Autores
Costa, T.F. (UERJ) ; Carvalho, J.B.B. (UERJ) ; Pedruzzi, R. (UFMG) ; Martins, E. (UERJ)
Resumo
O ozônio é um poluente secundário e seu estudo é necessário na tomada de decisão
regulatória e de intervenção. O Community Multi Scale Air quality (CMAQ) é um
modelo para a previsão das concentrações deste poluente. Este artigo faz uma
revisão bibliográfica e reúne publicações entre 2016-2021 mostrando as
configurações mais utilizadas. A busca foi feita nas bases de dados Scopus e Web
of Science e os artigos filtrados de acordo com ano da publicação, poluente alvo
da modelagem, modelo meteorológicos, condições iniciais e de contorno, mecanismo
químico e resolução de grade. Conclui-se que o arranjo de configurações foi mais
aplicado em uma escala regional, mais pesquisado na China e nos Estados Unidos e
com maior destaque em estudos de mecanismos de influência na simulação do ozônio.
Palavras chaves
Modelos fotoquímicos; Modelagem do ozônio; Revisão
Introdução
A formação do ozônio na superfície terrestre se dá por uma infinidade de reações
complexas envolvendo diversas espécies precursoras e a radiação solar. Esse
complexo mecanismo envolve diversas fontes de poluentes primários e processos
meteorológicos que funcionam de maneira intrínseca e devem ser estudados como um
todo para a mitigação desse gás(KARLSSON et al., 2017).
Controlar a formação do ozônio na troposfera necessita de um estudo aprofundado
da dinâmica de seus processos e dos precursores. É preciso então, uma ferramenta
que seja capaz de não só determinar suas concentrações, mas também interligar
quais processos irão levar a isso e de que forma. Isso pode ser alcançado
utilizando modelos computacionais para simular as diversas condições do mundo
real em diferentes cenários e locais(KWOK et al., 2015; LUECKEN et al., 2018).
Os modelos computacionais da qualidade do ar são utilizados para determinar
parâmetros físicos e químicos e como ambos se interrelacionam no ar das cidades.
Eles servem como base de estudos científicos, projeção para cenários futuros,
cenários de intervenção, assim como para nortear políticas ambientais e projeção
de leis para melhorar a qualidade do ar de cidades e países(SHI, CHUNE;
FERNANDO; HYDE, 2012). O modelo fotoquímico de 3ª geração (CMAQ) foi criado com
a finalidade de modelar interações complexas na atmosfera, desde a formação do
ozônio e diversos poluentes traço, deposição ácida até materiais particulados. A
agência ambiental norte-americana (USEPA) o desenvolveu em 1990 com a finalidade
regulatória, bem como para a realização de estudos das complexas relações da
atmosfera. Sua modelagem é tridimensional sendo capaz de simular ozônio
troposférico, material aerossóis secundários, visibilidade, acidificação,
poluentes tóxicos, multiplicação dos poluentes na atmosfera e mercúrio. Os
poluentes são resolvidos matematicamente de forma transiente, tridimensional e
acoplada(BYUN; SCHERE, 2006).
Portanto, objetiva-se com o trabalho apresentar e descrever as configurações
mais usadas na modelagem do ozônio troposférico, utilizando o modelo CMAQ.
Material e métodos
Esta pesquisa exploratória é uma investigação metodológica do estado da arte da
modelagem de ozônio troposférico, utilizando o modelo CMAQ. A reunião de
literatura foi realizada em duas bases de dados: SCOPUS e WEB OF SCIENCE,
considerando-se o período de 2016 a 2021.As strings de busca utilizadas foram:
“( TITLE-ABS-KEY ( cmaq ) AND TITLE-ABS-KEY ( ozone ) ) AND PUBYEAR > 2015
AND PUBYEAR < 2022)” e “CMAQ (Todos os campos) AND ozone (Todos os campos)” ,
para o SCOPUS e WEB OF SCIENCE, respectivamente.
Após isso os artigos foram selecionados utilizando como critério: o CMAQ sendo o
modelo do estudo; o ozônio sendo o poluente modelado; estudos estatísticos
envolvendo o CMAQ como modelo e o ozônio como poluente modelado e; outros
artigos que realizassem estudos sobre fatores que influenciavam a modelagem do
ozônio no modelo. Como critérios de exclusão: comparação entre modelos; artigos
descritores de atualizações do modelo; artigos de validação de novos
aprimoramento;, artigos que não utilizavam o CMAQ para modelar ozônio; artigos
que não tinham ozônio como um dos poluentes simulados e; estudos secundários.
