo mensal em janeiro 267 mm e temperatura média
mensal do ar 27,6°C. Nos meses de setembro a dezembro a precipitação
pluviométrica foi baixa, por isso o acúmulo anual foi pequeno e a duração do ano
hidrológico foi de 11 meses, o fim do período de estiagem aconteceu em julho e as
chuvas iniciaram no mês de agosto. Durante este período a máxima temperatura
ocorreu em setembro 30°C e a mínima em julho 23,3°C.
O ano hidrológico 2016/2017 iniciou mais cedo no mês de agosto, nos anos
de 2014 e 2015 não houve chuvas neste mês. Também foi registrada em agosto a
menor temperatura média mensal do ar até o momento deste período hidrológico
com 23,1°C. As precipitações pluviométricas acumuladas de agosto ao fim de
novembro foram mais elevadas que nos anos de 2014 e 2015 com acúmulo de
599,23mm.
Figura 21 – Histograma das médias mensais de temperatura do ar para Cuiabá/MT, no período dos Anos Hidrológicos 2014/2015 e 2015/2016.
3.2. CARACTERIZAÇÃO DO USO E OCUPAÇÃO DA COBERTURA DO SOLO
Para realizar o diagnóstico do microclima urbano na área de estudo torna-se
importante a caracterização da ocupação da cobertura do solo, através da
classificação das diferentes tipologias que compõem o ambiente analisado.
55
Para isso foi elaborado um mapa de uso e ocupação da cobertura do solo
na área de estudo onde através de imagens de satélite Landsat, datada no ano de
2015, e delimitação da área de estudo, banco de dados de desenho, procedeu se
a classificação qualitativa das superfícies em função da ocupação atribuindo uma
cor para cada categoria, sendo elas: área pavimentada, edificações, gramas,
árvores, solo exposto e água.
O mapa foi elaborado em um programa de geoprocessamento, onde foi
medida a área de cada polígono dos diferentes usos e ocupações, para a
delimitação foram usados arquivos vetoriais no formato shapefile, e mensurados
adotando-se como unidade de medida m² e porcentagem (%) para a demonstração
dos resultados.
Também foi possível mapear em 3D o relevo do terreno, através de dados
obtidos nas coletas de campo, latitude, longitude e cota, e com auxílio do programa
gráfico surfer que trabalha com a geoestatística.
3.3. DEFINIÇÃO DO PERCURSO DO TRANSECTO MÓVEL
O trecho do transecto móvel foi selecionado buscando representar de forma
mais uniforme possível à área de estudo, passando por todas as vias dentro da
instituição e pelas avenidas que a contornam, totalizando aproximadamente 12 Km.
A Figura 22 apresenta o percurso do transecto móvel e a vista frontal de 12 pontos
que foram selecionados buscando representar a heterogeneidade do uso e
ocupação da cobertura do solo dentro da área de estudo.
Posteriormente as ruas foram percorridas com auxílio do aparelho GPS, no
dia 22 de fevereiro de 2016, no horário mais desfavorável de realização da
campanha, sendo a segunda-feira no período matutino, devido o intenso fluxo de
veículos. Com o objetivo de conhecer a dinâmica veicular no curso selecionado e a
viabilidade da campanha, visto que as amostragens das variáveis meteorológicas
devem acontecer em um intervalo máximo de uma hora e o veículo não deve
ultrapassar 40 km/h procurando manter velocidade constante durante todo o
percurso, técnica utilizada por autores como Sanches (2005), Amorim (2010),
Vasconcelos e Zamparoni (2011), Alves e Biudes (2011), Ugeda Júnior e Amorim
(2012), Franco (2013), Texeira (2015), e um dos pioneiros Carreras et al (1990).
56
Figura 22 – Mapa do campus da UFMT e entorno em imagem Landsat com delimitação do transecto móvel e detalhamento com vista frontal.
Fonte: Google Earth, 2015.
57
3.4. PERÍODO DE MEDIÇÃO DAS VARIÁVEIS MICROMETEOROLÓGICAS E
DE QUALIDADE DO AR
O período de medição foi definido com base nas características climáticas
da região, onde foram determinadas três campanhas, sendo a primeira referente
ao período de chuva, a segunda referente ao período de transição de chuva para
estiagem e a terceira referente ao período de estiagem, o Quadro 4 resume as
campanhas de trabalho de campo.
Quadro 4 – Resumo das campanhas realizadas para coleta de dados.
Número Estação Data Turno Hora de Início Hora de fim
1° Campanha Chuvosa
20/03/2016 Matutino 08h00min 08:45:52
Noturno 20h00min 20:46:14
21/03/2016 Matutino 08h00min 08:47:57
Noturno 20h00min 20:51:04
2° Campanha Transição
24/04/2016 Matutino 08h00min 08:37:06
Noturno 20h00min 20:39:06
25/04/2016 Matutino 08h00min 08:47:08
Noturno 20h00min 20:36:54
3° Campanha Seca
09/10/2016 Matutino 08h00min 08:42:33
Noturno 20h00min 20:46:18
10/10/2016 Matutino 08h00min 08:49:03
Noturno 20h00min 20:46:07
As medições foram realizadas em dias de domingo e segunda-feira, a fim de
representar dois comportamentos distintos no fluxo de veículos nas vias. A
Organização Mundial de Meteorologia (OMM) recomenda que as principais
observações meteorológicas devam acontecer às 00h, 06h, 12h e 18h GMT
(Greenwich Meridian Time), correspondentes às 20h, 02h, 08h e 14h, horário de
Cuiabá/MT, respectivamente. Neste trabalho as medições aconteceram no
intervalo das 8h às 9h e das 20h às 21h, por serem períodos que representam
intenso fluxo de veículos na instituição, devido início e término de aulas em muitos
cursos, e imediatamente após o horário de pico nas avenidas em torno do campus.
Além de que as ilhas de calor são mais evidentes nos períodos noturnos, devido a
liberação de calor acumulado pelos materiais durante a radiação solar.
58
3.5. COLETA DE DADOS
3.5.1. Instrumentação utilizada
A metodologia utilizada consistiu no registro da temperatura do ar, pressão
atmosférica, umidade relativa, concentração de CO2, cota e coordenadas
geográficas em cada ponto de registro das variáveis no trecho percorrido pelo
transecto móvel. Por meio de sensores calibrados e instalados a 2 metros do chão
ao nível do pedestre, em uma base metálica fixada em um veículo com carroceria,
conforme ilustra a Figura 23.
O sensor de dióxido de carbono (CO2) ficou abaixo do limite superior da
cabine. Foram tomados cuidados em protegê-lo do fluxo de vento durante as
campanhas, de forma que os dados coletados expressassem o ambiente de
concentração de CO2 do lugar naquele momento.
Figura 23 – Instalação dos equipamentos no veículo automotor.
Os sensores e o GPS foram sincronizados para registrar e armazenar
informações a cada 5 segundos, a fim de se obter dados georreferenciados, com
configurações no sistema de projeção UTM e datum Sirgas 2000 e, posteriormente,
mapear essas variáveis através de software de simulação.
A fim de verificar a influência da velocidade do veículo sobre os registros da
concentração de CO2 pelo sensor, foi realizado um transecto móvel teste onde
foram coletados dados pelo analisador de CO2 em movimento e os dados foram
59
comparados com um analisador de CO2 fixo, mesmo modelo e ambos com
certificado de calibração. Os registros dos dois analisadores em pontos próximos
apresentaram pequenas diferenças, dentro do erro do aparelho < 50 ppm.
Antes das coletas de dados, aproximadamente 30 min, os instrumentos
foram ligados no ponto inicial para se aclimatarem com as condições externas. De
acordo com este procedimento, o roteiro das 08h, por exemplo, teve início às 07h30
min.
O Quadro 5 traz a especificação resumida dos instrumentos de medição
utilizados nas campanhas.
Quadro 5 - Características dos equipamentos de medições utilizados nas campanhas.
Ilustração Características do equipamento
Es
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01
6)
Data logger
- Datalogger para uso em ambientes externos;
- Memoria suficiente para 400.000 pontos;
- Intervalos de aquisição de 1s até 18horas;
- Dados armazenados em sua memória sem telemetria.
Sensor de Temperatura e umidade do ar
-Faixa de operação: -40ºC a +75ºC (Ta), 0 a 100% (UR);
- Precisão: ± 0,2 ºC (Ta); ± 2,5%(UR);
- Resolução: 0,02 ºC (Ta); 0,1% (UR).
Pressão barométrica
- Faixa de medição: 660 mbar a 1070 mbar;
- Resolução: 0,1 mbar;
- Precisão: ±3 mbar.
Fonte: Instrutherm, 2016
Analisador de CO2 – Modelo C-02 (Instrutherm)
- Função: Conc. CO2, umidade relativa, temperatura de
bulbo úmido e ponto de orvalho;
- Escalas: 0 a 6000ppm (CO2), 10 a 95%(UR), - 20° a 60°C
(Temp);
- Precisão: ± 3% ou ± 50ppm (CO2), ± 5% (UR), ± 1°C
(Temp);
- Escala de exibição: 1 vez por segundo;
- Tempo de aquecimento: 10 segundos;
- Capacidade de memória automática: 20.000 dados (Data
logger);
- Faixa de operação: 5 a 50°C (Temp), 10 a 90% (UR);
- Sensor de CO2 infravermelho NDIR de comprimento de
onda dupla.
60
Quadro 5 - Características dos equipamentos de medições utilizados nas campanhas.
Ilustração Características do equipamento
Fonte: Garmin, 2016
GPS GARMIN – MONTANA 650
-. Bússola de 3 eixos e altímetro barométrico
- Precisão do GPS (posição):+ 3,65m;
- Altímetria: Precisão de 3 metros;
- Taxa de Atualização: 1/segundo, contínua.
3.5.2. Velocidade e direção do vento
A medição da direção e velocidade do vento foi realizada pela estação
meteorológica fixa, instalada na torre da Band FM Cuiabá/Grupo Cidade Verde de
Comunicação, localizada na Av. Jorn. Arquimedes Pereira Lima (moinho) nas
coordenadas geográficas de referência 15°36'26,89"S e 56°3'29,98"O. Visto que
estes dados sofrem variações com o movimento do veículo durante a realização do
transecto móvel impossibilitando coleta de dados por este método. O Anemômetro
foi instalado a 25 m de altura em relação ao solo e programado para coletar e
armazenar os dados no data logger a cada 5 min.
Para a análise da frequência da direção do vento os dados foram plotados
em gráfico radar onde as direções foram representadas em siglas de acordo com o
ângulo, conforme o Quadro 6.
Quadro 6 - Classificação da direção do vento.
ÂNGULO DIREÇÃO SIGLA
0 NORTE N
22,5 NORTE-NORDESTE NNE
45 NORDESTE NE
67,5 LESTE-NORDESTE ENE
90 LESTE E
112,5 LESTE-SUDESTE ESE
135 SUDESTE SE
157,5 SUL-SUDESTE SSE
180 SUL S
202,5 SUL-SUDOESTE SSW
225 SUDOESTE SW
247,5 OESTE-SUDOESTE WSW
270 OESTE W
292,5 OESTE-NOROESTE WNW
61
Quadro 6 - Classificação da direção do vento.
ÂNGULO DIREÇÃO SIGLA
315 NOROESTE NW
337,5 NORTE-NOROESTE NNW
A classificação da velocidade dos ventos se deu através da escala Beaurfort,
conforme apresentado no Quadro 7. Método utilizado pela Marinha do Brasil, pela
Organização Meteorológica Mundial e por pesquisadores e instituições.
Quadro 7 - Classificação da velocidade dos ventos - Escala Beaufort.
Grau Designação m/s
0 Calmo <0,3
1 Aragem 0,3 a 1,5
2 Brisa leve 1,6 a 3,3
3 Brisa fraca 3,4 a 5,4
4 Brisa moderada 5,5 a 7,9
5 Brisa forte 8 a 10,7
6 Vento fresco 10,8 a 13,8
7 Vento forte 13,9 a 17,1
8 Ventania 17,2 a 20,7
9 Ventania forte 20,8 a 24,4
10 Tempestade 24,5 a 28,4
11 Tempestade violenta 28,5 a 32,6
12 Furacão >32,7
Fonte: CEPAGRI, 2016.
3.5.3. Condições meteorológicas durante as coletas de dados
De acordo com Porangaba (2015) ao estudar o clima específico de uma
cidade é fundamental conhecer os sistemas atmosféricos que atuaram naquele
local durante a amostragem de dados, visto que o clima urbano está inserido em
um sistema superior de circulação atmosférica.
Portanto, associado ao levantamento de campo foi efetuado análise dos
sistemas atmosféricos regionais que atuaram nos dias de coletas, por meio das
cartas sinóticas de superfície disponibilizadas no site o Instituto Nacional de
Pesquisas Espaciais - Centro de Previsão de Tempo e Estudos Climáticos (INPE-
CPTEC), a fim de conhecer os principais sistemas atmosféricos responsáveis pelo
62
padrão da circulação local, visto sua importância na amplificação ou minimização
dos bolsões de calor e dispersão de poluente, sobre o tecido urbano.
3.6. TRATAMENTO DOS DADOS E SIMULAÇÃO POR MEIO DE SOFTWARE
Após as coletas de campo os dados foram organizados e compilados em
planilhas no Excel em função do horário de medição, conforme o APÊNDICE 1.
Para o tratamento estatístico dos dados experimentais de temperatura do ar
e concentração de CO2 foi utilizada a estatística descritiva, análise de variância,
correlação e geoestatística. Empregou-se o programa Minitab, para descrever,
sumarizar, e correlacionar os dados, a dependência espacial foi analisada por meio
de ajustes de semivariogramas no programa Gamma design GS+ e a construção
dos mapas de espacialização pelo software Surfer.
3.6.1. Descrição estatística aplicada aos dados experimentais
A fim de apresentar o comportamento das variáveis (CO2 e temperatura)
observado durante as coletas de campo e comparar com outros conjuntos de dados
coletados ao longo deste trabalho, facilitando a interpretação das informações e
também possibilitando identificar comportamentos discrepantes. Foi realizada a
sumarização e descrição por meio de parâmetros de tendência central (média e
mediana) e parâmetros de variabilidade (desvio padrão, valores máximos e
mínimos, e amplitude).
