Observação e modelagem estatística das concentrações de material particulado em paradas de ônibus urbanos
Every day, people are exposed to pollutants from vehicle emissions, especially in transport microenvironments, such as bus stops and terminals. However, most studies on public transport traffic do not assess the concentrations of pollutants in these microenvironments. The behavior of fine particulat...
| Autor principal: | Camargo, David Andrés Monroy |
|---|---|
| Formato: | Dissertação |
| Idioma: | Português |
| Publicado em: |
Universidade Tecnológica Federal do Paraná
2021
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| Assuntos: | |
| Acesso em linha: |
http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/24711 |
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riut-1-247112021-04-10T06:10:58Z Observação e modelagem estatística das concentrações de material particulado em paradas de ônibus urbanos Observation and statistical modeling of particulate matter concentrations at urban bus stops Camargo, David Andrés Monroy Targino, Admir Créso de Lima https://orcid.org/0000-0001-6679-6150 http://lattes.cnpq.br/2382340975364628 Targino, Admir Créso de Lima https://orcid.org/0000-0001-6679-6150 http://lattes.cnpq.br/2382340975364628 Dias, Helry Luvillany Fontenele https://orcid.org/0000-0002-3878-1768 http://lattes.cnpq.br/5363070528503735 Krecl, Patricia Krecl https://orcid.org/0000-0002-9354-6242 http://lattes.cnpq.br/7010587657666224 Poluentes Ar - Poluição - Medição Monitorização ambiental Transporte urbano Pollutants Air - Pollution - Measurement Environmental monitoring Urban transportation CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA SANITARIA Engenharia/Tecnologia/Gestão Every day, people are exposed to pollutants from vehicle emissions, especially in transport microenvironments, such as bus stops and terminals. However, most studies on public transport traffic do not assess the concentrations of pollutants in these microenvironments. The behavior of fine particulate matter (with aerodynamic diameter less than 2.5 µm, PM2,5), black carbon (BC) and particle number (PN) was evaluated at bus stops in of Londrina (PR) city center during monitoring campaigns, conducted in 2015 and 2019. The 2015 experiment was performed with equipment mounted on bicycles that traveled the city’s core quantifying the particulate concentrations at 31 bus stops. 2019 experiment collected BC and PN data at five points, three of them selected from 2015 experiment plus two new ones. In the mobile monitoring, the mean PM2.5, BC and PN concentrations (+/- standard deviation) were 11,00 ±19,30 µg m-3,7,60 ±14,90 µg m-3 and 27.552 ±22.570 # cm-3 , respectively. In the fixed campaign, the mean BC and PN concentrations were 9,17 ±27,50 µg m-3 and 34.980 ±33.508 # cm-3 , respectively. The PM2,5, BC and PN concentrations at the bus stops were on average 0,30-2,90, 1,58-19,62 and 1,50-6,69 times higher than at an urban background site. At four stops from the 2019 campaign, three zones were evaluated: deceleration zone (located 10 m before the stop), boarding/alighting area and acceleration zone (located 10 m after the stop). The data allowed to pinpoint increases between 2,39- 12,05 µg m-3 and 11.380-23.220 # cm-3 in BC and PN, respectively, at the bus stops during two situations: when passengers were boarding and when buses accelerated at departure. The mean BC concentrations in the acceleration and stop zones were 17% higher than at the deceleration zone. However, the mean PN concentrations in the acceleration zone were 11% higher compared to the stop zone. Thus, it is not advisable to place several consecutive bus stops since the stop located immediately after the first one will be mainly affected by the previous accelerating bus emissions. Two forecast models for PM2.5 and BC concentrations were developed using multiple linear regression, including traffic, weather, background concentration, street, and bus stop characteristics as predictive variables. The PM2,5 and BC models had coefficient of determination (R2 ) of 0,36 ±0,09 and 0,28 ±0,08, respectively, and identified the following variables as the best predictors: atmospheric pressure, the concentration of BC with a wavelength of 880 nm at the background site and the height of the buildings: width of the street ratio. Likewise, the BC model identified the truck volume as a predictive variable. Finally, the PM2,5 model also identified that the directions of the southern sector (S, SE and SW) could favor an increase in PM2,5 concentrations at bus stops, possibly affected by the large traffic rate on avenues in those sectors. Conselho Nacional do Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) Diariamente, as pessoas estão expostas a poluentes oriundos das emissões veiculares, especialmente em microambientes de transporte como paradas de ônibus e terminais. No entanto, a maior parte dos estudos desenvolvidos em meios de transporte não avaliam as concentrações dos poluentes nesses microambientes. Através de duas campanhas de monitoramento, realizadas em 2015 e 2019, foi avaliado o comportamento das concentrações de material particulado fino (com diâmetro aerodinâmico menor que 2,5 µm, MP2,5), black carbon (BC) e número de partículas (NP) em paradas de ônibus localizadas no centro de Londrina (PR). O experimento de 2015 foi realizado com equipamentos montados em bicicletas que percorreram as ruas centrais da cidade, avaliando um total de 31 paradas de ônibus. O experimento de 2019 coletou dados de BC e NP de forma estática em cinco paradas de ônibus, três escolhidas do experimento de 2015 mais duas novas. No monitoramento móvel, as concentrações médias (+/- desvio padrão) de MP2,5, BC e NP foram de 11,00 ±19,30 µg m-3 , 7,60 ±14,90 µg m-3 e 27.552 ±22.570 # cm-3 , respectivamente. No monitoramento fixo, as concentrações médias de BC e NP foram de 9,17 ±27,50 µg m-3 e 34.980 ±33.508 # cm-3 , respectivamente. As concentrações de MP2,5, BC e NP nas paradas foram em média 0,30-2,90, 1,58- 19,62 e 1,50-6,69 