Após essa fase mais um critério para fins de riqueza de dados foi adicionado. Os
artigos aprovados na etapa anterior deveriam descrever todos os dados pedidos,
sendo permitida a ausência de apenas três dados caso contrário o artigo era
rejeitado. Os dados pedidos eram: modelo meteorológico, resolução de grade,
mecanismo químico, condições inicias e de contorno.
As publicações então foram fichadas selecionando quais configurações cada artigo
utiliza, o país onde a simulação foi realizada e o tema do estudo. Para cada um
desses tópicos foi calculada a porcentagem de uso das configurações em relação
ao número total de publicações (n=148) seguindo a equação 1.
Os diferentes arranjos mencionados então foram segregados de acordo com as
maiores porcentagens de menção e transformados em gráficos. Por fim o item com
maior porcentagem foi discutido.
Porcentagem de uso = (nº de menções nos artigos / nº total de artigos) x 100
(eq.1)
Resultado e discussão
Modelo Meteorológico
Os modelos de qualidade do ar necessitam de dados meteorológicos para realizar
as simulações desejadas (RUSSELL; DENNIS, 2000).Estes chamados de modelos
meteorológicos funcionam como entrada de dados e abastecedores de dados físicos
da atmosfera para que o modelo fotoquímico seja capaz de resolver módulos de
dispersão dos poluentes, efeitos radiativos, espalhamento, fator de fotólise,
cinética química, reflexão de nuvens, dentre diversos outros fatores que irão
afetar a reatividade e distribuição do poluente modelado(BYUN; SCHERE, 2006).
O modelo mais utilizado foi o Weather Research and Forecasting (WRF), um modelo
de mesoescala muito consagrado e já oficializado pela EPA como modular ao CMAQ.
Ele apareceu em 91,22% das publicações, dentre o total de 148 artigos reunidos.
Essa concentração de publicações neste modelo se dá principalmente pelo WRF já
ser um acoplamento oficial do CMAQ reconhecido pelos desenvolvedores do modelo.
O conjunto já gera adaptações online e reajustes automáticos de grade entre WRF-
CMAQ nas versões mais atuais do CMAQ.
Resolução de grade
As resoluções de grade são responsáveis pela acomodação dos fenômenos simulados
em um determinado espaço no qual os mecanismos irão trabalhar em conjunto em uma
atmosfera uniforme. A grade como próprio nome diz compreende um conjunto de
células de lados iguais. A medida dessas células que irão ocupar um determinado
domínio é chamado de resolução da grade. (RUSSELL; DENNIS, 2000).
A resolução com mais destaque foi de 36x36 km² com 18.92% , isto devido
principalmente a dominios regionais serem mais práticos de utilização e não
necessitarem de tanto desempenho computacional. Esta revisão também reuniu
muitos estudos de influência de fatores meteorológicos como tufões e furacões,
assim como, queimadas e dispersão de aerossóis, estes estudos por estarem
ligados a dimensões maiores da troposfera também proporcionam o uso de grades
mais extensas. Outro fator que influencia no grande número de trabalhos
mencionando essa resolução está ligado há grande concentração de publicações
estudando influências de fatores na simulação do ozônio nos Estados Unidos da
América e China, dois paises de dimensões continentais (YANG, XIANYU et al.,
2020, 2021b)(YAO et al., 2021).
Com relação as camadas verticiais, o número de camadas determina a exatidão de
fenômenos de difusão e advecção vertical assim como a distribuição de ozônio
pelas camadas, possível transporte regional e relação com a camada limite
planetária. O número de camadas mais utilizado foi de 35 camadas porém com
apenas 8,11%. O maior número de estudos empregando 35 camadas se dá devido ao
CMAQ utilizar esse número de camadas como padrão para resolver transporte por
difusão vertical de ozônio, porém há subestimação das concentrações do poluente
se houver produção e transporte em altitudes acima de 10km, logo resoluções com
mais de 40 camadas são mais indicadas para o estudo de fenômenos dessa
natureza(MATHUR et al., 2017). No entanto, há um maior custo computacional com o
aumento de camadas verticais acarretando em uma possível exclusão dessa opção,
de mais de 40 camadas, por maior parte dos estudos. Em seguida as Figuras 1 e 2,
mostram o número de publicações que mencionam cada uma das configurações de
grade e número de camadas verticais, respectivamente, utilizadas nas simulações.