3.6.2. Análise de variância e correlação linear
Foi utilizada a Análise de Variância (ANOVA) para identificar diferença nas
médias de concentração de CO2e temperatura, entre as estações do ano (chuva,
transição e seca), os dias de semana (domingo e segunda-feira) e os turnos (manhã
e noite). Para identificar quais médias eram diferentes nas categorias de cada
variável o teste de Tukey foi utilizado para comparações pareadas das mesmas,
considerando nível de significância (α) 5%.
A fim de verificar a correlação entre os dados da temperatura do ar e a
concentração de CO2, foi utilizado o coeficiente de correlação de Pearson. Com o
63
mesmo é possível verificar se existe relação entre as variáveis, por meio do
coeficiente de correlação o qual varia entre -1 e 1, quando este valor é negativo
indica uma relação decrescente e quando for positivo crescente, isto é, uma
redução ou um aumento de uma variável em relação a outra.
Valores de r próximos de 0 indicam uma relação linear muito fraca e a intensidade da relação linear cresce à medida que r se afasta de 0 em direção a -1 ou 1. Valores negativos indicam que as variáveis (ou séries de dados) correlacionadas movem-se em direções contrárias, ou seja, quando uma tende a aumentar a outra tende a diminuir, enquanto valores positivos são indícios de que as variáveis tendem a mover-se na mesma direção MOORE (2005 apud COMIN, 2012, p. 49).
Para uma conclusão mais adequada sobre o coeficiente de correlação de
Pearson, um teste de hipótese sobre esta medida foi utilizado, considerando as
seguintes hipóteses:
• Hipótese Nula (H0): r = 0 (não existe correlação entre as variáveis)
• Hipótese Alternativa (H1): r ≠ 0 (existe correlação significativa)
Em geral neste teste é considerado um nível de significância menor que
0,05 (p<0,05), para concluir se a correlação é estatisticamente significativa.
3.6.3. Tratamento geoestatístico
A partir dos dados georreferenciados coletados ao longo do percurso do
transecto móvel pôde-se por interpolação, estimar valores para outros pontos da
área de estudo onde não houve registros de dados. No programa surfer a planilha
foi transformada em grade com pontos equidistantes e a interpolação dos dados se
deu a partir da Krigagem, como método de regressão.
Este método foi empregado por ser considerado o melhor estimador linear
minimizando a variância da estimativa, por ser indicado para coletas com mais de
30 pontos de amostragem, além de apresentar grande fidelidade aos dados
originais e ótima precisão, conforme utilizado por muitos pesquisadores como
Landim (2000), Landim e Sturaro (2002), Azevedo e Veneziani Jr. (2005),
Marcuzzo, Cardoso, Melo (2010), Bulhões e Drumond (2012) e Texeira (2015).
64
Neste trabalho também foram testados outros métodos de interpolação e a
Krigagem foi o que apresentou melhores resultados nas confecções dos mapas.
A Krigagem é realizada com base em modelos e parâmetros de
semivariogramas. Os semivariogramas foram construídos dentro do programa
Gamma design GS+, a fim de obter um modelo que melhor se ajustasse a
distribuição espacial dos dados, utilizando como critério de seleção modelos com
menores valores de Soma de Quadrados de Resíduos (RSS)12 e
consequentemente elevado Coeficiente de Determinação (R²)13. Posteriormente
estas informações foram utilizadas no software surfer.
A partir de semivariogramas ajustados e do método de krigagem, foi possível
a construção de superfícies contínuas que expressaram o ambiente térmico e de
concentração de CO2 da área de estudo através de mapas de espacialização
(isotermas e isolinhas de CO2).
A curva dos semivariogramas podem assumir diferentes formatos, que estão
relacionados com a variância dos dados no espaço, e o procedimento de ajuste é
interativo até se obter um modelo de variograma que represente a tendência dos
dados em relação à distância, tornando a Krigagem mais confiável. Portanto os
modelos que melhor se ajustaram aos dados de temperatura do ar e concentração
de CO2 amostrados foram: esférico, exponencial e o gaussiano, as representações
gráficas dos modelos estão demonstradas na Figura 24.
12 Soma dos Quadrados de Resíduos (RSS) é a soma dos quadrados das diferenças entre o valor observado e os dados ajustados - erros. De acordo com Biase e Santana (2012), a utilização desse critério na seleção do modelo é preferido, por ser mais sensível quando comparado com o coeficiente de determinação (R²).
13 O coeficiente de determinação, também chamado de R², é uma medida de ajustamento de um
modelo estatístico, na Regressão linear, que varia entre 0 e 1, indicando, em percentagem, o quanto o modelo consegue explicar os valores observados. Quanto maior o R², mais explicativo é o modelo e melhor ele se ajusta à amostra.
65
Figura 24 – Representação Gráfica de modelos de Semivariogramas.
Fonte: Adaptado de Guimarães, 2004.
A Figura 25 mostra o comportamento espacial dos dados, segundo
Guimarães (2004) os parâmetros que definem um semivariograma são:
- Alcance (a), alcance da dependência espacial, é à distância a partir da qual
a semivariância se torna aproximadamente constante e as amostras passam a não
possuir correlação espacial e a relação entre elas torna-se aleatória, sendo
independentes entre si. Quanto maior o alcance indica maior continuidade espacial
na área, contribuindo para estimativas mais confiáveis;
- Patamar (C0+C1=C) é o valor onde a semivâriancia torna-se constante,
correspondente ao alcance (a), onde a variabilidade entre os pares de valor é
máxima;
- Efeito pepita (C0), quando a distância é zero a semivâriancia difere de zero,
descontinuidades na origem. Isso ocorre devido erros de amostragem provocados
pela própria variabilidade natural da amostra;
- Contribuição (C1) é a diferença entre o Patamar (C) e Efeito Pepita (C0).
66
Figura 25 - Representação gráfica de Semivariograma e suas propriedades.
Fonte: Adaptado de Guimarães, 2004.
A dependência espacial das amostragens de temperatura do ar e
concentração de CO2 foi classificada como forte, moderada, fraca e independente,
conforme sugerido por Guimarães (2004), Equações 1, 2, 3 e 4.
i. Forte Dependência Espacial - se o efeito pepita for menor ou igual a 25% do
patamar.
𝐶0
𝐶0 + 𝐶< 0,25 (1)
ii. Moderada Dependência Espacial – se o efeito pepita representar entre 25%
e 75% do patamar.
0,25 ≤
𝐶0
𝐶0 + 𝐶≤ 0,75 (2)
iii. Fraca Dependência Espacial - se a relação entre efeito pepita e patamar
estiver entre 75% e 100%.
0 100 200 300 400 500 600 7000
0.05
0.1
0.15
0.2
0.25
Pa
tam
ar
(C0
+C
1=
C)
Alcance (a)
Co
ntr
ibu
içã
o (
C1
)
Efeito Pepita
Dependência Independência
(C0)
67
0,75 <
𝐶0
𝐶0 + 𝐶< 1 (3)
iv. Independência Espacial – se a relação entre efeito pepita e patamar for igual
a 100%, neste caso temos o semivariograma, com efeito pepita puro.
𝐶0
𝐶0 + 𝐶= 1 (4)
68
4. RESULTADOS E DISCUSSÕES
4.1. MAPA DE USO E OCUPAÇÃO DA COBERTURA DO SOLO
A Figura 26 apresenta as características da ocupação da cobertura do solo
na área de estudo, há a predominância de área construída (casas, edifícios,
prédios) 35,20%, seguido de pavimentação (asfalto e concreto) 26,70%, grama
17%, área vegetada (árvores, vegetação nativa) 12,60%, solo exposto (solo sem
qualquer tipo de cobertura) 7,20% e água (córrego do Barbado, lagoas do zoológico
e piscina da UFMT) 1%.
Observa-se que nas regiões que circundam o campus da UFMT concentram-
se a maior parte das áreas impermeabilizadas e as edificações apresentam-se mais
aglomeradas, sendo classificada pela secretaria municipal de desenvolvimento
urbano, Cuiabá (2011), como Zonas dos Centros Regionais (ZCR) formada por
desdobramentos funcionais da área central, localizados em pontos especiais do
espaço urbano. A área caracteriza-se por apresentar diferentes usos de materiais
construtivos como asfalto, alvenaria e concreto, grande concentração de pedestres
e associado ao intenso fluxo veicular que há devido às avenidas de grande
relevância, o calor armazenado e a concentração de dióxido de carbono nessas
regiões apresentaram-se maiores que nos outros locais dentro da área de estudo.
No campus universitário há a predominância de área vegetada e gramada,
e maior distância entre as construções. Em algumas áreas o solo encontra-se
exposto, principalmente no trecho onde o córrego do barbado foi canalizado e a
vegetação da área de preservação permanente foi suprimida.
69
Figura 26 – Mapa de uso e ocupação da cobertura do solo na área de estudo.
Mapa de Uso e Ocupação da Cobertura do solo – UFMT Campus Cuiabá
69
70
De acordo com Oke (1987) cada colina, vale, depressão, árvore, rochedo,
sebe, etc cria uma perturbação no padrão do fluxo geral do vento, tornando-o único
em cada paisagem. O conhecimento do fluxo de vento em torno de obstáculos
topográficos auxilia no gerenciamento de ações que traz implicações ambientais
para a região, onde o conhecimento de locais de aceleração do fluxo é importante
para a localização de fontes de emissões de poluentes atmosféricos, maximizando
a dispersão.
Na Figura 27 está representado o relevo na área de estudo, onde as altitudes
variam de 163 a 189 m. Parte da Av. Fernando Corrêa da Costa e da Av. Brasília
estão localizadas nas menores cotas, além de ser uma região densamente
construída, tende a condicionar o fluxo do vento, tornando uma área crítica na
dispersão de poluentes. A declividade do relevo interfere na circulação do vento,
onde regiões com maiores cotas topográficas há favorecimento na circulação do
vento em relação às regiões com cotas mais baixas. Visto que os relevos e suas
formas configuram uma barreira natural e condicionam a circulação do vento.
Figura 27 – Relevo na área de estudo.
Delimitação da área de estudo
Legenda
71
4.2. ANÁLISE GERAL DAS CORRELAÇÕES E DAS VARIÂNCIAS
Por meio da análise de correlação entre os dados de concentração de CO2 e
temperatura do ar em todo o período analisado, as variáveis apresentaram relação
crescente e moderada com valor de 0,3, estatisticamente significativa (p<0,001).
Também foi possível constatar a formação de três grupos distintos de valores de
temperatura do ar em função da concentração de CO2, conforme a Figura 28, uma
vez que os dados foram coletados na estação chuvosa, transição e seca,
evidenciando um comportamento diferenciado das variáveis analisadas nos
diferentes períodos de coletas.
Figura 28 – Gráfico de dispersão, temperatura do ar e concentração de CO2, entre as estações do ano (chuva, transição e seca).
500475450425400375350
33
32
31
30
29
28
27
26
25
24
CO2
TEM
P. A
R
Scatterplot of TEMP. AR vs CO2
A seguir por meio da análise de variância verificou-se diferença relevante
entre as médias de concentração de CO2, dos grupos acima identificados, que
correspondem as estações do ano (chuva, transição e seca), sendo estas médias
diferentes com significância estatística, nas quais o valor mais elevado da
concentração de CO2 ocorreu na estação seca (433,31 ppm), e o mais baixo na
estação de transição (393,05 ppm).
Temperatura do Ar vs Dióxido de Carbono
(ppm)
(°C
)
72
Por outro lado, nos dados da temperatura houve apenas dois agrupamentos,
com as maiores médias na estação de transição e estiagem, não havendo diferença
significativa entre estas médias, nas quais a menor média ocorreu na estação
chuvosa (28,3 °C), conforme apresentado na Tabela 1.
Tabela 1 – Análise de variância (ANOVA) e teste Tukey nos dados de temperatura do ar e concentração de CO2, entre as estações do ano (chuva, transição e seca).
ESTAÇÃO DO ANO CO2 TEMPERATURA
MÉDIA DESVIO PADRÃO TUKEY MÉDIA DESVIO PADRÃO TUKEY
Chuva 405,71 15,73 B 28,3 1,789 B
Transição 393,05 23,15 C 30,3 0,572 A
Seca 433,31 27,09 A 30,4 0,919 A
A,B,C: Representam as comparações realizadas entre as médias de CO2 e temperatura, letras
diferentes indicam médias estatisticamente diferentes e iguais igualdade entre as médias.
Na estação chuvosa as precipitações pluviométricas limpam a atmosfera
tornando a concentração de poluentes menores do que em outras estações do ano
e a temperatura mais amena, porém neste trabalho observou-se que a média de
concentração de CO2 na estação chuvosa foi maior que na estação de transição,
conforme evidenciado na Figura 29, a qual ilustra uma concentração de dados no
limite superior do Blox Pot na estação de chuva, evidenciando um comportamento
assimétrico ou atípico nesta estação.
Figura 29 – Diagrama Blox Pot dos dados de concentração de CO2 para as estações do ano (Chuva – C; Seca – S; Transição – T).
73
Analisando a Tabela 2 observou que não houve diferença significativa em
média na concentração de CO2 nos diferentes dias da semana, onde para o
domingo a concentração média foi 411,24 ppm e segunda-feira 411,95 ppm. Este
comportamento de igualdade das médias possivelmente é causado porque foi
considerado apenas os dias de semana sem considerar os horários de coleta, o
qual diminui a diferença entre os valores mínimos e máximos da concentração de
CO2.
Também nesta mesma tabela observou-se diferença entre as médias de
temperatura do ar, sendo mais elevada na segunda-feira (30,1 °C) e amena no
domingo (29,1 °C). Durante os dias de semana o fluxo de veículos na região é
maior, estes liberam excesso de carga térmica e juntamente com a composição dos
materiais de superfície, os quais são bons condutores térmicos e com grande
capacidade calorífica, interferem na temperatura do ar local.