vezes maiores do que em um ponto de medição de fundo urbano. Em quatro paradas do monitoramento de 2019 foram avaliadas três zonas: desaceleração (localizada 10 m antes da parada), parada de ônibus e aceleração (localizada 10 m depois da parada). A análise das séries temporais permitiu associar aumentos entre 2,39-12,05 µg m-3 e 11.380-23.220 # cm-3 de BC e NP, respectivamente, nas paradas de ônibus durante duas situações: quando os passageiros estavam embarcando e quando os ônibus aceleravam após o embarque dos passageiros. As concentrações médias de BC na zona de aceleração e parada foram 17% maiores do que na zona de desaceleração, enquanto as concentrações médias de NP na zona de aceleração foram 11% maiores do que na zona da parada. Deste modo, não é aconselhável situar várias paradas de ônibus consecutivas, já que a parada localizada imediatamente depois da primeira parada, será principalmente afetada pelas emissões dos ônibus que estão acelerando. Desenvolveram-se dois modelos para previsão das concentrações de MP2.5 e BC usando regressão linear múltipla, relacionando parâmetros de trânsito, meteorológicas, de concentração de fundo urbano, características da rua e da parada de ônibus. Os modelos de MP2,5 e BC tiveram R2 de 0,36 ±0,09 e 0,28 ±0,08, respectivamente, e identificaram as seguintes variáveis como melhores preditoras: pressão atmosférica, a concentração de BC com comprimento de onda de 880 nm na estação de fundo e a relação entre a altura das edificações e largura da rua. Do mesmo modo, o modelo de BC identificou o fluxo de caminhões como variável preditora. Finalmente, o modelo de MP2,5 também identificou que a direção do setor sul (S, SE e SO) favoreceu o aumento das concentrações de MP2,5 nas paradas de ônibus, possivelmente pelo fluxo veicular nas avenidas desses setores. 2021-04-09T18:48:38Z 2021-04-09T18:48:38Z 2020-09-28 masterThesis CAMARGO, David Andrés Monroy. Observação e modelagem estatística das concentrações de material particulado em paradas de ônibus urbanos. 2020. 132 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Ambiental) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Londrina, 2020. http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/24711 por openAccess http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0 application/pdf Universidade Tecnológica Federal do Paraná Londrina Brasil Programa de Pós-Graduação em Engenharia Ambiental UTFPR |
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Universidade Tecnológica Federal do Paraná |
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Every day, people are exposed to pollutants from vehicle emissions, especially in transport microenvironments, such as bus stops and terminals. However, most studies on public transport traffic do not assess the concentrations of pollutants in these microenvironments. The behavior of fine particulate matter (with aerodynamic diameter less than 2.5 µm, PM2,5), black carbon (BC) and particle number (PN) was evaluated at bus stops in of Londrina (PR) city center during monitoring campaigns, conducted in 2015 and 2019. The 2015 experiment was performed with equipment mounted on bicycles that traveled the city’s core quantifying the particulate concentrations at 31 bus stops. 2019 experiment collected BC and PN data at five points, three of them selected from 2015 experiment plus two new ones. In the mobile monitoring, the mean PM2.5, BC and PN concentrations (+/- standard deviation) were 11,00 ±19,30 µg m-3,7,60 ±14,90 µg m-3 and 27.552 ±22.570 # cm-3 , respectively. In the fixed campaign, the mean BC and PN concentrations were 9,17 ±27,50 µg m-3 and 34.980 ±33.508 # cm-3 , respectively. The PM2,5, BC and PN concentrations at the bus stops were on average 0,30-2,90, 1,58-19,62 and 1,50-6,69 times higher than at an urban background site. At four stops from the 2019 campaign, three zones were evaluated: deceleration zone (located 10 m before the stop), boarding/alighting area and acceleration zone (located 10 m after the stop). The data allowed to pinpoint increases between 2,39- 12,05 µg m-3 and 11.380-23.220 # cm-3 in BC and PN, respectively, at the bus stops during two situations: when passengers were boarding and when buses accelerated at departure. The mean BC concentrations in the acceleration and stop zones were 17% higher than at the deceleration zone. However, the mean PN concentrations in the acceleration zone were 11% higher compared to the stop zone. Thus, it is not advisable to place several consecutive bus stops since the stop located immediately after the first one will be mainly affected by the previous accelerating bus emissions. Two forecast models for PM2.5 and BC concentrations were developed using multiple linear regression, including traffic, weather, background concentration, street, and bus stop characteristics as predictive variables. The PM2,5 and BC models had coefficient of determination (R2 ) of 0,36 ±0,09 and 0,28 ±0,08, respectively, and identified the following variables as the best predictors: atmospheric pressure, the concentration of BC with a wavelength of 880 nm at the background site and the height of the buildings: width of the street ratio. Likewise, the BC model identified the truck volume as a predictive variable. Finally, the PM2,5 model also identified that the directions of the southern sector (S, SE and SW) could favor an increase in PM2,5 concentrations at bus stops, possibly affected by the large traffic rate on avenues in those sectors. |
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Universidade Tecnológica Federal do Paraná |
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2021 |
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CAMARGO, David Andrés Monroy. Observação e modelagem estatística das concentrações de material particulado em paradas de ônibus urbanos. 2020. 132 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Ambiental) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Londrina, 2020. |
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