Mecanismo químico
Os modelos fotoquímicos precisam de mecanismos químicos para caracterizar e
calcular as reações, produtos e suas taxas de formação e consumo na atmosfera.
Estes tem o papel de reunir espécies químicas e descrever o comportamento das
mesmas na atmosfera. Os programas podem ter desde conjuntos simples de espécies
com sete compostos até conjuntos complexos com mais de 4000 espécies. (LUECKEN
et al., 2008).
Dentre os artigos citados o mecanismo químico mais utilizado foi o Carbon Bond
versão 5 (CB05) em 54,05%) das publicações analisadas, em seguida o carbon bond
versão 6 (CB 06) com 10,81% e a mais nova geração do State Air Pollution
Research Center (SAPRC-11) com 9,45%.
O mecanismo carbon bond (04) foi criado no ano de 1989 e foi um dos primeiros
mecanismos químicos criado para os modelos de terceira geração, esse mecanismo
sofreu diversas atualizações acrescentando espécies químicas e reações. O carbon
bond (05) é uma atualização do CB04 que foi criada no ano de 2005, essa
atualização acrescenta mais espécies químicas e reações, assim como mais 10
espécies orgânicas para a representação melhor de espécies estáveis na atmosfera
e formação de radicais(KITAYAMA et al., 2019; LUECKEN et al., 2008). O carbon
bond (06) é uma atualização do CB05 para realizar correções de taxas de
fotólise, rendimento quântico, efeito de espalhamento, efeito radiativo da
superfície e albedo, ou seja, uma versão com um pacote de parâmetros físicos
mais completa(EMERY et al., 2015).
Embora certas diferenças entre esses mecanismos, a abordagem química não
demonstra suficientes diferenças estatísticas na simulação de ozônio utilizando
diferentes mecanismos químicos(KITAYAMA et al., 2019). A grande disseminação do
carbon bond como mecanismo nas publicações se dá principalmente por ele ser um
mecanismo com mais variedade de espécies e estar presente na maioria das
configurações já presentes nos bancos de programas do CMAQ ao ser instalado.
Para expressar melhor os números em relação aos mecanismos químicos, a Figura 3
mostra o número de publicações que utilizou determinado mecanismo químico na
modelagem.
Condições de contorno
Condições iniciais e de contorno são dois módulos que irão ditar o progresso da
simulação no CMAQ. Esses pré-processadores irão aplicar os primeiros dados de
entrada do modelo para o início da simulação e continuidade da mesma. O módulo
de condições de contorno irá ser responsável pelas condições na borda dos
limites da grade aplicada na simulação. Os processos de borda podem ser
estáticos ou dinâmicos. Estes também podem ser atualizados continuamente durante
a simulação ou apresentarem apenas um único conjunto de dados de entrada(BYUN;
SCHERE, 2006; TANG, YOUHUA et al., 2021).
No conjunto de artigos estudados um grupo descrevia condições de contorno para
apenas o modelo meteorológico, outro para apenas o CMAQ e um último descrevia
para os dois. Visto que as condições de contorno para modelos meteorológicos não
estão no escopo desse artigo, estas serão desconsideradas. Portanto, para as
condições o observado foi que a utilização de perfis padrão do modelo foi a mais
comum, em somatório responsáveis por 20,27%. Após isso temos o modelo global
MOZART (Model for Ozone and Related chemical Tracers) em 10,81%.
Nos modelos, as condições de contorno serão responsáveis por atenuar erros de
contribuições externas ao domínio do modelo e aplicarem influências das partes
externas ao domínio. A prática de utilização de perfis internos é comum
justamente por não necessitarem de muitos dados de entrada ou acoplamentos no
modelo, processos esses que requerem um maior desempenho das máquinas. Porém
estes processos não apresentam uma grande sensibilidade(SHARMA; SHARMA; KHARE,
2017). Para uma melhor simulação o ideal é que modelos globais ou grades
aninhadas alimentem o CMAQ de maneira constante, com atualizações constantes de
dados e de grade.
A Figura 4 mostra as diferentes configurações de condições de borda utilizadas
pelos trabalhos considerados nesse trabalho.
Gráfico de número de menções de resolução de grade e número de camadas verticais
Gráfico de número de menções por tipo de mecanismo químico e gráfico de número de menções por tipo de condição de borda
Conclusões
Como foi observado, há um vasto acervo de publicações utilizando o CMAQ para a
modelagem de ozônio mostrando diversas possibilidades de configurações e
otimizações para a simulação desse poluente.