Tabela 2 – Análise de variância (ANOVA) e teste Tukey nos dados de temperatura do ar e
concentração de CO2, entre os dias da semana (domingo e segunda-feira).
DIA DA SEMANA CO2 TEMPERATURA
MÉDIA DESVIO PADRÃO TUKEY MÉDIA DESVIO PADRÃO TUKEY
Domingo 411,24 30,15 A 29,1 2,057 B
Segunda-feira 411,95 25,83 A 30,1 0,621 A
A,B: Representam as comparações realizadas entre as médias de CO2 e temperatura, letras
diferentes indicam médias estatisticamente diferentes e iguais igualdade entre as médias.
Em relação aos turnos de coleta das variáveis, a Tabela 3 demostra que
houve diferenças significativas entre as médias de concentração de CO2 e
temperatura do ar, no período matutino e noturno. De manhã a concentração média
de CO2 (412,37 ppm) foi mais elevada que de noite (410,85 ppm). O fluxo de
veículos durante o dia na área de estudo é intenso e durante a semana dentro do
campus da UFMT é maior do que de noite devido os horários das aulas e
funcionamento dos cursos, o que deve ter resultado na elevação da concentração
de CO2 no período matutino em relação ao noturno. Porém mesmo a concentração
média de CO2 no período noturno ter apresentado valor inferior que de manhã a
média neste turno também foi elevada, visto o tráfego na avenida Fernando Corrêa
da Costa e a av. Brasília que dá acesso ao shopping center ser intenso neste
período.
74
Enquanto que a temperatura no período noturno em média foi mais elevada
(29,7 °C) que no período matutino (29,5°C). A temperatura do ar além de sofrer
influência de diversos fatores como emissões de poluentes, que absorvem a
radiação solar aquecendo o ar como é o caso dos GEE principalmente o CO2 e de
cargas térmicas, no período noturno há a liberação do calor acumulado pelos
materiais de superfície durante a radiação solar, tornando o ar mais aquecido de
noite.
Tabela 3 – Análise de variância (ANOVA) e teste Tukey nos dados de temperatura do ar e
concentração de CO2, entre os turnos (manhã e noite).
TURNO CO2 TEMPERATURA
MÉDIA DESVIO PADRÃO TUKEY MÉDIA DESVIO PADRÃO TUKEY
Manhã 412,37 35,17 A 29,5 1,692 B
Noite 410,85 18,12 B 29,7 1,406 A
A,B: Representam as comparações realizadas entre as médias de CO2 e temperatura, letras
diferentes indicam médias estatisticamente diferentes e iguais igualdade entre as médias.
4.3. ANÁLISE MICROCLIMÁTICA NO PERÍODO CHUVOSO
Neste tópico serão apresentados e discutidos os resultados obtidos a partir
dos trabalhos de campo realizados no mês de março em dias de domingo e
segunda-feira, nos períodos matutino e noturno. Buscando compreender o
comportamento do dióxido de carbono e da temperatura do ar na área de estudo
na estação chuvosa.
Através dos histogramas dos anos hidrológicos para Cuiabá, conforme
apresentado anteriormente na Figura 20, os maiores volumes de precipitações
pluviométricas ocorrem em janeiro, fevereiro e março, com maior acúmulo mensal
em fevereiro, porém no ano hidrológico 2015/2016 em março houve maior volume
de chuvas do que em fevereiro.
4.3.1. Análise descritiva e geoestatística em 20 de março de 2016
A seguir serão analisados os dados coletados no dia 20 de março de 2016,
domingo, através do transecto móvel, as condições meteorológicas durante as
coletas e a espacialização do CO2 e da temperatura na área de estudo.
75
A situação de tempo meteorológico é uma variável muito importante que
deve compor a análise dos dados coletados em superfície. A entrada de frentes
frias pode modificar a situação de tempo na escala local.
4.3.1.1. Período Matutino
Durante o transecto móvel observou-se tempo nublado, muitas nuvens com
curtos períodos de sol. Esta situação de tempo deriva das condições
meteorológicas disponibilizadas na carta sinótica de superfície das 8h, onde se
observa uma frente fria atuando desde o norte da Argentina, passando pelo Rio
Grande do Sul e prolongando-se pelo extremo sul de Santa Catarina e Oceano
Atlântico. As frentes frias afetam o tempo sobre a América do Sul durante todo o
ano e produzem tempo de instabilidade dependendo de sua magnitude e
abrangência em termos de pressão, temperatura, vento e pressão atmosférica,
conforme a Figura 30.
Figura 30 – Carta de superfície do CPTEC/INPE no dia 20/03/2016 às 8h.
76
Neste contexto de tempo meteorológico, a umidade relativa e pressão
atmosférica média durante a coleta foram de 80% e 994 hPa, respectivamente. A
maior frequência relativa da direção dos ventos foi na direção Noroeste (NW)
seguida da direção Norte-Noroeste (NNW), conforme demonstrado na Figura 31.
Através da classificação dos ventos pela escala Beaurfort, 81% dos dados se
apresentaram na categoria aragem e 19% brisa leve.
Figura 31 – Frequência relativa média do vento no dia 20/03/2016, no período das 8h às 9h.
A maior concentração de CO2 foi 409 ppm e a menor 384 ppm, a temperatura
alcançou 27,5°C e a mínima 24,8°C, resultando em uma amplitude na concentração
de CO2 e térmica de 25 ppm e 2,7°C, respectivamente. A Tabela 4 apresenta a
síntese da estatística descritiva para os dados coletados.
Tabela 4 – Estatística descritiva para os dados de CO2 e temperatura coletados em 20 de março de 2016 no período das 8h às 9h.
PARÂMETRO MÉDIA MEDIANA DESV.
PADRÃO MÁX. MIN. AMPLITUDE
CO2 (ppm) 392,99 391 5,58 409 384 25
Temperatura (°C)
26,1 26,0 0,573 27,5 24,8 2,7
77
A correlação entre as variáveis foi moderada (r=0,403) e com significância
estatística (p<0,001), tratando-se de uma relação crescente.
A seguir são apresentados os modelos de semivariogramas que melhor se
ajustaram a distribuição espacial dos dados de concentração de CO2 e temperatura,
Figura 32. Onde o modelo esférico foi adotado para concentração de CO2 em função
do menor valor da soma dos quadrados de resíduos (RSS), 113, elevado
coeficiente de determinação (R²), 0,92 e forte dependência espacial, 0,21. Para o
tratamento dos dados de temperatura foi adotado o modelo exponencial, por
apresentar baixa soma dos quadrados dos resíduos (RSS), 0,00811, o maior valor
de coeficiente de determinação (R²), 0,654 e forte dependência espacial, 0,11.
Figura 32 - Semivariogramas ajustados para a aplicação da Krigagem a concentração de CO2( I ) e temperatura ( II ), para coletas realizadas em 20/03/2016 no período matutino.
( I ) ( II )
Os mapas de espacialização das variáveis analisadas estão apresentados
na Figura 33. Verifica-se que as regiões influenciadas pela av. Fernando Corrêa da
Costa, av. Brasília e av. Jornalista Arquimedes Pereira lima, de intenso fluxo
veicular e com predominância de área construída com edificações aglomeradas,
apresentaram as maiores concentrações de CO2 e também as temperaturas mais
elevadas. A máxima concentração de CO2 ocorreu na av. Brasília perto da av.
Jornalista Arquimedes Pereira Lima próximo a rotatória ( 409 ppm), local com
grande aceleração e frenagem de veículos, nesta região a temperatura foi elevada
porém a máxima (27,5 °C) ocorreu na av. Fernando Corrêa da Costa.
Modelo Esférico (Co =9,30; Co+C=43,39; Ao=1212; r²=0,92; RSS= 113)
Modelo Exponencial (Co=0,355; Co+C=0,311; Ao=50; r²=0,654; RSS= 0,00811)
78
Também observa-se que as regiões onde as concentrações de CO2 foram
menores, dentro do campus da UFMT, as temperaturas se apresentaram mais
amenas.
Figura 33 - Mapas de contorno de concentração de CO2( I ) e temperatura ( II ), para coletas realizadas em 20/03/2016 no período matutino.
( I )
( II )
599200 599400 599600 599800 600000 600200 600400 600600 600800 601000
8273400
8273600
8273800
8274000
8274200
8274400
8274600
387 ppm
389 ppm
391 ppm
393 ppm
395 ppm
397 ppm
399 ppm
401 ppm
403 ppm
405 ppm
407 ppm
av. B
rasí
lia
av. Edgar V
ieira
av. Jorn. A.P.L.
av. Fern. C.C
.
384
409
599200 599400 599600 599800 600000 600200 600400 600600 600800 601000
8273400
8273600
8273800
8274000
8274200
8274400
8274600
25.2 °C
25.4 °C
25.6 °C
25.8 °C
26 °C
26.2 °C
26.4 °C
26.6 °C
26.8 °C
27 °C
av. B
rasí
lia
av. Edgar V
ieira
av. Jorn. A.P.L.
av. Fern. C.C
.
27,5
24,8
79
4.3.1.2. Período Noturno
Na carta sinótica de superfície das 20h, Figura 34, observa-se a atuação de
uma frente fria estacionário com início na Argentina, passando pelo Rio Grande do
Sul e prolongando-se pelo Oceano Atlântico. Esta frente fria encontrou-se com uma
frente quente, estão estacionadas na região citada e poderão dar origem à uma
frente mais amena em termos de temperatura, pressão atmosférica, umidade e
ventos. Assim sendo, o tempo meteorológico torna-se menos agressivo, pois tem
início o processo de dissipação da frente fria que em contato com a frente quente
dá origem à frente denominada oclusa. Por fim, a frente quente assume o comando
na dinâmica das massas de ar na circulação atmosférica local. Até a chegada de
uma nova frente fria.
Figura 34 – Carta de superfície do CPTEC/INPE no dia 20/03/2016 às 20h.
Assim sendo, neste contexto de tempo meteorológico, o céu encontrou-se
limpo durante a coleta de dados, a umidade relativa e pressão atmosférica média
durante a coleta foram de 81,12% e 991 hPa, respectivamente, propiciando a área
em estudo a predominância de ventos na direção Oeste-Noroeste (WNW) seguida
da direção Oeste (W) e Oeste-Sudoeste (WSW) com velocidades baixa a
80
moderada, sendo 31% dos registros classificados como calmo, 50% aragem e 19%
brisa leve, conforme demonstrado na Figura 35.
Figura 35 – Frequência relativa média do vento no dia 20/03/2016, no período das 20h às 21h.
Houve um aumento na concentração máxima de CO2 em relação ao período
matutino, sendo 443 ppm e a mínima 383 ppm, resultando em uma amplitude de
60 ppm. Observou-se ventos com velocidades mais baixas na área, o que interfere
diretamente na dispersão dos poluentes na atmosfera. Essa interferência também
pode ser observada na temperatura da área, em que há menores trocas térmicas e
a maior concentração de poluentes que aquece o ar, onde a máxima foi 27,5°C e a
mínima 26,5°C, e amplitude térmica de 1°C. Verifica-se que a temperatura mínima
aumentou em relação ao período matutino resultando em uma região mais
aquecida. A Tabela 5 apresenta a síntese da estatística descritiva para os dados
de CO2 e temperatura, coletados no período noturno.
Tabela 5 – Estatística descritiva para os dados de CO2 e temperatura coletados em 20
de março de 2016 no período das 20h às 21 h.
PARÂMETRO MÉDIA MEDIANA DESV.
PADRÃO MÁX. MIN. AMPLITUDE
CO2 (ppm) 399,34 395 11,47 443 383 60
Temperatura (°C)
27,0 27,1 0,206 27,5 26,5 1,0
81
A correlação entre as variáveis foi fraca (r=0,079), embora positiva sem
significância estatística (p = 0,063).
A seguir são apresentados os modelos de semivariogramas que melhor se
ajustaram a distribuição espacial dos dados de concentração de CO2 e temperatura,
Figura 36. Onde o modelo exponencial foi adotado para concentração de CO2 em
função do menor valor da soma dos quadrados de resíduos (RSS), 3017, elevado
coeficiente de determinação (R²), 0,876 e forte dependência espacial, 0,19. Para o
tratamento dos dados de temperatura foi adotado o modelo gaussiano, por
apresentar baixa soma dos quadrados dos resíduos (RSS), 0,000599, o alto valor
de coeficiente de determinação (R²), 0,861 e forte dependência espacial, 0,1.
Figura 36 - Semivariogramas ajustados para a aplicação da Krigagem a concentração de CO2( I ) e temperatura ( II ), para coletas realizadas em 20/03/2016 no período Noturno.
( I ) ( II )
A Figura 37 apresenta os mapas de espacialização das variáveis para o
período noturno, nota-se que a ocorrência da maior concentração de CO2 (443 ppm)
continuou sendo na av. Brasília perto da rotatória da av. Jornalista Arquimedes
Pereira lima e a temperatura máxima(27,5 °C) registrada também ocorreu na av.
Brasília, de noite a circulação veicular é grande nesta via devido acesso ao
shopping center que é movimentado neste horário.
Verifica-se que o entorno do campus da UFMT, de um modo geral, no
período noturno apresentou valores mais altos para concentração de CO2 e
temperatura, onde a amplitude de CO2 foi maior devido ao aumento da máxima e a
mínima ter continuado próxima do que foi registrado pela manhã, porém locais com
registros mais baixos diminuiu. Já a amplitude térmica reduziu devido ao aumento
Modelo Exponencial (Co =38,9; Co+C=196,7; Ao=483; r²=0,876; RSS= 3017)
Modelo Gaussiano (Co=0,0113; Co+C=0,057; Ao=283; r²=0,861; RSS=0,000599)
82
da temperatura mínima, de modo que toda a área de estudo tornou-se mais
aquecida. Mas ainda assim a concentração de CO2 e a temperatura mínima
continuou sendo registrada dentro da instituição.
Figura 37 - Mapas de contorno de concentração de CO2( I ) e temperatura ( II ), para coletas realizadas em 20/03/2016 no período noturno.
