ABSTRACT Air pollution from human and industrial activities has been a major concern in recent years. Among the various pollutants found in the atmosphere, particulate matter (PM) and ozone (O3) show significant occurrences, with high concentrations in urban centers frequently associated with environmental and public health problems. Therefore, this study uses the analysis of variance (ANOVA) technique and Tukey’s test to investigate patterns related to the variability of maximum daily O3 concentrations and mean daily concentrations of PM with a diameter less than 10 μm (PM10), registered between 2007 and 2012 through six sites in the Metropolitan Area of Belo Horizonte, Brazil. To this end, the data were analyzed using ANOVA arranged in a factorial scheme (6 × 4 × 2) with four repetitions per treatment, followed by Tukey’s test. In the ANOVA and Tukey’s test, the first factor (A) represents the six air quality monitoring stations, the second (B) represents the seasons, and the third (C), the measurements carried out during working days and weekends. Seasonal variability patterns show higher concentrations of O3 in spring and of PM10 in winter. The values were 22.9 and 35.32% higher than the annual averages of O3 and PM10 concentrations, respectively. The mean values for working days and weekends showed different patterns for the two pollutants. PM10 concentrations were 11% higher during working days when compared to weekends. The O3 weekend effect was found only in one of the stations. The profiles of vehicular and industrial emissions have been identified as a potential factor leading to these results.

RESUMEN La contaminación del aire por actividades humanas e industriales ha sido una gran preocupación en los últimos años. Entre los diversos contaminantes que se encuentran en la atmósfera, el material particulado (PM) y el ozono (O3) muestran ocurrencias significativas, con altas concentraciones en los centros urbanos frecuentemente asociadas con problemas ambientales y de salud pública. Por lo tanto, este trabajo utiliza la técnica de análisis de varianza (ANOVA) y la prueba de Tukey para investigar los patrones relacionados con la variabilidad de las concentraciones máximas diarias de O3 y las concentraciones medias diarias de MP con diámetro menor a 10 μm (PM10), registradas entre 2007 y 2012 en seis sitios de la región metropolitana de Belo Horizonte, Brasil. Para ello, los datos se analizaron mediante ANOVA dispuestos en un esquema factorial (6 × 4 × 2) con cuatro repeticiones por tratamiento, seguido de la prueba de Tukey. En el ANOVA y la prueba de Tukey, el primer factor (A) representa las seis estaciones de monitoreo de la calidad del aire, el segundo (B) representa las estaciones y el tercero (C) las mediciones realizadas durante los días hábiles y fines de semana. Los patrones de variabilidad estacional muestran concentraciones más altas de O3 en la primavera y de PM10 en el invierno. Los valores fueron 22.9 y 35.32% superiores a los promedios anuales de concentraciones de O3 y PM10, respectivamente. Los valores medios para los días laborables y los fines de semana mostraron patrones diferentes para los dos contaminantes. Las concentraciones de PM10 fueron 11% más altas durante los días laborables en comparación con los fines de semana. El efecto de fin de semana de O3 se encontró sólo en una de las estaciones. Los perfiles de emisiones vehiculares e industriales se han identificado como un factor potencial que conduce a estos resultados.

ABSTRACT This study simulates an unusual extreme rainfall event that occurred in Salvador city, Bahia, Brazil, on December 9, 2017, which was named subtropical storm Guará and had precipitation of approximately 24 mm within less than 1 h. Numerical simulations were conducted using the Weather Research and Forecasting (WRF) model over three domains with horizontal resolutions of 9, 3, and 1 km. Different combinations of seven microphysics, three cumulus, and three planetary boundary layer schemes were evaluated based on their ability to simulate the hourly precipitation during this rainfall event. Statistical indices (MB = -0.69; RMSE = 4.11; MAGE = 1.74; r = 0.55; IOA = 0.66; FAC2 = 0.58) and time series plots showed that the most suitable configurations for this weather event were the Mellor-Yamada-Janjić, Grell-Freitas, and Lin formulations for the planetary boundary layer, cumulus, and microphysics schemes, respectively. The results were compared with the data measured at meteorological stations located in Salvador city. The WRF model simulated well the arrival and occurrence of this extreme weather event in a tropical and coastal region, considering that the region already has intense convective characteristics and is constantly influenced by sea breezes, which could interfere in the model results and compromise the performance of the simulations.