WRF e CB05 são as configurações que mostraram as maiores porcentagens de
referências. Mostrando que o modelo meteorológico e mecanismo químico são os
fatores que funcionam basicamente como prédefinidos na maioria das simulações.
Já as resoluções de grade mostram que resoluções regionais são as mais comuns na
modelagem do CMAQ. Embora esse grande número de publicações utilizando
resoluções mais grossas pode estar ligado ao grande número de publicações de
análise de macroeventos na troposfera como tufões e queimadas e também ao grande
número de publicações oriundas dos Estados Unidos e China, países de dimensões
continentais.
As configurações menos mencionadas nos artigos reunidos foram as condições de
borda, resolução de grade vertical. A falta de informação e os resultados
encontrados dessas configurações mostram que possivelmente elas já são
utilizadas de alguma forma padronizada entre os estudos então permanecem não
sendo mencionadas pois para os grupos de pesquisa elas já são triviais.
A reunião dos artigos mostrou que as configurações mais usadas no CMAQ para
ozônio são: como modelo meterológico Weather Research and Forecasting (WRF) por
esse já ser considerado um modelo acoplado ao CMAQ pela agência americana de
meio ambiente (EPA); como mecanismo químico o Carbon Bond 2005 (CB05); para as
resoluções de grade a conformação 36x36km² com 35 camadas verticais; as
condições de contorno o mais utilizadas foram os processos padrão do CMAQ.
Com isso, podemos constatar que nas 148 publicações estudadas existe reflexões
importantes sobre o CMAQ mostrando a necessidade de demonstar as configurações
mais utilizadas para futuros trabalhos acadêmicos e inovação como também para
instrumentos governamentais e de tomada de decisão.
Agradecimentos
O presente trabalho foi realizado com apoio da Coordenação de Aperfeiçoamento de
Pessoal de Nível Superior – Brasil (CAPES) – Código de Financiamento 001.
Referências
BAKER, K. R. et al. Meteorological and air quality modeling for Hawaii, Puerto Rico, and Virgin Islands. Atmospheric Environment, v. 234, n. January, p. 117543, 2020a. Disponível em: <https://doi.org/10.1016/j.atmosenv.2020.117543>.
BAKER, K. R. et al. Contribution of regional-scale fire events to ozone and PM2. 5 air quality estimated by photochemical modeling approaches. Atmospheric Environment, v. 140, p. 539-554, 2016.
BAKER, K. R. et al. Photochemical model evaluation of 2013 California wild fire air quality impacts using surface, aircraft, and satellite data. Science of The Total Environment, v. 637, p. 1137-1149, 2018.
BEDDOWS, Andrew V. et al. Emulation and Sensitivity Analysis of the Community Multiscale Air Quality Model for a UK Ozone Pollution Episode. Environmental Science and Technology, v. 51, n. 11, p. 6229–6236, 2017.
BENOSA, Guillem et al. Air quality impacts of implementing emission reduction strategies at southern California airports. Atmospheric Environment, v. 185, n. April, p. 121–127, 2018. Disponível em: <https://doi.org/10.1016/j.atmosenv.2018.04.048>.
BYUN, Daewon; SCHERE, Kenneth L. Review of the governing equations, computational algorithms, and other components of the models-3 Community Multiscale Air Quality (CMAQ) modeling system. Applied Mechanics Reviews, v. 59, n. 1–6, p. 51–76, 2006.
CHANG, Chih Yuan et al. Investigating ambient ozone formation regimes in neighboring cities of shale plays in the Northeast United States using photochemical modeling and satellite retrievals. Atmospheric Environment, v. 142, p. 152–170, 2016. Disponível em: <http://dx.doi.org/10.1016/j.atmosenv.2016.06.058>.
EMERY, C. et al. Improvements to CAMx Snow Cover Treatments and Carbon Bond Chemical Mechanism for Winter Ozone. Prepared for the Utah Department of Environmental Quality, Division of Air Quality UDAQ PO 480 52000000001. . [S.l: s.n.], 2015. Disponível em: <http://www.camx.com/files/udaq_snowchem_final_6aug15.pdf>.
