Presença de metais pesados tóxicos no Sedimento Depositado em Rodovia (SDR) em diversos países: uma meta-análise

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Arouca, Nicole Ge Freire Dantas
Data de Publicação: 2021
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFRN
Texto Completo: https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/44796
Resumo: O sedimento depositado em rodovia (SDR) é formado por um conjunto complexo de elementos acumulados na superfície do pavimento que apresentam capacidade de adsorver uma grande variedade de substâncias contaminantes provenientes das mais diversas fontes, principalmente, do tráfego. O contato desses com o ser humano pode trazer sérios riscos à saúde, por isso estudar a contaminação do SDR é importante para criar mecanismos de controle da poluição. Dessa forma, o objetivo desse estudo foi investigar a relação entre a contaminação do SDR por metais pesados tóxicos (Cd, Pb, Hg, Cr, As, Cu, Zn) e fatores socioeconômicos do local: população, densidade populacional, uso e ocupação, Índice de Desenvolvimento Humano (IDH), matriz energética, renda per capita e número de veículos. Para isso, foram utilizados dados publicados em periódicos de alto impacto disponíveis na literatura, além de informações das localidades objeto dos estudos. A meta-análise dos dados foi realizada através das ferramentas estatísticas Análise de Componentes Principais (PCA) e Regressão Multivariada. PCA revelou uma tendência ao aumento da contaminação para localidades com maiores números de habitantes e para ocupação tipo comercial e industrial. Assim, cidades com elevado índice de urbanização (Londres, Nova Iorque e Madrid) apresentaram altos níveis de contaminação. No entanto, foram observados outliers. Ou seja, algumas cidades (Shenzhen, Halifax, Huludao e Singapura) apresentaram dados de contaminação considerados anômalos, possivelmente associados a características locais (histórico de contaminação, regulação do uso do automóvel, combustível utilizado, etc.). As correlações obtidas nas análises de regressão (R²=0,30 quando aplicada para cada fator individualmente e R²=0,5396 quando considerou todos os fatores simultaneamente) indicaram que apenas um fator individualmente não é suficiente para estabelecer uma forte relação com a contaminação, os fatores devem ser analisados concomitantemente. Após uma seleção de outliers, a regressão linear múltipla gerou ajustes maiores, R²=0,743. Com esse valor foi desenvolvido o índice de poluição (Road-Deposited Sediment Pollution Index), que permite indicar o nível de poluição por metais pesados no SDR a partir dos fatores socioeconômicos supracitados. Resultados ainda mais interessantes foram obtidos com a regressão de segunda ordem, na qual R²=0,9376. O modelo obtido pode ser aplicado na elaboração de políticas públicas de limpeza e controle de poluição.
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Dissertação (Mestrado em Engenharia Sanitária e Ambiental) - Centro de Tecnologia, Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2021.https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/44796O sedimento depositado em rodovia (SDR) é formado por um conjunto complexo de elementos acumulados na superfície do pavimento que apresentam capacidade de adsorver uma grande variedade de substâncias contaminantes provenientes das mais diversas fontes, principalmente, do tráfego. O contato desses com o ser humano pode trazer sérios riscos à saúde, por isso estudar a contaminação do SDR é importante para criar mecanismos de controle da poluição. Dessa forma, o objetivo desse estudo foi investigar a relação entre a contaminação do SDR por metais pesados tóxicos (Cd, Pb, Hg, Cr, As, Cu, Zn) e fatores socioeconômicos do local: população, densidade populacional, uso e ocupação, Índice de Desenvolvimento Humano (IDH), matriz energética, renda per capita e número de veículos. Para isso, foram utilizados dados publicados em periódicos de alto impacto disponíveis na literatura, além de informações das localidades objeto dos estudos. A meta-análise dos dados foi realizada através das ferramentas estatísticas Análise de Componentes Principais (PCA) e Regressão Multivariada. PCA revelou uma tendência ao aumento da contaminação para localidades com maiores números de habitantes e para ocupação tipo comercial e industrial. Assim, cidades