( I )
( II )
599200 599400 599600 599800 600000 600200 600400 600600 600800 601000
8273400
8273600
8273800
8274000
8274200
8274400
8274600
388 ppm
391 ppm
394 ppm
397 ppm
400 ppm
403 ppm
406 ppm
409 ppm
412 ppm
415 ppm
418 ppm
421 ppm
424 ppm
427 ppm
430 ppm
433 ppm
436 ppm
av. B
rasí
lia
av. Edgar V
ieira
av. Jorn. A.P.L.
av. Fern. C.C
.
383
443
599200 599400 599600 599800 600000 600200 600400 600600 600800 601000
8273400
8273600
8273800
8274000
8274200
8274400
8274600
26.5 °C
26.6 °C
26.7 °C
26.8 °C
26.9 °C
27 °C
27.1 °C
27.2 °C
27.3 °C
27.4 °C
27.5 °C
26,5
27,5
av. B
rasí
lia
av. Edgar V
ieira
av. Jorn. A.P.L.
av. Fern. C.C
.
83
4.3.2. Análise descritiva e geoestatística em 21 de março de 2016
Neste tópico serão expostos os resultados e análise dos dados coletados no
dia 21 de março de 2016, segunda-feira, através do transecto móvel, as condições
meteorológicas durante as coletas e a espacialização do CO2 e da temperatura do
ar na área de estudo.
4.3.2.1. Período Matutino
Na da carta sinótica de superfície das 8h, observa-se uma frente estacionária
atuando desde o sul da Bolívia, parte do Paraguai, sobre as Províncias Argentinas
de Formosa, Chaco e Corrientes, sul do Rio grande do Sul e prolongando-se pelo
Oceano Atlântico adjacente. Entretanto, no processo dinâmico da circulação geral
da atmosfera local, uma frente fria pode ser observada sobre a Província de Santa
Cruz, na Argentina, até uma área de baixa pressão de 984 hPa, localizada em torno
de 57°S/58°W, Figura 38.
Figura 38 – Carta de superfície do CPTEC/INPE no dia 21/03/2016 às 8h.
84
A presença da frente estacionária (oclusão da frente quente com a frente
fria) deu origem à um tempo meteorológico mais estável e permitiu que durante o
transecto houvesse céu limpo, a umidade relativa e pressão atmosférica média
foram de 65% e 993,1 hPa, respectivamente, ocasionando estabilidade atmosférica
com 53% dos registros de velocidade dos ventos classificados como calmo e 43%
aragem, e predominância na direção Leste (E) e Leste-Nordeste (ENE), conforme
demonstrado na Figura 39.
Figura 39 – Frequência relativa média do vento no dia 21/03/2016, no período das 8h às 9h.
A concentração máxima de CO2 foi 459 ppm e a mínima 383, com amplitude
de 76 ppm, nota-se aumento na diferença da máxima e mínima em 3 vezes em
relação as coletas do domingo no mesmo período. A amplitude térmica foi de 1,8°C,
onde a máxima alcançou 31,1°C e a mínima 29,3°C. Observa-se que que em
relação ao mesmo período no domingo, a amplitude diminuiu 0,9 °C, porém a
temperatura máxima e a mínima aumentou em 3,6 °C e 4,5 °C, respectivamente,
mostrando o aumento da concentração de CO2 na atmosfera e o aquecimento da
área de estudo nos diferentes dias da semana, isso pode estar relacionado ao
comportamento distinto no fluxo veicular nestes dias da semana. A Tabela 6
85
apresenta a síntese da estatística descritiva para os dados de CO2 e temperatura,
coletados em 21 de março de 2016 no período matutino.
Tabela 6 – Estatística descritiva para os dados de CO2 e temperatura coletados em 21 de março de 2016 no período das 8h às 9 h.
PARÂMETRO MÉDIA MEDIANA DESV.
PADRÃO MÁX. MIN. AMPLITUDE
CO2 (ppm) 414,23 412 16,34 459 383 76 Temperatura
(°C) 30,1 30,0 0,465 31,1 29,3 1,8
A correlação entre as variáveis foi moderada (r=0,6) e com significância
estatística (p<0,001), tratando-se de uma relação crescente.
A seguir são apresentados os modelos de semivariogramas que melhor se
ajustaram a distribuição espacial dos dados de concentração de CO2 e temperatura,
Figura 40. Onde o modelo exponencial foi adotado para concentração de CO2 em
função do menor valor da soma dos quadrados de resíduos (RSS), 11355, elevado
coeficiente de determinação (R²), 0,83 e forte dependência espacial, 0,15. Para o
tratamento dos dados de temperatura também foi adotado o modelo exponencial,
por apresentar baixa soma dos quadrados dos resíduos (RSS), 0,00319, o alto valor
de coeficiente de determinação (R²), 0,707 e moderada dependência espacial,
0,498.
Figura 40 - Semivariogramas ajustados para a aplicação da Krigagem a concentração de CO2( I ) e temperatura ( II ), para coletas realizadas em 21/03/2016 no período matutino.
( I ) ( II )
A Figura 41 apresenta os mapas de espacialização das variáveis, a maior
diferença de concentração de CO2registrada foi entre a rotatória da av. Jornalista
Modelo Exponencial (Co =44,9; Co+C=299,3; Ao=197; r²=0,83; RSS= 11355)
Modelo Exponencial (Co =0,1451; Co+C=0,2912; Ao=1211; r²=0,707; RSS=0,00319)
Distância
Sem
ivar
iân
cia
86
Arquimedes Pereira Lima com a av. Edgar Vieira (459 ppm) e o campus da UFMT,
estacionamento do anfiteatro, (383 ppm). A temperatura máxima (31,1 °C) ocorreu
na mesma região onde foi registrada a maior concentração de CO2, e a mínima
assim como o CO2 também foi registrada dentro do campus universitário, próximo
ao bosque ao lado do Instituto de Ciências Humanas e Sociais.
Figura 41 - Mapas de contorno de concentração de CO2( I ) e temperatura ( II ), para coletas realizadas em 21/03/2016 no período matutino.
( I )
( II )
599200 599400 599600 599800 600000 600200 600400 600600 600800 601000
8273400
8273600
8273800
8274000
8274200
8274400
8274600
383 ppm
388 ppm
393 ppm
398 ppm
403 ppm
408 ppm
413 ppm
418 ppm
423 ppm
428 ppm
433 ppm
438 ppm
443 ppm
448 ppm
453 ppm
458 ppm
av. B
rasí
lia
av. Edgar V
ieira
av. Jorn. A.P.L.
av. Fern. C.C
.
383
459
599200 599400 599600 599800 600000 600200 600400 600600 600800 601000
8273400
8273600
8273800
8274000
8274200
8274400
8274600
29.3 °C
29.4 °C
29.5 °C
29.6 °C
29.7 °C
29.8 °C
29.9 °C
30 °C
30.1 °C
30.2 °C
30.3 °C
30.4 °C
30.5 °C
30.6 °C
30.7 °C
30.8 °C
30.9 °C
31 °C
31,1
29,3
av. Fern. C.C
.
av. Jorn. A.P.L.
av. Edgar V
ieira
av. B
rasí
lia
87
4.3.2.2. Período Noturno
Na carta sinótica de superfície das 20h, Figura 42, observa-se uma frente
estacionária atuando sobre o centro-norte do Rio Grande do Sul e prolongando-se
pelo Oceano Atlântico adjacente. Observa-se sobre o Oceano Atlântico um sistema
frontal ao sul do paralelo de 50°S. Uma frente fria é observada próximo ao sul do
continente sulamericano, localizada ao sul do paralelo de 50°S. Assim sendo, a
situação de tempo meteorológico continuou estável na presença de uma frente
estacionária oclusa. Entretanto, a formação de uma frente fria ao sul do continente,
começa a ser percebida na mudança de tempo com céu nublado e precipitação
atmosférica, muito comum na entrada de frentes frias. As variáveis climáticas
temperatura do ar, umidade relativa, pressão atmosférica e ventos também
começam a mostrar sinais de modificações nos valores das medições.
Figura 42 – Carta de superfície do CPTEC/INPE no dia 21/03/2016 às 20h.
Observou-se que durante as coletas o céu encontrava-se parcialmente
nublado sem ocorrência de precipitação pluviométrica, sendo que horas antes
ocorreu uma fina garoa com tempo de duração de aproximadamente 15 minutos.
Ao longo do transecto a umidade relativa e pressão atmosférica média foram de
88
73,1% e 991 hPa, respectivamente, a predominância dos ventos ocorreu na direção
Nordeste (NE) e Norte-Nordeste (NNE), conforme demonstrado na Figura 43, onde
56% dos dados de velocidade foram classificados como calmo, 31% aragem e 13%
brisa leve.
Figura 43 - Frequência relativa média do vento no dia 21/03/2016, no período das 20h às 21h.
A Tabela 7 apresenta a síntese da estatística descritiva dos dados de CO2 e
temperatura do ar no período noturno. A concentração máxima de CO2 foi 462 ppm
e a mínima 392, amplitude de 70 ppm, em relação ao período matutino houve uma
redução nessa oscilação com valores da máxima/mínima ligeiramente mais
elevadas, porém a mínima subiu mais. Demonstrando que a concentração deste
composto na atmosfera local de forma geral foi maior em toda a área de estudo e
com menor variação de um lugar para outro. Em relação ao domingo, no mesmo
período, a concentração máxima e mínima também foram mais elevadas e a
amplitude maior, devido máxima ter elevado mais, logo na segunda-feira de noite o
CO2 esteve mais concentrado e com maior variação na concentração dentro da área
de estudo, comparado com o domingo de noite.
A temperatura máxima alcançou 30,5°C e a mínima 29,3°C, com variação
de 1,2 °C, em relação ao período matutino houve redução na temperatura máxima
89
e na amplitude, isso deve estar ligado as condições de tempo nublado em que
ocorreu garoa antes da coleta refrigerando a atmosfera, visto que normalmente
durante a noite as ilhas de calor são mais evidentes por estar liberando calor e a
temperatura do ar tende estar mais aquecida. Em relação ao domingo de noite, a
amplitude foi maior e as temperaturas máximas e mínimas foram bem mais
elevadas, na ordem de 3 °C e 2,8 °C, respectivamente.
Tabela 7 – Estatística descritiva para os dados de CO2 e temperatura coletados em 21 de março de 2016 no período das 20h às 21h.
PARÂMETRO MÉDIA MEDIANA DESV.
PADRÃO MÁX. MIN. AMPLITUDE
CO2 (ppm) 414,89 413 13,96 462 392 70 Temperatura
(°C) 29,8 29,8 0,247 30,5 29,3 1,2
A correlação entre as variáveis foi moderada (r=0,3) e com significância
estatística (p<0,001), tratando-se de uma relação crescente.
A seguir são apresentados os modelos de semivariogramas que melhor se
ajustaram a distribuição espacial dos dados de concentração de CO2 e temperatura,
Figura 44. Onde o modelo exponencial foi adotado para concentração de CO2 em
função do menor valor da soma dos quadrados de resíduos (RSS), 1772, elevado
coeficiente de determinação (R²), 0,911 e moderada dependência espacial, 0,32.
Para o tratamento dos dados de temperatura foi adotado o modelo gaussiano, por
apresentar baixa soma dos quadrados dos resíduos (RSS), 0,0002715, o alto valor
de coeficiente de determinação (R²), 0,97 e forte dependência espacial, 0,125.
Figura 44 - Semivariogramas ajustados para a aplicação da Krigagem a concentração de CO2( I ) e temperatura ( II ), para coletas realizadas em 21/03/2016 no período noturno.
( I ) ( II )
A Figura 45 apresenta os mapas de espacialização das variáveis para o
período noturno, nota-se que a ocorrência da maior concentração de CO2 foi na av.
Modelo Gaussiano (Co =0,01; Co+C=0,0795; Ao=366; r²=0,97; RSS=0,0002715)
Distância
Sem
ivar
iân
cia
Modelo Exponencial (Co =65,4; Co+C=203,8; Ao=256; r²=0,911; RSS=1772)
90
Fernando Corrêa da Costa próximo da av. Brasília (462 ppm), há uma rotatória
nesta região e a movimentação de carros é grande. A menor concentração (392
ppm) ocorreu dentro do campus da UFMT, no estacionamento próximo da piscina.
A temperatura máxima (30,5 °C) ocorreu na av. Brasília e em toda a sua
extensão as temperaturas foram bem elevadas, a mínima (29,3 °C) assim como o
CO2 também foi registrada dentro do campus universitário, próximo ao restaurante.
Figura 45 - Mapas de contorno de concentração de CO2( I ) e temperatura ( II ), para coletas realizadas em 21/03/2016 no período noturno.
( I )
( II )
599200 599400 599600 599800 600000 600200 600400 600600 600800 601000
8273400
8273600
8273800
8274000
8274200
8274400
8274600
398 ppm
401 ppm
404 ppm
407 ppm
410 ppm
413 ppm
416 ppm
419 ppm
422 ppm
425 ppm
428 ppm
431 ppm
434 ppm
437 ppm
440 ppm
443 ppm
392
462
av. Fern. C.C
.
av. B
rasí
lia
av. Edgar V
ieira
av. Jorn. A.P.L.
599200 599400 599600 599800 600000 600200 600400 600600 600800 601000
8273400
8273600
8273800
8274000
8274200
8274400
8274600
29.35 °C
29.45 °C
29.55 °C
29.65 °C
29.75 °C
29.85 °C
29.95 °C
30.05 °C
30.15 °C
30.25 °C
30.35 °C
30.45 °C
av. Fern. C.C
.
av. B
rasí
lia
av. Edgar V
ieira
av. Jorn. A.P.L.
29,330,5
91
4.4. ANÁLISE MICROCLIMÁTICA NO PERÍODO DE TRANSIÇÃO
Neste tópico serão apresentados e discutidos os resultados obtidos a partir
dos trabalhos de campo realizado no mês de abril em dias de domingo e segunda-
feira, nos períodos matutino e noturno. Buscando compreender o comportamento
do dióxido de carbono e da temperatura na área de estudo na transição da estação
chuvosa para a estiagem. Observa-se através dos histogramas dos anos
hidrológicos para Cuiabá apresentado anteriormente na Figura 20, que em abril há
grande redução no volume de precipitações pluviométricas na região e que a partir
desse mês o acúmulo de chuvas se tornam cada vez menores até chegar na
estiagem.