EPA. 2022. National Emission Inventory (NEI). US Environmental Protection Agency, Washington, D.C. Disponível em: <https://www.epa.gov/air-emissions-inventories/national-emissions-inventory-nei#:~:text=The%20National%20Emissions%20Inventory%20(NEI,pollutants%20from%20air%20emissions%20sources.>
GUENTHER, A et al. Edinburgh Research Explorer Estimates of global terrestrial isoprene emissions using MEGAN ( Model of Emissions of Gases and Aerosols from Nature ) and Physics Estimates of global terrestrial isoprene emissions using MEGAN ( Model of Emissions of Gases an. Atmospheric Chemistry and Physics, n. 6, p. 3181–3210, 2006.HUANG, Yeqi et al. Effect of bromine and iodine chemistry on tropospheric ozone over Asia-Pacific using the CMAQ model. Chemosphere, v. 262, p. 127595, 2021.
KARLSSON, Per Erik et al. Past, present and future concentrations of ground-level ozone and potential impacts on ecosystems and human health in northern Europe. Science of the Total Environment, v. 576, p. 22–35, 2017.
KITAYAMA, Kyo et al. Uncertainties in O3 concentrations simulated by CMAQ over Japan using four chemical mechanisms. Atmospheric Environment, v. 198, n. November 2018, p. 448–462, 2019. Disponível em: <https://doi.org/10.1016/j.atmosenv.2018.11.003>.
KOTA, Sri Harsha et al. Year-long simulation of gaseous and particulate air pollutants in India. Atmospheric Environment, v. 180, p. 244-255, 2018.
KWOK, R. H.F. et al. Photochemical grid model implementation and application of VOC, NOx, and O3 source apportionment. Geoscientific Model Development, v. 8, n. 1, p. 99–114, 2015.
LUECKEN, D. J. et al. Effects of using the CB05 vs. SAPRC99 vs. CB4 chemical mechanism on model predictions: Ozone and gas-phase photochemical precursor concentrations. Atmospheric Environment, v. 42, n. 23, p. 5805–5820, 2008.
LUECKEN, D. J. et al. Sensitivity of Ambient Atmospheric Formaldehyde and Ozone to Precursor Species and Source Types Across the United States. Environmental Science and Technology, v. 52, n. 8, p. 4668–4675, 2018.
MATHUR, Rohit et al. Extending the Community Multiscale Air Quality (CMAQ) modeling system to hemispheric scales: Overview of process considerations and initial applications. Atmospheric Chemistry and Physics, v. 17, n. 20, p. 12449–12474, 2017.
RUSSELL, Armistead; DENNIS, Robin. NARSTO critical review of photochemical models and modeling. Atmospheric Environment, v. 34, n. 12–14, p. 2283–2324, 2000.
SHARMA, Sumit; KHARE, Mukesh. Simulating ozone concentrations using precursor emission inventories in Delhi – National Capital Region of India. Atmospheric Environment, v. 151, p. 117–132, 2017. Disponível em: <http://dx.doi.org/10.1016/j.atmosenv.2016.12.009>.
SHARMA, Sumit; SHARMA, Prateek; KHARE, Mukesh. Photo-chemical transport modelling of tropospheric ozone: A review. Atmospheric Environment, v. 159, n. x, p. 34–54, 2017. Disponível em: <http://dx.doi.org/10.1016/j.atmosenv.2017.03.047>.
SHI, Chune; FERNANDO, H. J.S.; HYDE, Peter. CMAQ predictions of tropospheric ozone in the U.S. southwest: Influence of lateral boundary and synoptic conditions. Science of the Total Environment, v. 416, p. 374–384, 2012. Disponível em: <http://dx.doi.org/10.1016/j.scitotenv.2011.12.025>.
SKAMAROCK, William C. et al. A Description of the Advanced Research WRF Version 2. NCAR TECHNICAL NOTE. [S.l: s.n.], 2017.
TANG, Youhua et al. Comparison of chemical lateral boundary conditions for air quality predictions over the contiguous United States during pollutant intrusion events. Atmospheric Chemistry and Physics, v. 21, n. 4, p. 2527–2550, 2021.
YANG, Xianyu et al. Origin of regional springtime ozone episodes in the Sichuan Basin, China: Role of synoptic forcing and regional transport. Environmental Pollution, v. 278, p. 116845, 1 jun. 2021b.
YANG, Xianyu et al. Summertime ozone pollution in Sichuan Basin, China: Meteorological conditions, sources and process analysis. Atmospheric Environment, v. 226, n. March, p. 117392, 2020. Disponível em: <https://doi.org/10.1016/j.atmosenv.2020.117392>.
YAO, Shiyin et al. Impacts of meteorology and emissions on O3 pollution during 2013–2018 and corresponding control strategy for a typical industrial city of China. Atmosphere, v. 12, n. 5, 2021