RESUMEN El presente estudio simula un evento inusual de lluvia extrema ocurrido en la ciudad de Salvador, Bahía, Brasil, el 9 de diciembre de 2017, que se denominó tormenta subtropical Guará y tuvo una precipitación de aproximadamente 24 mm en menos de 1 h. Se realizaron simulaciones numéricas utilizando el modelo Weather Research and Forecasting (WRF) en tres dominios con resoluciones horizontales de 9, 3 y 1 km. Se evaluaron diferentes combinaciones de siete esquemas de microfísica, tres cumulus y tres capas límites planetarias en función de su capacidad para simular la precipitación horaria durante este evento de lluvia. Los índices estadísticos (MB = -0.69; RMSE = 4.11; MAGE = 1.74; r = 0.55; IOA = 0.66, y FAC2 = 0.58) y los gráficos de series temporales mostraron que las configuraciones más adecuadas para este evento meteorológico fueron las de Mellor-Yamada-Janjić, Grell-Freitas y Lin para los esquemas de capa límite planetaria, cumulus y microfísica, respectivamente. Los resultados se compararon con los datos medidos en las estaciones meteorológicas ubicadas en la ciudad de Salvador. El modelo WRF simuló bien la llegada y ocurrencia de este evento climático extremo en una región tropical y costera, considerando que la región ya tiene características convectivas intensas y está constantemente influenciada por brisas marinas, las cuales podrían interferir con los resultados del modelo y comprometer el desempeño de las simulaciones.

Resumo Partículas finas (MP2,5) são prejudiciais à saúde humana e em períodos críticos de dispersão, aumentos na concentração de MP2,5 podem ocorrer. Esta é uma ocorrência comum no Sudeste do Brasil no período seco, quando sistemas de altas pressões estacionárias inibem a dispersão vertical e reduzem a velocidade do vento. O objetivo deste estudo foi avaliar as concentrações de partículas finas na Região da Grande Vitória durante o inverno de 2013, e verificar a influência de fenômenos meteorológicos de grande escala em sua concentração. Uma campanha experimental foi realizada para determinar a massa de MP2,5 em seis locais urbanos e concentrações de partículas. As concentrações médias de MP2,5 variaram de 9,70 μg m-3 a 14,36 μg m-3 nos seis locais amostrados, com o máximo diário médio chegando a 29,35 μg m-3, excedendo, assim, a diretriz da Organização Mundial da Saúde (média de 24 h: 25 μg m-3). A distribuição granulométrica indicou um maior número de partículas entre 18 h e 21 h (hora local), indicando que a principal fonte emissora é veicular. Durante o inverno, a precipitação associada com as frentes frias foram os responsáveis pela diminuição da concentração de partículas. Em contraste, a ocorrência de sistemas de alta pressão na região levou a um aumento nas concentrações de partículas, devido a condições de estagnação.

Abstract Fine particles (PM2.5) are harmful to human health especially during periods of limited dispersion when the concentrations build up. This is a common occurrence in Southern Brazil in the dry season when high-pressure stationary systems inhibit vertical dispersion and reduce wind speed. The objective of this study was to evaluate the PM2.5 concentrations in the Region of Greater Vitória during the winter of 2013, and to assess the influence of the large-scale meteorological circulation on its concentration. An experimental campaign was carried out to determine the mass of PM2.5 at six urban sites and particle number concentration. The average PM2.5 concentrations varied from 9.70 μg m-3 to 14.36 μg m-3 with the average daily maximum reaching 29.35 μg m-3, exceeding the World Health Organization guideline (24-h average: 25 μg m-3). The particle size distribution showed a larger number of particles from 18 to 21 h (local time), indicating that the main vehicular emissions are the main sources. During the winter, rainfall associated with cold fronts were responsible for a decrease in the particulate concentrations. In contrast, the occurrence of high-pressure systems led to an increase in particle concentrations, due to stagnant conditions.