4.4.1. Análise descritiva e geoestatística em 24 de abril de 2016
A seguir serão analisados os dados coletados no dia 24 de abril de 2016,
domingo, através do transecto móvel, as condições meteorológicas durante as
coletas e a espacialização do CO2 e da temperatura na área de estudo.
4.4.1.1. Período Matutino
Na análise da carta sinótica de superfície das 8h, Figura 46, observa-se um
sistema frontal expresso por uma frente oclusa com tendências à dissipação em
direção ao Oceano, sobre as províncias de Santiago del Estero, Santa fé e Entre
Rios, na Argentina, sul do Uruguai e seguindo sobre o oceano Atlântico adjacente.
92
Figura 46 – Carta de superfície do CPTEC/INPE no dia 24/04/2016 às 8h.
Esta situação de tempo meteorológico é bastante estável e, por isso, pôde
observar-se céu limpo durante as coletas de dados, com umidade relativa e pressão
atmosférica média de 60% e 989,7 hPa, respectivamente. A predominância dos
ventos ocorreu na direção Norte (N), conforme demonstrado na Figura 47, onde
14% dos dados foram classificados como calmo e 86% como aragem.
Figura 47 - Frequência relativa média do vento no dia 24/04/2016, no período das 8h às 9h.
93
A maior concentração de CO2 foi 414 ppm e a menor 355 ppm, a temperatura
alcançou 31,5 °C e a mínima 29,7 °C, resultando em uma amplitude na
concentração de CO2 e térmica de 59 ppm e 1,8 °C, respectivamente. A Tabela 8
apresenta a síntese da estatística descritiva para os dados de CO2 e temperatura,
coletados em 24 de abril de 2016 no período matutino.
Tabela 8 – Estatística descritiva para os dados de CO2 e temperatura coletados em 24 de abril de 2016 no período das 8h às 9h.
PARÂMETRO MÉDIA MEDIANA DESV.
PADRÃO MÁX. MIN. AMPLITUDE
CO2 (ppm) 375,83 374 10,51 414 355 59 Temperatura
(°C) 30,4 30,3 0,465 31,5 29,7 1,8
A correlação entre as variáveis foi moderada (r=0,45) e com significância
estatística (p<0,001), tratando-se de uma relação crescente.
A seguir são apresentados os modelos de semivariogramas que melhor se
ajustaram a distribuição espacial dos dados de concentração de CO2 e temperatura,
Figura 48. Onde o modelo gaussiano foi adotado para concentração de CO2 em
função do menor valor da soma dos quadrados de resíduos (RSS), 89,3, elevado
coeficiente de determinação (R²), 0,904 e moderada dependência espacial, 0,467.
Para o tratamento dos dados de temperatura foi adotado o modelo exponencial, por
apresentar baixa soma dos quadrados dos resíduos (RSS), 0,001314, alto valor de
coeficiente de determinação (R²), 0,927 e moderada dependência espacial, 0,39.
Figura 48 - Semivariogramas ajustados para a aplicação da Krigagem a concentração de CO2( I ) e temperatura ( II ), para coletas realizadas em 24/04/2016 no período matutino.
( I ) ( II )
Os mapas de espacialização das variáveis analisadas estão apresentados
na Figura 49. Observa-se que a maior diferença de concentração de CO2registrada
Modelo Gaussiano (Co =26,26; Co+C=56,17; Ao=120; r²=0,904; RSS= 89,3)
Modelo Exponencial (Co =0,0888; Co+C=0,2276; Ao=210; r²=0,927; RSS= 0,00131)
94
foi entre a av. Fernando Corrêa da Costa (414 ppm) e o campus da UFMT, bloco
da pró-reitoria, (355 ppm). A temperatura máxima (31,5 °C) ocorreu na mesma
região onde foi registrada a maior concentração de CO2, e a mínima (29,7 °C) assim
como o CO2 também foi registrada dentro do campus universitário, próximo ao
núcleo de documentação e informação histórica e regional.
Figura 49 - Mapas de contorno de concentração de CO2( I ) e temperatura ( II ), para coletas realizadas em 24/04/2016 no período matutino.
( I )
( II )
599200 599400 599600 599800 600000 600200 600400 600600 600800 601000
8273400
8273600
8273800
8274000
8274200
8274400
8274600
360 ppm
362 ppm
364 ppm
366 ppm
368 ppm
370 ppm
372 ppm
374 ppm
376 ppm
378 ppm
380 ppm
382 ppm
384 ppm
386 ppm
388 ppm
av. B
rasí
lia
av. Edgar V
ieira
av. Jorn. A.P.L.
av. Fern. C.C
.
414
355
599200 599400 599600 599800 600000 600200 600400 600600 600800 601000
8273400
8273600
8273800
8274000
8274200
8274400
8274600
29.7 °C
29.9 °C
30.1 °C
30.3 °C
30.5 °C
30.7 °C
30.9 °C
31.1 °C
31.3 °C
31.5 °C
av. Fern. C.C
.
av. B
rasí
lia
av. Edgar V
ieira
av. Jorn. A.P.L.
31,5
29,7
95
4.4.1.2. Período Noturno
Na análise da carta sinótica de superfície das 20h, observa-se um sistema
frontal em oclusão, bastante fraco nas províncias de Mendonza, San Luís, La
Pampa e Buenos Aires, na Argentina, e segue pelo oceano atlântico adjacente,
Figura 50.
Figura 50 – Carta de superfície do CPTEC/INPE no dia 24/04/2016 às 20h.
Desta forma, houve céu limpo durante as coletas de dados, com umidade
relativa e pressão atmosférica média de 60% e 987,7 hPa, respectivamente.
Observou-se condições de calmaria onde todos os dados de velocidade do vento
foram classificados como calmo e a predominância dos ventos continuou sendo na
direção Norte (N), conforme demonstrado na Figura 51.
96
Figura 51 - Frequência relativa média do vento no dia 24/03/2016, no período das 20h às 21h.
Houve um aumento nas concentrações máxima, mínima e média de CO2 em
relação ao período matutino, sendo 455 ppm, 371 ppm e 403,17 ppm,
respectivamente, resultando em uma amplitude de 84 ppm. Observou-se que os
ventos apresentaram velocidades mais baixas de noite, condições de estabilidade
favorecem a elevação na concentração de poluentes na atmosfera e também
interfere na temperatura do ar devido as baixas trocas térmicas, isso foi confirmado
nos dados coletados onde as temperaturas máxima, mínima e média aumentaram,
32,1 °C, 30,1 °C e 31°C, respectivamente. A Tabela 9 apresenta a síntese da
estatística descritiva para os dados de CO2 e temperatura.
Tabela 9 – Estatística descritiva para os dados de CO2 e temperatura coletados em 24 de abril de 2016 no período das 20h às 21h.
PARÂMETRO MÉDIA MEDIANA DESV.
PADRÃO MÁX. MIN. AMPLITUDE
CO2 (ppm) 403,17 402 16,79 455 371 84 Temperatura
(°C) 31,0 31,0 0,397 32,1 30,1 2,0
A correlação entre as variáveis foi baixa (r=0,107) no entanto com
significância estatística (p=0,02), tratando-se de uma relação crescente.
97
A seguir são apresentados os modelos de semivariogramas que melhor se
ajustaram a distribuição espacial dos dados de concentração de CO2 e temperatura,
Figura 52. Onde o modelo exponencial foi adotado para concentração de CO2 em
função do menor valor da soma dos quadrados de resíduos (RSS), 2242, elevado
coeficiente de determinação (R²), 0,949 e moderada dependência espacial, 0,287.
Para o tratamento dos dados de temperatura foi adotado o modelo gaussiano, por
apresentar baixa soma dos quadrados dos resíduos (RSS), 0,003182, alto valor de
coeficiente de determinação (R²), 0,947 e forte dependência espacial, 0,188.
Figura 52 - Semivariogramas ajustados para a aplicação da Krigagem a concentração de CO2( I ) e temperatura ( II ), para coletas realizadas em 24/04/2016 no período noturno.
( I ) ( II )
A Figura 53 apresenta os mapas de espacialização das variáveis para o
período noturno, a ocorrência da maior concentração de CO2 foi na rotatória da av.
Jornalista Arquimedes Pereira Lima com a av. Edgar Vieira (455 ppm) e a menor
concentração (371 ppm) ocorreu dentro do campus da UFMT, no estacionamento
próximo da piscina. A temperatura máxima (32,1 °C) ocorreu na av. Brasília e a
mínima (30,1 °C) assim como o CO2 também foi registrada dentro do campus
universitário, próximo ao restaurante.
Modelo Exponencial (Co =143; Co+C=496,9; Ao=1291; r²=0,949; RSS= 2242)
Modelo Gaussiano (Co =0,0406; Co+C=0,2152; Ao=347; r²=0,947; RSS=0,003182)
98
Figura 53 - Mapas de contorno de concentração de CO2( I ) e temperatura ( II ), para coletas realizadas em 24/04/2016 no período noturno.
( I )
( II )
4.4.2. Análise descritiva e geoestatística em 25 de abril de 2016
Neste tópico serão expostos os resultados e análise dos dados coletados no
dia 25 de abril de 2016, segunda-feira, através do transecto móvel, as condições
599200 599400 599600 599800 600000 600200 600400 600600 600800 601000
8273400
8273600
8273800
8274000
8274200
8274400
8274600
371 ppm
376 ppm
381 ppm
386 ppm
391 ppm
396 ppm
401 ppm
406 ppm
411 ppm
416 ppm
421 ppm
426 ppm
431 ppm
436 ppm
441 ppm
446 ppm
451 ppm
av. Fern. C.C
.
av. B
rasí
lia
av. Edgar V
ieira
av. Jorn. A.P.L.
455
371
599200 599400 599600 599800 600000 600200 600400 600600 600800 601000
8273400
8273600
8273800
8274000
8274200
8274400
8274600
30.1 °C
30.3 °C
30.5 °C
30.7 °C
30.9 °C
31.1 °C
31.3 °C
31.5 °C
31.7 °C
31.9 °C
32.1 °C
av. Fern. C.C
.
av. B
rasí
lia
av. Edgar V
ieira
av. Jorn. A.P.L.
30,1
32,1
99
meteorológicas durante as coletas e a espacialização do CO2 e da temperatura na
área de estudo.
4.4.2.1. Período Matutino
A carta sinótica de superfície das 8h, Figura 54, observa-se um sistema
frontal atuando desde o sul/sudeste da Bolívia, passando pelo oeste do Paraguai,
nordeste da Argentina, extremo oeste e sul do Rio Grande do Sul e Atlântico
adjacente. Este sistema se conecta a outro sistema frontal no oceano dando origem
à uma frente oclusa gerando um tempo meteorológico de estabilidade.
Figura 54 – Carta de superfície do CPTEC/INPE no dia 25/04/2016 às 8h.
A estabilidade do tempo meteorológico, permitiu que durante as coletas o
céu encontrasse limpo com nuvens dispersas apresentando umidade relativa e
pressão atmosférica média de 65,4% e 988,5 hPa, respectivamente, a
predominância dos ventos se deu na direção Norte (N), conforme demonstrado na
100
Figura 55. Através da classificação dos ventos pela escala Beaurfort 13% dos
dados se apresentaram na categoria calmo e 88% em aragem.
Figura 55 - Frequência relativa média do vento no dia 25/04/2016, no período das 8h às 9h.
A concentração máxima de CO2 foi 466 ppm e a mínima 351, com amplitude
de 115 ppm, nota-se que dobrou a diferença da máxima e mínima em relação as
coletas do domingo no mesmo período. A amplitude térmica também foi maior que
no domingo de manhã, 1,8°C, onde a máxima alcançou 30,3°C e a mínima 29,2°C.
Demostrando que a variação de CO2 e temperatura na área de estudo foi maior na
segunda feira. A Tabela 10 apresenta a síntese da estatística descritiva para os
dados de CO2 e temperatura, coletados em 25 de abril de 2016 no período matutino.
Tabela 10 – Estatística descritiva para os dados de CO2 e temperatura coletados em 25 de abril de 2016 no período das 8h às 9h.
PARÂMETRO MÉDIA MEDIANA DESV.
PADRÃO MÁX. MIN. AMPLITUDE
CO2 (ppm) 377,84 372 18,28 466 351 115 Temperatura
(°C) 29,9 29,9 0,203 30,3 29,2 1,1
101
A correlação entre as variáveis foi baixa (r=0,05) embora positiva sem
significância estatística (p=0,231).
A seguir são apresentados os modelos de semivariogramas que melhor se
ajustaram a distribuição espacial dos dados de concentração de CO2 e temperatura,
Figura 56. Onde o modelo exponencial foi adotado para concentração de CO2 em
função do menor valor da soma dos quadrados de resíduos (RSS), 5562, elevado
coeficiente de determinação (R²), 0,88 e moderada dependência espacial, 0,2657.
Para o tratamento dos dados de temperatura também foi adotado o modelo
exponencial, por apresentar baixa soma dos quadrados dos resíduos (RSS),
0,00007661, alto valor de coeficiente de determinação (R²), 0,915 e forte
dependência espacial, 0,1424.
Figura 56 - Semivariogramas ajustados para a aplicação da Krigagem a concentração de CO2( I ) e temperatura ( II ), para coletas realizadas em 25/04/2016 no período matutino.
( I ) ( II )
A Figura 57 apresenta os mapas de espacialização das variáveis, a maior
diferença de concentração de CO2registrada foi entre a rotatória da av. Jornalista
Arquimedes Pereira Lima com a av. Edgar Vieira (466 ppm) e a região da av. do
Barbado que ainda encontra-se em fase de implantação (351 ppm). A temperatura
máxima (30,3 °C) também ocorreu próximo a região onde foi registrada a maior
concentração de CO2. Já a mínima ocorreu na av. Fernando Correa da Costa (29,2
°C), observa-se que as maiores temperaturas ocorreram dentro do campus da
UFMT, comportamento atípico dos registrados nas outras coletas.
