Simulação do ozônio troposférico na região metropolitana de São Paulo sob cenários de mudanças climáticas

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2021
Autor(a) principal: Peralta, Alejandro Herman Delgado
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: eng
Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
RCP
Link de acesso: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/14/14133/tde-08092021-111242/
Resumo: Duas projeções atmosféricas baseadas nos cenários de emissão chamados Representative Concentration Pathways (RCP) foram usadas como condições meteorológicas iniciais e de fronteira no modelo Weather Research and Forecasting with Chemistry (WRF-Chem) para avaliar o impacto na formação do ozônio na Região Metropolitana de São Paulo (RMSP) e vizinhança em 2030. O estudo do ozônio (O3) troposférico apresenta um interesse especial pela importância na qualidade do ar e nas mudanças climáticas por ser um poluente atmosférico e um gás de efeito estufa. Neste estudo foram realizadas três simulações com o modelo WRF-Chem. O primeiro foi um período de controle (setembro e outubro de 2018), e dois cenários projetados para o ano 2030 (setembro e outubro) com base nas projeções de emissão RCP para 4.5 e 8.5 W m2 como forçamento radiativo. Foram consideradas as mesmas taxas de emissão de poluentes dos setores de transporte rodoviário, industrial e residencial para o ano base de 2018 e a previsão em 2030. O modelo WRF-Chem teve sua acurácia analisada para as simulações meteorológicas e de qualidade do ar com base em comparações com parâmetros meteorológicos e observações das medições horárias na rede de estacoes de monitoramento de qualidade do ar da Companhia de Tecnologia de Saneamento Ambiental (CETESB) e da estação meteorológica do Instituto de Astronomia, Geofísica e Ciências Atmosféricas (IAG), localizada em Água Funda. As simulações de ozônio superficial para estações localizadas nas cidades do estado de São Paulo cumprem pelo menos com dois dos três benchmarks estatísticos recomendados para avaliar modelos fotoquímicos. As simulações de ozônio de superfície sob os cenários RCP 4.5 e RCP 8.5 revelaram variações, principalmente nas concentrações de pico de ozônio. Para setembro (2018 e 2030), houve um aumento nas concentrações de O3 sob o cenário RCP 8.5 devido à temperatura mais alta. O aumento atingiu +15.05 g m3 em média na área da RMSP, calculado a partir da média móvel diária máxima de 8 horas (MDA8). No entanto, as simulações para os cenários do RCP 4.5 mostraram uma redução da formação de ozônio superficial (-8.5 g m3 em média nas estações urbanas), em que houve uma ligeira diminuição das temperaturas. Por outro lado, as simulações para outubro (2018 e 2030) apresentaram diferenças nas condições chuvosas que afetam a formação de ozônio. Para este mês, o aumento do ozônio de superfície MDA8 como média mensal foi mais notadamente para o cenário RCP 4.5 com +10.01 g m3 em estações classificadas como Preservação de florestas. O cenário RCP 8.5 para outubro de 2030 apresentou um pequeno aumento (+4.51 g m3 da MDA8 média) do que o cenário RCP 4.5. A temperatura mais alta em setembro de 2030 (+2.5 ±0.12 ºC como média) para o cenário RCP 8.5 aumentou as taxas de emissão biogênica dentro do domínio, o que pode ser um estimulo para a formação de ozônio. A umidade relativa diminuiu (-6.76 ±1.19 % como média) para este cenário específico (RCP 8.5). Em relação à chuva acumulada, o cenário RCP 4.5 apresentou maiores valores simulados diários entre 20 e 24 de setembro de 2030. No entanto, as simulações dos valores totais de chuva mensal revelaram uma diminuição para os cenários futuros, em que o RCP 8.5 apresentou valores baixos em setembro-outubro 2030. Os resultados encontrados de aumento das concentrações de ozônio sob condições meteorológicas futuras com base na temperatura mensal, podem ajudar os tomadores de decisão a estabelecer políticas para evitar impactos na saúde e no clima.