RESUMO O agravamento da poluição atmosférica nos centros urbanos devido ao crescimento das instalações industriais e da frota veicular é um problema que causa danos ambientais, afetando também a saúde humana, principalmente pela inalação de material particulado fino (MP2,5). O objetivo deste estudo foi avaliar a influência das condições meteorológicas na concentração de MP2,5 em Belo Horizonte, utilizando dados amostrados entre o inverno de 2007 e o outono de 2008. Além disso, foram avaliadas as diferenças dos dados meteorológicos e da concentração do MP2,5 entre as estações do ano nesse período. Para tanto, foram realizados testes estatísticos de correlação entre os dados meteorológicos e a concentração de MP2,5, além de análises de significância para avaliação das diferenças entre esses dois parâmetros nos períodos seco e chuvoso, característicos da área de estudo. Foi observada diferença significativa entre a concentração do MP2,5 nos períodos seco e chuvoso. Foram também observadas diferenças significativas entre os parâmetros meteorológicos (umidade relativa; temperatura mínima, média e máxima; e direção do vento) para esses períodos. Por meio da análise de correlação de Spearman, observou-se correlação significativa entre a concentração do MP2,5 e os parâmetros meteorológicos precipitação e umidade relativa do ar.

ABSTRACT The increase of air pollution in urban centres due to the growth of industrial facilities and vehicular fleet is a problem that causes environmental damage and affects human health, mainly due to the inhalation of fine particulate matter (PM2.5). For this reason, the aim of this study was to evaluate the influence of meteorological conditions on PM2.5 concentration in Belo Horizonte, using data sampled from the winter of 2007 to the autumn of 2008. In addition, the differences in meteorological data and PM2.5 concentration between the seasons of the year in this study’s period were also assessed. For this, correlation statistical tests were performed for meteorological data and PM2.5 concentration, as well as significance analysis to evaluate the differences between these two parameters in the dry and wet periods, characteristic of the study area. It was observed a significant difference between PM2.5 concentration in dry and wet periods. Significant differences were also observed between meteorological parameters (relative humidity, minimum, mean and maximum temperature and wind direction) for these periods. Spearman’s correlation analysis showed a significant correlation between PM2.5 concentration and the meteorological parameters precipitation and relative humidity.

Resumo A poluição atmosférica proveniente das atividades antropogênicas tem provocado incômodo à população da Região Metropolitana da Grande Vitória (RGV), Espirito Santo, Brasil. Muitos pacientes como asmáticos, alérgicos, químico sensíveis, cardiacos, pessoas com acidente vascular cerebral (AVC), diabetes, grávidas, idosos e crianças são especialmente suscetíveis a uma pobre qualidade do ar. As complexas interações dos poluentes atmosféricos podem ser entendidas usando modelos de transporte químico, os quais necessitam de inventários de emissões para prover a alocação espacial e temporal das emissões. Na RGV, o Instituto Estadual do Meio Ambiente (IEMA) disponibilizou o inventário de emissões da região para o ano de 2010. Nesse artigo foi realizada uma adaptação do inventário de fontes regional para o Sparse Matrix Operator Kernel Emissions (SMOKE) de modo a ser utilizado em modelos de qualidade do ar (MQA) como o Community Multi-scale Air Quality (CMAQ) Modeling System e outros modelos fotoquímicos. Foram obtidos valores simulados elevados referentes às emissões de ressuspensão em vias, apontando uma possível falha do inventário neste tipo de fonte. Utilizando os fatores de emissão médios de Abu-Allaban et al. (2003) para a ressuspensão das vias locais, foram obtidos resultados mais condizentes aos atuais níveis de concentrações de partículas monitorados na RGV.

Abstract Atmospheric pollution from anthropogenic activities has been bothering the population of Great Vitoria Region (GVR), Espírito Santo, Brazil. Some people are particularly vulnerable to poor air quality: those affected by health conditions such as asthma, allergies, chemical sensitivity, heart disease, stroke and diabetes, as well as pregnant women, children and people of advanced age. Atmospheric pollutants complex interactions can be understood by using chemical transportation models, which require emissions inventories to provide spatial and temporal allocation of emissions. The emissions inventory of GVR on 2010 has been provided by the State Institute of Environment (IEMA). On this study, the regional sources inventory has been adapted to Sparse Matrix Operator Kernel Emissions (SMOKE) in order to be used on Air Quality Models (AQM) such as Community Multi-scale Air Quality (CMAQ) modeling system and other photochemical models. Simulation results obtained for road dust resuspension were high, which indicates a possible error on the inventory for this type of emission source. By using average emission factors from Abu-Allaban et al. (2003) for road dust resuspension instead of the original inventory data, the results obtained were closer to measured particle concentration on VGR.