Modelo Exponencial (Co =0,0055; Co+C=0,0386; Ao=582; r²=0,915; RSS= 7,661E-05)
Modelo Exponencial (Co =74,8; Co+C=281,5; Ao=277; r²=0,88; RSS= 5562)
102
Figura 57 - Mapas de contorno de concentração de CO2( I ) e temperatura ( II ), para coletas realizadas em 25/04/2016 no período matutino.
( I )
( II )
4.4.2.2. Período Noturno
A carta sinótica de superfície das 20h, Figura 58, observa-se um sistema
frontal de oclusão entre o norte e nordeste da Argentina, Uruguai, extremo sul do
Rio Grande do Sul e Atlântico adjacente. Outro sistema frontal é verificado ao sul
599200 599400 599600 599800 600000 600200 600400 600600 600800 601000
8273400
8273600
8273800
8274000
8274200
8274400
8274600
351 ppm
358 ppm
365 ppm
372 ppm
379 ppm
386 ppm
393 ppm
400 ppm
407 ppm
414 ppm
421 ppm
428 ppm
435 ppm
442 ppm
449 ppm
456 ppm
463 ppm
351
466
av. Fern. C.C
.
av. B
rasí
lia
av. Edgar V
ieira
av. Jorn. A.P.L.
599200 599400 599600 599800 600000 600200 600400 600600 600800 601000
8273400
8273600
8273800
8274000
8274200
8274400
8274600
29.2 °C
29.3 °C
29.4 °C
29.5 °C
29.6 °C
29.7 °C
29.8 °C
29.9 °C
30 °C
30.1 °C
30.2 °C
30.3 °C
29,2
30,3
av. Fern. C.C
.
av. B
rasí
lia
av. Edgar Vieira
av. Jorn. A.P.L.
103
de 41°S sobre o Atlântico. Portanto, tempo estável na escala local. Entretanto, ao
sul do continente pode ser visualizada a entrada de uma frente fria, logo a oclusão.
Porém, esta frente fria vem seguida por uma frente quente e, desta forma, poderá
trazer modificações sutis nas variáveis climáticas locais.
Figura 58 – Carta de superfície do CPTEC/INPE no dia 25/04/2016 às 20h.
Assim sendo, observou-se que durante as coletas o céu encontrava-se muito
nublado, com umidade relativa e pressão atmosférica média de 74% e 986,9 hPa,
respectivamente, notou-se condições de calmaria onde todos os dados de
velocidade do vento foram classificados como calmo e a predominância dos ventos
ocorreram na direção Oeste(W) e Oeste-Noroeste (WNW), conforme demonstrado
na Figura 59.
104
Figura 59- Frequência relativa média do vento no dia 25/04/2016, no período das 20h às 21h.
A Tabela 11 apresenta a síntese da estatística descritiva dos dados de CO2
e temperatura do ar no período noturno. A concentração máxima de CO2 foi 447
ppm e a mínima 400, amplitude de 47 ppm, em relação ao período matutino houve
uma redução na variação da máxima/mínima, onde a máxima diminuiu, e a mínima
e média aumentaram, demonstrando que no período noturno houve uma
concentração maior deste composto em toda a área de estudo e com menor
variação de um lugar para outro. Em relação ao domingo, no mesmo período,
também houve uma redução na amplitude onde a concentração máxima diminuiu
e a mínima e média também aumentaram. Logo na segunda-feira de noite o CO2
esteve mais concentrado e com menor variação na concentração dentro da área
de estudo, comparado com o domingo de noite e a segunda de manhã.
A temperatura máxima alcançou 30,3°C e a mínima 29,4°C, com variação
de 0,9 °C, em relação ao período matutino houve aumento da temperatura mínima
e redução da amplitude. Já no domingo no mesmo período as temperaturas
máxima, mínima, média e amplitude, foram maiores que na segunda isso deve
estar ligado as condições de tempo nublado em que ocorreu durante as coletas de
dados na segunda-feira de noite e com umidade relativa do ar maior.
105
Tabela 11 – Estatística descritiva para os dados de CO2 e temperatura coletados em 25 de abril de 2016 no período das 20h às 21h.
PARÂMETRO MÉDIA MEDIANA DESV.
PADRÃO MÁX. MIN. AMPLITUDE
CO2 (ppm) 419,1 419 10,52 447 400 47 Temperatura
(°C) 29,8 29,8 0,200 30,3 29,4 0,9
A correlação entre as variáveis foi baixa (r=0,201) no entanto com
significância estatística (p<0,001), tratando-se de uma relação crescente.
A seguir são apresentados os modelos de semivariogramas que melhor se
ajustaram a distribuição espacial dos dados de concentração de CO2 e temperatura,
Figura 60. Onde o modelo exponencial foi adotado para concentração de CO2 em
função do menor valor da soma dos quadrados de resíduos (RSS), 181, elevado
coeficiente de determinação (R²), 0,945 e moderada dependência espacial, 0,347.
Para o tratamento dos dados de temperatura foi adotado o modelo gaussiano, por
apresentar baixa soma dos quadrados dos resíduos (RSS), 0,0001358, alto valor
de coeficiente de determinação (R²), 0,937 e moderada dependência espacial,
0,357.
Figura 60 - Semivariogramas ajustados para a aplicação da Krigagem a concentração de CO2( I ) e temperatura ( II ), para coletas realizadas em 25/04/2016 no período noturno.
( I ) ( II )
A Figura 61 apresenta os mapas de espacialização das variáveis para o
período noturno, nota-se que a ocorrência da maior concentração de CO2 (447 ppm)
foi na av. Brasília perto da rotatória com a av. Jornalista Arquimedes Pereira lima e
a temperatura máxima registrada (30,3 °C) também ocorreu nessa mesma região.
Modelo Exponencial (Co =39,3; Co+C=113; Ao=111; r²=0,945; RSS=181)
Modelo Gaussiano (Co =0,0183; Co+C=0,0512; Ao=393; r²=0,937; RSS=0,0001358)
106
A menor concentração de CO2 (400 ppm) ocorreu na região da av. do
Barbado que ainda encontra-se em fase de implantação, mesmo sendo a menor
concentração trata-se de um valor alto. A menor temperatura (29,4 °C) ocorreu
dentro da UFMT, próximo do centro de treinamento da copa, região com poucas
edificações.
Figura 61 - Mapas de contorno de concentração de CO2( I ) e temperatura ( II ), para coletas realizadas em 25/04/2016 no período noturno.
( I )
( II )
599200 599400 599600 599800 600000 600200 600400 600600 600800 601000
8273400
8273600
8273800
8274000
8274200
8274400
8274600
400 ppm
405 ppm
410 ppm
415 ppm
420 ppm
425 ppm
430 ppm
435 ppm
440 ppm
445 ppm
400
447
av. Fern. C.C
.
av. B
rasí
lia
av. Edgar V
ieira
av. Jorn. A.P.L.
599200 599400 599600 599800 600000 600200 600400 600600 600800 601000
8273400
8273600
8273800
8274000
8274200
8274400
8274600
29.4 °C
29.5 °C
29.6 °C
29.7 °C
29.8 °C
29.9 °C
30 °C
30.1 °C
30.2 °C
30.3 °C
29.4
30.3
av. Fern. C.C
.
av. B
rasí
lia
av. Edgar V
ieira
av. Jorn. A.P.L.
107
4.5. ANÁLISE MICROCLIMÁTICA NO PERÍODO DE ESTIAGEM
Neste tópico serão apresentados e discutidos os resultados obtidos a partir
dos trabalhos de campo realizado no mês de outubro em dias de domingo e
segunda-feira, nos períodos matutino e noturno. Buscando compreender o
comportamento do dióxido de carbono e da temperatura na área de estudo na
estação de estiagem.
Através dos histogramas dos anos hidrológicos para Cuiabá, normalmente
este finaliza em agosto, tratando-se do mês de maior seca na região, tornando-o
indicado para realização das coletas. Porém o ano hidrológico 2015/2016
apresentou comportamento atípico, onde o ciclo das águas iniciou em agosto,
ocorrendo chuvas e mal tempo em dias que deveriam acontecer as coletas ou em
dias antecedentes. Por este motivo as coletas para a estação de estiagem
aconteceram em outubro, visto a semana precedente ter apresentado condições
atmosféricas estáveis, porém durante a realização da última coleta, segunda-feira
de noite, ocorreram ventos fortes e garoa durante o transecto móvel.
Nesta campanha foi realizado contagem de veículos a fim de verificar a
relação entre movimentação de automóveis e a variação na concentração de CO2
na área de estudo, o fluxo foi obtido em 5 locais distintos, sendo eles: av. Fernando
Corrêa da Costa, av. Brasília e av. Jornalista Arquimedes Pereira Lima, e para
conhecer a movimentação dentro do campus da UFMT, foi realizado contagem na
Guarita 1 e 2.
A Figura 62 apresenta o resultado da contagem de veículos, nota-se que no
domingo o fluxo é menor que na segunda-feira. E em todas as coletas o volume de
veículos dentro do campus da UFMT foi menor que no entorno, com a ocorrência
dos maiores fluxos nas av. Fernando Corrêa da Costa, av. Jornalista Arquimedes
Pereira Lima e av. Brasília. Nos mapas de espacialização de CO2 e temperatura do
ar no período de estiagem, que serão apresentados mais adiante, observou-se que
os valores mais elevados para as variáveis analisadas ocorreram nas regiões que
circundam a UFMT, onde as máximas geralmente aconteceram nessas avenidas
de maior fluxo de veículos, assim como os valores mais baixos dentro do campus.
Esse comportamento da dinâmica espacial do CO2 e temperatura do ar, com a
ocorrência de valores mais elevados nas avenidas de intenso tráfego veicular
também foi notado nas campanhas realizadas na estação chuvosa e de transição.
108
Figura 62 – Fluxo de veículos na área de estudo durante as coletas na estação seca.
4.5.1. Análise descritiva e geoestatística em 09 de outubro de 2016
A seguir serão analisados os dados coletados no dia 09 de outubro de 2016,
domingo, através do transecto móvel, as condições meteorológicas durante as
coletas e a espacialização do CO2 e da temperatura na área de estudo.
4.5.1.1. Período Matutino
A carta sinótica de superfície das 8h, Figura 63, observa-se uma Zona de
Convergência de Umidade (ZCOU) desde o sul do Pará, Tocantins até o leste da
Bahia e Oceano Atlântico adjacente. Associado a este sistema, nota-se um sistema
frontal sobre o Oceano Atlântico a leste de 30°W. Observa-se um sistema frontal
entre o Paraguai, Paraná, sul de São Paulo e Atlântico adjacente. Outro sistema
frontal, entre as províncias argentinas de Rio Negro e La Pampa, passando sobre
o sul de Buenos Aires até um centro de baixa pressão com valor de 996 hPa, em
torno de 52°S/64°W. São frentes oclusas que geram tempo de estabilidade.
2031
687 15
20
254
0
3771
1496
1593
139
96
5223
1578
3433
918
863
6801
2060
2098
507
454
AV
. FER
NA
ND
O C
.C.
AV
. BR
ASÍ
LIA
AV
. MO
INH
O
GU
AR
ITA
1
GU
AR
ITA
2
AV
. FER
NA
ND
O C
.C.
AV
. BR
ASÍ
LIA
AV
. MO
INH
O
GU
AR
ITA
1
GU
AR
ITA
2
AV
. FER
NA
ND
O C
.C.
AV
. BR
ASÍ
LIA
AV
. MO
INH
O
GU
AR
ITA
1
GU
AR
ITA
2
AV
. FER
NA
ND
O C
.C.
AV
. BR
ASÍ
LIA
AV
. MO
INH
O
GU
AR
ITA
1
GU
AR
ITA
2
Manhã Noite Manhã Noite
Domingo Segunda
Contagem de veículos
109
Figura 63 – Carta de superfície do CPTEC/INPE no dia 09/10/2016 às 8h.
Observou-se céu limpo durante as coletas, com umidade relativa e a pressão
atmosférica média de 41% e 994 hPa, respectivamente, notou-se condições de
calmaria onde todos os dados de velocidade do vento foram classificados como
calmo e a predominância dos ventos ocorreram na direção Oeste(W) e Oeste-
Noroeste (WNW), conforme demonstrado na Figura 64.
110
Figura 64 – Frequência relativa média do vento no dia 09/10/2016, no período das 8h às 9h.
A maior concentração de CO2 foi 490,7 ppm e a menor 448,8 ppm, a
temperatura alcançou 30,8 °C e a mínima 28,3 °C, resultando em uma amplitude
na concentração de CO2 e térmica de 41,9 ppm e 2,4 °C, respectivamente. A Tabela
12 apresenta a síntese da estatística descritiva para os dados de CO2 e
temperatura, coletados em 09 de outubro de 2016 no período matutino.
Tabela 12 – Estatística descritiva para os dados de CO2 e temperatura coletados em 09 de outubro de 2016 no período das 8h às 9h.
PARÂMETRO MÉDIA MEDIANA DESV.
PADRÃO MÁX. MIN. AMPLITUDE
CO2 (ppm) 463,59 462,8 6,25 490,7 448,8 41,9 Temperatura
(°C) 29,6 29,6 0,432 30,8 28,3 2,4
A correlação entre as variáveis foi moderada (r=0,323) e com significância
estatística (p<0,001), tratando-se de uma relação crescente.
A seguir são apresentados os modelos de semivariogramas que melhor se
ajustaram a distribuição espacial dos dados de concentração de CO2 e temperatura,
Figura 65. Onde o modelo exponencial foi adotado para concentração de CO2 em
função do menor valor da soma dos quadrados de resíduos (RSS), 6,7, elevado
111
coeficiente de determinação (R²), 0,882 e moderada dependência espacial, 0,2568.
