Modelagem de dispersão de poluentes com o emprego de dados de regionalização dinâmica

Abstract

Para que o erro nas previsões de modelos de dispersão de poluentes na atmosfera seja menor, é necessária certa qualidade nos dados meteorológicos que são utilizados nas modelagens. Tendo em vista que muitas vezes os dados de medições meteorológicas não estão disponíveis para a área de estudo, o presente trabalho propõe a avaliação da substituição dos dados meteorológicos observados por dados provenientes da regionalização dinâmica de dados de reanálise global. Para tanto, foram criadas duas bases de dados meteorológicos para entrada no modelo de dispersão: uma com dados de experimentos de dispersão da literatura, sendo eles, Copenhagen, Cabauw e Hanford 64; e outra com os dados do projeto Reanalysis. Os dados do projeto de reanálise passaram pelo processo de regionalização através do modelo WRF. A partir das duas bases de dados foram realizadas as previsões com o MODELAR, modelo de qualidade do ar que simula emissões contínuas provenientes de uma fonte pontual e elevada. Com os resultados do MODELAR foi possível calcular uma série de medidas estatísticas para validação do modelo através do software BOOT. Os parâmetros estatísticos e os limites de confiança calculados indicaram a aplicabilidade dos dados de regionalização no MODELAR em substituição à dados de observação.