RESUMO Este trabalho objetivou verificar as inter-relações entre as concentrações de ozônio (O3) e de dióxido de nitrogênio (NO2) na região da Grande Vitória (RGV), Espírito Santo, Brasil. Adotou-se a metodologia vetorial autorregressiva (VAR) e o teste de causalidade de Granger. O modelo VAR captura as interdependências lineares entre várias séries temporais, sendo que cada variável possui uma equação estimada que representa sua evolução em termos de suas próprias defasagens e das defasagens das outras variáveis. Já o teste de causalidade de Granger baseia-se em um sistema de equações bivariado para verificar se uma variável é capaz de prever a outra. Os resultados revelaram que as concentrações de O3 e de NO2 da Região (estação) de Laranjeiras foram as menos afetadas por concentrações de outras estações. Devido à localização, as concentrações de O3 e NO2 da Enseadá do Suá tiveram significativa influência de outras regiões, especialmente de Jardim Camburi, Ibes e Vitória - Centro. A concentração de ozônio na região do Ibes foi fortemente influenciada pelas concentrações de O3 e de NO2 da Enseada do Suá. Além disso, as concentrações de Cariacica sofreram impactos relevantes das concentrações da Enseada do Suá, provavelmente, devido à direção do vento Norte/Nordeste, predominante na RGV.

ABSTRACT The objective of this paper was to determine the interrelationships between the ozone (O3) and nitrogen dioxide (NO2) concentrations, in the Grande Vitória Region (RGV), Espírito Santo, Brazil, using the methodology VAR and the Granger causality test. The VAR model captures the linear interdependencies between multiple time series. In this context, each variable has an estimated equation that represents its evolution in terms of its own lags and the lags of other variables. Granger causality test is based on a system of bivariate equations to check whether a variable is able to forecast the other. The results showed that the O3 and NO2 concentrations at Laranjeiras station were less affected by concentrations of other stations. The concentrations of Enseada do Suá were significantly affected by other regions, especially Jardim Camburi, IBES and Vitória - Centro. The Ibes ozone concentrations were strongly influenced by the O3 and NO2 concentrations from Enseada do Suá. Furthermore, the O3 and NO2 concentrations of Cariacica had significant impacts of concentrations of the Enseada do Suá, probably due to the prevailing North/Northeast wind direction in the RGV.

Resumo Este trabalho objetivou verificar os impactos das variáveis meteorológicas temperatura, umidade relativa, velocidade do vento e precipitação sobre a qualidade do ar, na Região da Grande Vitória, Espírito Santo, Brasil, considerando o poluente material particulado inalável (MP10), por meio do modelo Logit. O período de estudo foi de janeiro de 2005 a dezembro de 2010, onde a qualidade do ar foi classificada como “não boa” e “boa”. Também foram estimados os efeitos dos dias da semana e das estações do ano sobre a probabilidade de ocorrência de qualidade do ar “não boa”. Os resultados demonstraram que os fatores meteorológicos precipitação pluviométrica e velocidade do vento contribuíram significantemente para a redução da probabilidade de ocorrência de qualidade do ar “não boa”. Além disso, os resultados simulados mostraram que, durante os finais de semana, as chances de ocorrer qualidade do ar “não boa” foram fortemente reduzidas e, nas estações do outono e do inverno, a probabilidade de se verificar qualidade do ar “não boa” caiu de maneira relevante.

Abstract The objective of this study was to determine the impacts of meteorological variables, such as temperature, relative humidity, wind speed and precipitation, on the air quality in the Region of Grande Vitória, Espírito Santo, Brazil, considering the pollutant PM10 and using the Logit model. The period of study was from January 2005 to December 2010 and, in this study, the air quality was classified as “not good” and “good”. The day of the week and season effects over the air quality “not good” were also estimated. The results showed that the precipitation and the wind speed contributed significantly to the reduction of the probability of air quality “not good”. In addition, during the weekends the probability of air quality “not good” was greatly reduced and in the autumn and winter seasons the probability of air quality “not good” falls significantly.