Para o tratamento dos dados de temperatura também foi adotado o modelo
exponencial, por apresentar baixa soma dos quadrados dos resíduos (RSS),
0,001575, alto valor de coeficiente de determinação (R²), 0,812 e moderada
dependência espacial, 0,4981.
Figura 65 - Semivariogramas ajustados para a aplicação da Krigagem a concentração de CO2( I ) e temperatura ( II ), para coletas realizadas em 20/03/2016 no período matutino.
( I ) ( II )
Os mapas de espacialização das variáveis analisadas estão apresentados
na Figura 66. Verifica-se que as regiões influenciadas pela av. Fernando Corrêa da
Costa, av. Brasília e av. Jornalista Arquimedes Pereira lima, apresentaram as
maiores concentrações de CO2, com a máxima registrada na rotatória da av.
Jornalista Arquimedes Pereira Lima com a av. Edgar Vieira (490,7 ppm). Tratam-
se de locais com intenso fluxo de veículos, conforme apresentado na contagem de
veículos. A menor concentração de CO2 (448,8 ppm) foi registrado dentro da FMT,
estacionamento do teatro. A movimentação de veículos na instituição foi pequena.
A temperatura máxima registrada (30,8 °C) ocorreu na av. Fernando Corrêa
da Costa e a mínima (28,3 °C) assim como a menor concentração de CO2 ocorreu
dentro do campus da FMT, estacionamento do teatro.
Modelo Exponencial (Co =4,24; Co+C=16,51; Ao=64; r²=0,882; RSS= 6,7)
Modelo Exponencial (Co =0,1379; Co+C=0,2768; Ao=1181; r²=0,812; RSS=0,001575)
112
Figura 66 - Mapas de contorno de concentração de CO2( I ) e temperatura ( II ), para coletas realizadas em 09/10/2016 no período matutino.
( I )
( II )
599200 599400 599600 599800 600000 600200 600400 600600 600800 601000
8273400
8273600
8273800
8274000
8274200
8274400
8274600
448.8 ppm
451.8 ppm
454.8 ppm
457.8 ppm
460.8 ppm
463.8 ppm
466.8 ppm
469.8 ppm
472.8 ppm
475.8 ppm
478.8 ppm
481.8 ppm
484.8 ppm
487.8 ppm
448.8
490.7
av. Fern. C.C
.
av. B
rasí
lia
av. Edgar V
ieira
av. Jorn. A.P.L.
599200 599400 599600 599800 600000 600200 600400 600600 600800 601000
8273400
8273600
8273800
8274000
8274200
8274400
8274600
28.3 °C
28.45 °C
28.6 °C
28.75 °C
28.9 °C
29.05 °C
29.2 °C
29.35 °C
29.5 °C
29.65 °C
29.8 °C
29.95 °C
30.1 °C
30.25 °C
30.4 °C
30.55 °C
30.7 °C
30.8
28.3
av. Fern. C.C
.
av. B
rasí
lia
av. Edgar V
ieira
av. Jorn. A.P.L.
113
4.5.1.2. Período Noturno
Na carta sinótica de superfície das 20h,
Figura 67, observa-se uma situação de tempo meteorológico muito
semelhante ao encontrado no período matutino. A estabilidade meteorológica
permanece.
Figura 67 – Carta de superfície do CPTEC/INPE no dia 09/10/2016 às 20h.
O céu encontrou-se limpo durante as coletas de dados, com umidade relativa
e pressão atmosférica média de 40,3% e 989,27 hPa, respectivamente. A
predominância dos ventos ocorreu na direção Sudoeste (SW) e Sul-sudoeste
(SSW), conforme demonstrado na Figura 68, onde 100% dos dados foram
classificados como aragem.
114
Figura 68 – Frequência relativa média do vento no dia 09/10/2016, no período das 20h às 21h.
A Tabela 13 apresenta a síntese da estatística descritiva dos dados de CO2
e temperatura do ar no período noturno. A concentração máxima de CO2 foi 479
ppm e a mínima 410, amplitude de 69 ppm. A temperatura alcançou 32,4 °C e a
mínima 29,8 °C, resultando em uma amplitude térmica de 2,6 °C.
Tabela 13 – Estatística descritiva para os dados de CO2 e temperatura coletados em 09 de outubro de 2016 no período das 20h às 21h.
PARÂMETRO MÉDIA MEDIANA DESV.
PADRÃO MÁX. MIN. AMPLITUDE
CO2 (ppm) 428,3 424 13,54 479 410 69 Temperatura
(°C) 31,2 31,2 0,586 32,4 29,8 2,6
A correlação entre as variáveis foi baixa (r=0,107) no entanto com
significância estatística (p=0,02), tratando-se de uma relação crescente.
A seguir são apresentados os modelos de semivariogramas que melhor se
ajustaram a distribuição espacial dos dados de concentração de CO2 e temperatura,
Figura 69. Onde o modelo exponencial foi adotado para concentração de CO2 em
função do menor valor da soma dos quadrados de resíduos (RSS), 2368, elevado
coeficiente de determinação (R²), 0,959, e forte dependência espacial, 0,0918. Para
o tratamento dos dados de temperatura também foi adotado o modelo gaussiano,
115
por apresentar baixa soma dos quadrados dos resíduos (RSS), 0,00417, alto valor
de coeficiente de determinação (R²), 0,984 e forte dependência espacial, 0,2053.
Figura 69 - Semivariogramas ajustados para a aplicação da Krigagem a concentração de CO2( I ) e temperatura ( II ), para coletas realizadas em 09/10/2016 no período noturno.
( I ) ( II )
Os mapas de espacialização das variáveis analisadas estão apresentados
na Figura 70. Verifica-se que as maiores concentrações de CO2 e temperatura do
ar ocorreram na av. Brasília e Fernando Corrêa da Costa, e os menores valores
ocorreram no campus da UFMT. Onde a concentração máxima de CO2 (479 ppm)
foi na av. Brasília assim como a temperatura máxima (32,4 °C), e o valor mínimo
(410 ppm) foi na universidade, no estacionamento próximo da piscina, a
temperatura mínima (29,8 °C) também ocorreu no campus, próximo ao restaurante.
Modelo Exponencial (Co =35; Co+C=380,9; Ao=965; r²=0,959; RSS=2368)
Modelo Gaussiano (Co =0,099; Co+C=0,482; Ao=474; r²=0,984; RSS=0,00417)
116
Figura 70 - Mapas de contorno de concentração de CO2( I ) e temperatura ( II ), para coletas realizadas em 09/10/2016 no período noturno.
( I )
( II )
4.5.2. Análise descritiva e geoestatística em 10 de outubro de 2016
A seguir serão analisados os dados coletados no dia 10 de outubro de 2016,
segunda-feira, através do transecto móvel, as condições meteorológicas durante
as coletas e a espacialização do CO2 e da temperatura na área de estudo.
599200 599400 599600 599800 600000 600200 600400 600600 600800 601000
8273400
8273600
8273800
8274000
8274200
8274400
8274600
410 ppm
415 ppm
420 ppm
425 ppm
430 ppm
435 ppm
440 ppm
445 ppm
450 ppm
455 ppm
460 ppm
465 ppm
470 ppm
475 ppm
410
479
av. Fern. C.C
.
av. B
rasí
lia
av. Edgar V
ieira
av. Jorn. A.P.L.
599200 599400 599600 599800 600000 600200 600400 600600 600800 601000
8273400
8273600
8273800
8274000
8274200
8274400
8274600
29.8 °C
30 °C
30.2 °C
30.4 °C
30.6 °C
30.8 °C
31 °C
31.2 °C
31.4 °C
31.6 °C
31.8 °C
32 °C
32.2 °C
32.4 °C
32.4
29.8
av. Fern. C.C
.
av. B
rasí
lia
av. Edgar V
ieira
av. Jorn. A.P.L.
117
4.5.2.1. Período Matutino
A carta sinótica de superfície das 8h, Figura 71, observa-se um sistema
frontal ocluso sobre o Atlântico a sudeste de Buenos Aires (Argentina). Observa-se
um sistema frontal ocluso, também, sobre o oceano Pacífico, ao sul de 40°S,
gerando um sistema dinâmico de estabilidade na circulação atmosférica local.
Figura 71 – Carta de superfície do CPTEC/INPE no dia 10/10/2016 às 8h.
Durante as coletas o céu encontrou-se limpo apresentando umidade relativa
e pressão atmosférica média de 54 % e 992,8 hPa, respectivamente, a
predominância dos ventos se deu na direção Norte (N) e Norte-nordeste (NNE),
conforme demonstrado na Figura 72. Através da classificação dos ventos pela
escala Beaurfort 9% dos dados se apresentaram na categoria calmo e 91% em
aragem.
118
Figura 72 - Frequência relativa média do vento no dia 10/10/2016, no período das 8h às 9h.
A concentração máxima de CO2 foi 487,24 ppm e a mínima 416,4 com
amplitude de 70,85 ppm, nota aumento na diferença entre a máxima e mínima em
relação as coletas do domingo no mesmo período, isso porque a mínima diminuiu
consideravelmente, também houve redução na concentração média que
apresentou valor de 445,11 ppm. Na segunda-feira de manhã a temperatura
alcançou 32,4 ºC e a mínima 30 °C com média de 31°C, a área de estudo esteve
muito mais aquecida que no domingo no mesmo horário. A Tabela 14 apresenta a
síntese da estatística descritiva para os dados de CO2 e temperatura, coletados em
10 de outubro de 2016 no período matutino.
Tabela 14 – Estatística descritiva para os dados de CO2 e temperatura coletados em 10 de outubro de 2016 no período das 8h às 9h.
PARÂMETRO MÉDIA MEDIANA DESV.
PADRÃO MÁX. MIN. AMPLITUDE
CO2 (ppm) 445,11 444,38 14,63 487,24 416,39 70,85 Temperatura
(°C) 31,0 30,9 0,649 32,4 30,0 2,3
A correlação entre as variáveis foi muito forte (r=0,87) com significância
estatística (p<0,001) tratando-se de uma relação crescente.
119
A seguir são apresentados os modelos de semivariogramas que melhor se
ajustaram a distribuição espacial dos dados de concentração de CO2 e temperatura,
Figura 73. Onde o modelo exponencial foi adotado para concentração de CO2 em
função do menor valor da soma dos quadrados de resíduos (RSS), 1218, elevado
coeficiente de determinação (R²), 0,919 e moderada dependência espacial, 0,4576.
Para o tratamento dos dados de temperatura também foi adotado o modelo
exponencial, por apresentar baixa soma dos quadrados dos resíduos (RSS),
0,0168, alto valor de coeficiente de determinação (R²), 0,803 e moderada
dependência espacial, 0,4106.
Figura 73 - Semivariogramas ajustados para a aplicação da Krigagem a concentração de CO2( I ) e temperatura ( II ), para coletas realizadas em 10/10/2016 no período matutino.
( I ) ( II )
A Figura 74 apresenta os mapas de espacialização das variáveis, a maior
diferença de concentração de CO2registrada foi entre a av. Fernando Corrêa da
Costa (487,2 ppm) e a UFMT (416,4 ppm), estacionamento da piscina, conforme a
contagem de veículos apresentada tratam-se de regiões com maior e menor fluxo
de veículos, respectivamente.
O mapa de temperatura teve comportamento parecido com o de
concentração de CO2 onde a máxima (32,4 °C) e a mínima (30 °C) ocorreram nos
mesmos locais onde foi registrado a máxima e mínima concentração de CO2.
Modelo Exponencial (Co =101,5; Co+C=221,8; Ao=272; r²=0,919; RSS=1218)
Modelo Exponencial (Co =0,1885; Co+C=0,459; Ao=235; r²=0,803; RSS=0,0168)
120
Figura 74 - Mapas de contorno de concentração de CO2( I ) e temperatura ( II ), para coletas realizadas em 10/10/2016 no período matutino.
( I )
( II )
4.5.2.2. Período Noturno
A carta sinótica de superfície das 20h, Figura 75, observa-se um sistema
frontal ocluso com característica estacionária sobre o Atlântico adjacente ao Rio de
Janeiro. Outro sistema frontal de oclusão é observado a leste de Buenos Aires
599200 599400 599600 599800 600000 600200 600400 600600 600800 601000
8273400
8273600
8273800
8274000
8274200
8274400
8274600
416.4 ppm
421.4 ppm
426.4 ppm
431.4 ppm
436.4 ppm
441.4 ppm
446.4 ppm
451.4 ppm
456.4 ppm
461.4 ppm
466.4 ppm
471.4 ppm
476.4 ppm
481.4 ppm
486.4 ppm
416.4
487.2
av. Fern. C.C
.
av. B
rasí
lia
av. Edgar V
ieira
av. Jorn. A.P.L.
599200 599400 599600 599800 600000 600200 600400 600600 600800 601000
8273400
8273600
8273800
8274000
8274200
8274400
8274600
30 °C
30.15 °C
30.3 °C
30.45 °C
30.6 °C
30.75 °C
30.9 °C
31.05 °C
31.2 °C
31.35 °C
31.5 °C
31.65 °C
31.8 °C
31.95 °C
32.1 °C
32.25 °C
32.4 °C
30
32.4
av. Fern. C.C
.
av. B
rasí
lia
av. Edgar V
ieira
av. Jorn. A.P.L.
121
(Argentina). Tempo estável, embora com tendências à leves modificações devido à
formação de uma frente fria no sul do continente.
Figura 75 – Carta de superfície do CPTEC/INPE no dia 10/10/2016 às 20h.
Por esta razão, provavelmente, durante as coletas o céu encontrou-se muito
nublado com trovoadas fracas e ocorrência de garoa na metade do transecto móvel,
a umidade relativa e pressão atmosférica média foram de 60 % e 990 hPa,
respectivamente, a predominância dos ventos se deu na direção Leste - sudeste
(ESE), Leste (E) e Sudeste (SE) conforme demonstrado na Figura 76. Através da
classificação dos ventos pela escala Beaurfort, 15% dos dados se apresentaram
na categoria brisa leve, 70% brisa fraca e 15% brisa moderada.
122
Figura 76 - Frequência relativa média do vento no dia 10/10/2016, no período das 20h às 21h.