com elevado índice de urbanização (Londres, Nova Iorque e Madrid) apresentaram altos níveis de contaminação. No entanto, foram observados outliers. Ou seja, algumas cidades (Shenzhen, Halifax, Huludao e Singapura) apresentaram dados de contaminação considerados anômalos, possivelmente associados a características locais (histórico de contaminação, regulação do uso do automóvel, combustível utilizado, etc.). As correlações obtidas nas análises de regressão (R²=0,30 quando aplicada para cada fator individualmente e R²=0,5396 quando considerou todos os fatores simultaneamente) indicaram que apenas um fator individualmente não é suficiente para estabelecer uma forte relação com a contaminação, os fatores devem ser analisados concomitantemente. Após uma seleção de outliers, a regressão linear múltipla gerou ajustes maiores, R²=0,743. Com esse valor foi desenvolvido o índice de poluição (Road-Deposited Sediment Pollution Index), que permite indicar o nível de poluição por metais pesados no SDR a partir dos fatores socioeconômicos supracitados. Resultados ainda mais interessantes foram obtidos com a regressão de segunda ordem, na qual R²=0,9376. O modelo obtido pode ser aplicado na elaboração de políticas públicas de limpeza e controle de poluição.Road-deposited sediments (RDS) are composed of a complex set of elements accumulated on the road surface which have the capacity to adsorb a wide variety of contaminants from various sources, especially traffic. Their contact with the human being poses serious risks to human health, therefore studying RDS contamination is important to develop pollution control strategies. Thus, the aim of this study was to develop a relationship involving the toxic heavy metals concentration in RDS (Cd, Pb, Hg, Cr, As, Cu, Zn) and socioeconomic factors (population, population density, land use, HDI, energetic matrix and number of vehicles). To accomplish that, it was used published data obtained from a number of experimental studies worldwide, along with local social and economic information. Therefore, a meta-analysis was performed using principal component analysis (PCA) and Multivariate Regression. PCA results showed an increasing contamination tendency with the number of inhabitants and commercial and industrial uses. In this way, highly urbanized cities (London, New York and Madrid) showed high levels of contamination. Although, the study showed some outliers (anomalous contamination feature for Shenzhen, Halifax, Huludao and Singapore), possibly linked to local characteristics. Multiple linear correlations showed different adjustments levels (R²=0,30 for each individual factor; R²=0,5396 for the group of all factors analyzes simultaneously), which indicated that the adjustment level is highly influenced by the integrative relationship of the local factors. The best adjustment level was achieved for the multiple linear regression, R²=0,743, after an outlier selection. Results allowed to adjust the pollution Road Deposited Sediment Pollution Index, This index may be useful to indicate the contamination level by heavy metal in RDS based on the aforementioned socioeconomic factors. The best adjustments were obtained by applying a second order regression, R²=0.9376. The may be useful for the development of cleaning strategies aimed at pollution control.Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPESUniversidade Federal do Rio Grande do NortePROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA SANITÁRIA E AMBIENTALUFRNBrasilSedimento depositado em rodoviaSDRMetais pesados tóxicosTráfegoPopulaçãoPresença de metais pesados tóxicos no Sedimento Depositado em Rodovia (SDR) em diversos países: uma meta-análiseinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da UFRNinstname:Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)instacron:UFRNORIGINALPresencametaispesados_Arouca_2021.pdfapplication/pdf1883584https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/44796/1/Presencametaispesados_Arouca_2021.pdf70344701ab289c091e2aad3630b11c44MD51123456789/447962022-05-02 12:34:21.832oai:https://repositorio.ufrn.br:123456789/44796Repositório de PublicaçõesPUBhttp://repositorio.ufrn.br/oai/opendoar:2022-05-02T15:34:21Repositório Institucional da UFRN - Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)false
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