Resumo Neste trabalho, é apresentada uma solução integral semi-analítica da equação de difusão atmosférica considerando a velocidade do vento como função da distância longitudinal e vertical da fonte poluidora. O modelo leva em consideração os mecanismos de remoção e transformação via deposição seca e reação química. Uma hipotética fonte de emissão de contaminantes urbana na presença de ventos de mesoescala em uma camada limite instável é mostrada. Os resultados sugerem que os ventos de mesoescala gerados pela ilha de calor urbana advectam os contaminantes para cima, aumentando a intensidade da poluição atmosférica em áreas urbanas.

Abstract An integral semi-analytical solution of the atmospheric diffusion equation considering wind speed as a function of both downwind distance from a pollution source and vertical height is presented. The model accounts for transformation and removal mechanisms via both chemical reaction and dry deposition processes. A hypothetical dispersion of contaminants emitted from an urban pollution source in the presence of mesoscale winds in an unstable atmospheric boundary layer is showed. The results demonstrate that the mesoscale winds generated by urban heat islands advect contaminants upward, which increases the intensity of air pollution in urban areas.

O objetivo deste trabalho foi estimar e prever a concentração horária de ozônio na Região da Grande Vitória, Espírito Santo, Brasil, utilizando um modelo ARMAX-GARCH, para o período 01/01/2011 a 31/12/2011. Foram utilizados dados da rede de monitoramento do Instituto Estadual de Meio Ambiente e Recursos Hídricos (IEMA), sendo escolhidas três estações: Laranjeiras, Enseada do Suá e Cariacica. Adotou-se alguns parâmetros medidos nas estações como variáveis explicativas da concentração de ozônio, a saber: temperatura, umidade relativa, velocidade do vento e concentração de dióxido de nitrogênio. Estas foram significativas e melhoraram a estimativa do modelo ajustado. As previsões horárias para o dia 31/12/2011 revelaram-se muito próximas dos valores observados, sendo que as estimativas, em geral, seguiram a trajetória diária da concentração de ozônio. No mais, em comparação aos modelos ARMA e ARMAX, o modelo ARMAX-GARCH revelou-se mais eficaz na predição de episódios de poluição de ozônio (concentração horária superior a 80 µg/m3), reduziu o número de falsos alarmes estimados e apresentou menor taxa de ocorrência de episódios não detectados.

The objective of this study was to estimate and forecast the hourly ozone concentration in the Region of Grande Vitória, Espírito Santo, Brazil, using the ARMAX-GARCH model, for the period from 2011/01/01 to 2011/12/31. Data set from the State Environmental Institute (IEMA) was used. The models has run for three local stations: Laranjeiras, Enseadá do Suá and Cariacica. Some parameters measured at the stations were taken as explanatory variables of ozone concentration. These variables significantly improved the model estimated. The hourly forecasts for 2011/12/31 (chosen to verify the model accuracy) were very close to the observed values and the estimated ones generally followed the path of daily ozone concentration. When compared with the ARMA and ARMAX models, ARMAX-GARCH model proved to be more effective in the prediction of ozone pollution episodes (hourly concentration higher than 80 µg/m3), reduction on the number of false alarms and lowering the rate of undetected episodes.

ABSTRACT: In this work we report numerical simulations of the contaminant dispersion and photochemical reactions of rocket exhaust clouds at the Centro de Lançamento de Alcântara (CLA) using the CMAQ modeling system. The simulations of carbon monoxide (CO), hydrogen chloride (HCl) and alumina (solid Al2O3) pollutants emission represent an effort in the construction of a computational tool in order to simulate normal and/or accidental events during rocket launches, making possible to predict the contaminant concentrations in accordance with emergency plans and pre and post-launchings for environmental management. The carbon monoxide and the alumina concentrations showed the formation of the ground and contrail cloud. The results also showed that hydrogen chloride concentrations would be harmful to human health, demonstrating the importance of assessing the impact of rocket launches in the environment and human health.