A Tabela 15 apresenta a síntese da estatística descritiva dos dados de CO2
e temperatura do ar no período noturno. A concentração máxima de CO2 foi 501
ppm e a mínima 376,2 ppm, amplitude de 125 ppm, e média 401,34 ppm. Nota-se
que houve aumento da concentração máxima em relação as coletas do domingo e
da segunda de manhã, porém houve diminuição da mínima e da concentração
média, mesmo com grande movimentação de veículos na área de estudo, isso está
ligado a instabilidade atmosférica que ocorreu durante a coleta dos dados. As màs
condições do tempo também interferiu na temperatura onde a máxima alcançou 31
°C, a mínima 28,7 °C e a média 29,6 °C, em relação ao período matutino e domingo
de noite as temperaturas foram menores.
Tabela 15 – Estatística descritiva para os dados de CO2 e temperatura coletados em 10 de outubro de 2016 no período das 20h às 21h.
PARÂMETRO MÉDIA MEDIANA DESV.
PADRÃO MÁX. MIN. AMPLITUDE
CO2 (ppm) 401,34 397,1 19,18 501,2 376,2 125 Temperatura
(°C) 29,6 29,4 0,542 31,0 28,7 2,3
123
A correlação entre as variáveis foi fraca (r=0,06) embora positiva sem
significância estatística (p=0,14), tratando-se de uma relação crescente.
A seguir são apresentados os modelos de semivariogramas que melhor se
ajustaram a distribuição espacial dos dados de concentração de CO2 e temperatura,
Figura 77. Onde o modelo esférico foi adotado para concentração de CO2 em função
do menor valor da soma dos quadrados de resíduos (RSS), 7499, elevado
coeficiente de determinação (R²), 0,865 e moderada dependência espacial, 0,392.
Para o tratamento dos dados de temperatura foi adotado o modelo gaussiano, por
apresentar baixa soma dos quadrados dos resíduos (RSS), 0,0121, alto valor de
coeficiente de determinação (R²), 0,874 e forte dependência espacial, 0,1399.
Figura 77 - Semivariogramas ajustados para a aplicação da Krigagem a concentração de CO2( I ) e temperatura ( II ), para coletas realizadas em 10/10/2016 no período noturno.
( I ) ( II )
A Figura 78 apresenta os mapas de espacialização das variáveis, a maior
diferença de concentração de CO2registrada foi entre a av. Brasília, próximo ao
shopping center (501 ppm) e a UFMT, bloco da pFró reitoria (376,2 ppm), conforme
a contagem de veículos apresentada tratam-se de regiões com maior e menor fluxo
de veículos, respectivamente.
O mapa de temperatura teve comportamento parecido com o de
concentração de CO2 onde a máxima (31 °C) e a mínima (28,7 °C) ocorreram nos
mesmos locais onde foi registrado a máxima e mínima concentração de CO2.
Modelo Esférico (Co =120; Co+C=306,1; Ao=629; r²=0,865; RSS=7499)
Modelo Gaussiano (Co =0,159; Co+C=1,136; Ao=1722; r²=0,874; RSS=0,0121)
124
Figura 78 - Mapas de contorno de concentração de CO2( I ) e temperatura ( II ), para coletas realizadas em 10/10/2016 no período noturno.
( I )
( II )
599200 599400 599600 599800 600000 600200 600400 600600 600800 601000
8273400
8273600
8273800
8274000
8274200
8274400
8274600
376.2 ppm381.2 ppm386.2 ppm391.2 ppm396.2 ppm401.2 ppm406.2 ppm411.2 ppm416.2 ppm421.2 ppm426.2 ppm431.2 ppm436.2 ppm441.2 ppm446.2 ppm451.2 ppm456.2 ppm461.2 ppm466.2 ppm471.2 ppm476.2 ppm481.2 ppm486.2 ppm491.2 ppm496.2 ppm501.2 ppm
501.2
376.2
av. Fern. C.C
.
av. B
rasí
lia
av. Edgar V
ieira
av. Jorn. A.P.L.
599200 599400 599600 599800 600000 600200 600400 600600 600800 601000
8273400
8273600
8273800
8274000
8274200
8274400
8274600
28.7 °C
28.85 °C
29 °C
29.15 °C
29.3 °C
29.45 °C
29.6 °C
29.75 °C
29.9 °C
30.05 °C
30.2 °C
30.35 °C
30.5 °C
30.65 °C
30.8 °C
30.95 °C
31
28.7
av. Fern. C.C
.
av. B
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ieira
av. Jorn. A.P.L.
125
5. CONCLUSÕES
Por meio das análises descritivas pode-se concluir que a temperatura do ar
aumentou com a elevação na concentração de CO2.
Destaca-se que a maior correlação entre a concentração de CO2 e a
temperatura do ar ocorreu na estação seca na segunda-feira de manhã (r=0,87).
Também observaram-se correlações moderadas entre as variáveis no domingo de
manhã, na segunda-feira de manhã e de noite na estação chuvosa, e no domingo
de manhã na estação de transição. As correlações apresentaram-se fracas no
domingo e segunda-feira de noite na estação de transição, e no domingo de manhã
e noite na estação seca. Embora nos outros dias não ter apresentado significância
estatísticas entre as variáveis, evidenciou-se um aumento na temperatura do ar em
função da elevação na concentração de CO2. Estes aumentos foram claramente
evidenciados na distribuição espacial das variáveis, por meio dos modelos de
semivariogramas e mapas de espacialização (isotermas e isolinhas).
Nas regiões que circundam o campus da UFMT ocorreram as maiores
concentrações de CO2 e as maiores temperaturas do ar, tratando-se de regiões com
grande fluxo de veículos e onde concentram-se a maior parte das áreas
impermeabilizadas com edificações mais aglomeradas. No entanto dentro da UFMT
ocorreram as menores concentração de CO2 e as menores temperaturas do ar. No
campus universitário há a predominância de área vegetada e gramada, e maiores
distâncias entre as construções. Evidenciando a existência de uma relação direta
entre a concentração de CO2 sobre o ambiente térmico, e estas variáveis sendo
influenciadas pelo padrão de uso e ocupação da cobertura do solo.
Os resultados encontrados também apontaram para comportamentos
diferentes na concentração de CO2 e temperatura do ar em relação às estações do
ano (chuva, transição e estiagem), onde por meio da análise gráfica do diagrama
de dispersão e análises de variância verificou-se a formação de grupos distintos
com diferenças relevantes entre as médias das variáveis analisadas, onde a maior
concentração de CO2 ocorreu na estação seca (433 ppm) e com a maior
temperatura do ar (30,4°C).
A poluição atmosférica e a formação de microclimas é sem dúvida um grande
desafio na gestão das cidades, o uso e ocupação da cobertura do solo juntamente
com os veículos automotivos são fatores que interagem e afetam diretamente a
126
qualidade do ar atmosférico e a vida das pessoas. Tornando-se objeto que merece
atenção a fim de auxiliar no planejamento das cidades e melhorar a qualidade de
vida nas áreas urbanas.
Além disso a atmosfera é única e dinâmica onde ações em escala de cidade
interfere em escala global, se houver o incremento de CO2 pelo uso e ocupação da
cobertura do solo nas áreas urbanas consequentemente haverá aumento na
concentração deste gás em toda atmosfera, portanto ações locais precisas para
avaliar as condições da atmosfera são essenciais para auxiliar os gestores das
cidades e os setores governamentais nacionais e internacionais, no direcionamento
de medidas e estratégias de mitigação.
Acredita-se que este trabalho é de suma importância uma vez que não foram
encontrados estudos semelhante ao realizado, o qual de certa maneira dificultou a
comparação dos resultados. No entanto esta limitação destaca a relevância do
mesmo, o qual servirá de referência para futuros estudos nesta área de pesquisa.
5.1. RECOMENDAÇÕES
Os resultados obtidos nesta pesquisa constituirão um banco de dados para
o desenvolvimento de novas pesquisas sobre a qualidade do ar atmosférico local,
permitindo assim o desenvolvimento de estratégias na gestão ambiental da área
com potencialidade a ser aplicado em outras localidades. Portanto a partir das
limitações deste estudo, são sugeridas algumas recomendações que visam
contribuir para o desenvolvimento de trabalhos futuros:
- Realizar medições de CO2 e temperatura do ar, por meio de transecto móvel
onde ocorra paradas em determinados pontos, assim como realizar correções dos
dados utilizando uma estação fixa como referência;
- Quantificar as emissões de CO2, levando em consideração também a
característica da frota veicular e o tipo de combustível, assim como realizar
contagem de veículos em diferentes horários do dia, não se restringindo apenas ao
horário das coletas;
- Quantificar as concentrações de dióxido de carbono e temperatura do ar na
estação de transição do período de estiagem para chuvoso;
- Realizar o balanço de CO2 (emissão e captura) a fim de obter o per capita
dentro da área de estudo;
127
- Levantar a influência da concentração de CO2 e da temperatura do ar na
qualidade de vida dos transeuntes, moradores, trabalhadores e estudantes;
- Simular a direção e velocidade dos ventos na dissipação dos poluentes
considerando a altura e posição das edificações;
- Levantar a influência das ilhas de calor no consumo de energia elétrica
dentro da área de estudo;
- Estudar a capacidade do ambiente em dissipar a radiação térmica
considerando os diferentes tipos de materiais construtivos;
- Avaliar a área de estudo através do uso das imagens de satélites, na faixa
do infravermelho, para o estudo da ilha de calor.
128
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APÊNDICE 1
Exemplo do banco de dados contendo variáveis climáticas, concentração de
dióxido de carbono (CO2) cotas e coordenadas geográficas no trecho do transecto
móvel, todos referenciados pelos horários das medições. Aqui esta representado
apenas uma pequena parte do banco de dados devido a grande extensão do
mesmo.
Levantamento realizado em 20 de março de 2016.
horario lat (utm) lon (utm) cota (m) CO2 (ppm) pressão Temp (°C)
Radiação
solar
(W/m²)
Temp, °C UR (%)
20:00:04 -15,6127 -56,0706 172,69 383 991.250 26.720 0.6 27.235 80.800
20:00:09 -15,6127 -56,0706 172,69 383 991.150 26.720 0.6 27.259 80.700
20:00:14 -15,6127 -56,0706 172,69 386 991.250 26.720 0.6 27.259 80.800
20:00:19 -15,6127 -56,0706 172,69 394 991.250 26.720 0.6 27.259 80.900
20:00:24 -15,6127 -56,0706 172,69 396 991.150 26.720 0.6 27.259 80.800
20:00:29 -15,6127 -56,0706 172,21 400 991.150 26.720 0.6 27.259 80.700
20:00:34 -15,6127 -56,0705 173,66 399 991.050 26.720 0.6 27.259 80.800
20:00:39 -15,6127 -56,0703 174,14 398 990.950 26.720 0.6 27.259 80.700
20:00:44 -15,6128 -56,0701 175,1 398 990.950 26.720 0.6 27.259 80.600
20:00:49 -15,6128 -56,0699 175,58 397 990.950 26.720 0.6 27.259 80.600
20:00:54 -15,6128 -56,0697 175,58 396 990.950 26.720 0.6 27.259 80.600
20:00:59 -15,6127 -56,0695 176,06 394 990.850 26.720 0.6 27.235 80.700
20:01:04 -15,6126 -56,0693 176,06 393 990.750 26.720 0.6 27.235 80.600
20:01:09 -15,6124 -56,0691 175,58 394 990.950 26.744 0.6 27.235 80.500
20:01:14 -15,6124 -56,0689 173,66 393 991.050 26.744 0.6 27.235 80.500
20:01:19 -15,6125 -56,0688 173,66 392 990.950 26.720 0.6 27.235 80.600
20:01:24 -15,6126 -56,0688 174,62 391 990.950 26.744 0.6 27.210 80.700
20:01:29 -15,6128 -56,0688 175,58 391 990.850 26.744 0.6 27.186 80.800
20:01:34 -15,613 -56,0688 175,1 391 990.950 26.744 0.6 27.186 80.700
20:01:39 -15,6131 -56,0687 175,1 390 990.950 26.744 0.6 27.161 80.800
20:01:44 -15,6132 -56,0686 175,1 390 990.950 26.744 0.6 27.136 81.100
20:01:49 -15,6133 -56,0685 174,62 390 990.950 26.744 0.6 27.112 81.200
20:01:54 -15,6134 -56,0685 174,14 391 990.950 26.720 0.6 27.087 81.400
20:01:59 -15,6136 -56,0687 175,1 391 990.950 26.720 0.6 27.063 81.600
20:02:04 -15,6137 -56,0689 175,58 392 990.950 26.720 0.6 27.063 81.600
20:02:09 -15,6139 -56,069 175,58 393 990.850 26.720 0.6 27.038 81.500
20:02:14 -15,614 -56,0692 175,1 393 990.950 26.720 0.6 27.038 81.400
20:02:19 -15,6141 -56,0693 174,62 392 990.950 26.720 0.6 27.063 81.400
20:02:24 -15,6142 -56,0694 174,62 391 990.850 26.720 0.6 27.063 81.400
20:02:29 -15,6143 -56,0696 174,62 391 990.850 26.720 0.6 27.063 81.400
20:02:34 -15,6145 -56,0698 174,62 391 990.950 26.720 0.6 27.063 81.400
20:02:39 -15,6146 -56,07 174,14 390 991.050 26.720 0.6 27.087 81.300
20:02:44 -15,6148 -56,0701 174,14 390 990.950 26.720 0.6 27.112 81.300
20:02:49 -15,6149 -56,0703 173,17 390 991.050 26.720 0.6 27.136 81.200
20:02:54 -15,615 -56,0705 173,17 390 991.050 26.720 0.6 27.136 81.300
20:02:59 -15,6151 -56,0706 173,17 390 991.150 26.720 0.6 27.136 81.300
20:03:04 -15,6153 -56,0708 172,69 390 991.150 26.720 0.6 27.161 81.200
20:03:09 -15,6154 -56,071 172,69 390 991.150 26.720 0.6 27.161 81.100
GPS INSTRUTHERM HOBO