Quantificação e estimativa de material particulado no porto de Santos com suporte da técnica LIDAR

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Salani, Maria Helena Gonçalves de Andrade
Data de Publicação: 2018
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
Texto Completo: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/85/85134/tde-06122018-093047/
Resumo: Um porto é uma organização dinâmica que possui áreas críticas que abrigam fontes emissoras de poluentes, como indústrias em seu entorno, modais terrestres (caminhões e trens), operações com carga e descarga de granéis agrícolas, fluxo de navios, entre outros. Neste estudo foi utilizada a modelagem desenvolvida em 2009 pela Current Methodologies in Preparing Mobile Source Port-Related Emission Inventories da Agência Americana de Proteção ao Meio Ambiente (US EPA), que estima os fatores de emissão de material particulado por navios considerando a energia, a característica e o tempo de atividade de cada embarcação, o fator de carga de propulsão e o fator de emissão para cada poluente. Para estimar as emissões fugitivas de material particulado provenientes de operações portuárias com milho, grãos de soja e farelo de soja foi utilizada a modelagem desenvolvida em 2006 pelo Group Emissions Factor US EPA, que considera o volume de carga movimentada, velocidade do vento, umidade do material e fator de tamanho das partículas. Os resultados, referente aos meses de maio e agosto de 2017, em conjunto com os dados coletados em 16 de maio de 2017 pela técnica LIDAR, indicam que as emissões de material particulado pelos navios têm sua maior taxa de emissão para MP10 (moda grossa). Para as emissões fugitivas em operações com grãos, os resultados mostraram que as maiores emissões são provenientes de operações de soja em grãos. Em suporte às modelagens, foi utilizada a técnica LIDAR (Light Detection And Ranging) de sensoriamento remoto que utiliza radiação luminosa, e está baseada na emissão de um feixe de radiação eletromagnética que permite a obtenção de medidas a distância através da radiação retroespalhada. O pulso de luz emitido para a atmosfera interage com as partículas e moléculas que agem como espalhadoras. Os dados coletados são inseridos no programa Mathematica, e os valores obtidos inseridos na plataforma PYTON gerando gráficos. Os dados foram coletados em 16 de maio de 2017, com medidas em diferentes horários e identificada a possível presença de material particulado (MP) na região do porto. O porto de Santos, está localizado no centro do litoral do estado de São Paulo, é o maior porto da América Latina e um dos principais conflitos nessa região são as emissões de material particulado.
id USP_3090a8d42653467a4d3f59a4d398fd08
oai_identifier_str oai:teses.usp.br:tde-06122018-093047
network_acronym_str USP
network_name_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
repository_id_str 2721
spelling Quantificação e estimativa de material particulado no porto de Santos com suporte da técnica LIDARQuantification and estimative of particulate matter in the port of Santos with technical LIDARLIDARLIDARmaterial particuladoparticulate matterremote sensingsensoriamento remotoUm porto é uma organização dinâmica que possui áreas críticas que abrigam fontes emissoras de poluentes, como indústrias em seu entorno, modais terrestres (caminhões e trens), operações com carga e descarga de granéis agrícolas, fluxo de navios, entre outros. Neste estudo foi utilizada a modelagem desenvolvida em 2009 pela Current Methodologies in Preparing Mobile Source Port-Related Emission Inventories da Agência Americana de Proteção ao Meio Ambiente (US EPA), que estima os fatores de emissão de material particulado por navios considerando a energia, a característica e o tempo de atividade de cada embarcação, o fator de carga de propulsão e o fator de emissão para cada poluente. Para estimar as emissões fugitivas de material particulado provenientes de operações portuárias com milho, grãos de soja e farelo de soja foi utilizada a modelagem desenvolvida em 2006 pelo Group Emissions Factor US EPA, que considera o volume de carga movimentada, velocidade do vento, umidade do material e fator de tamanho das partículas. Os resultados, referente aos meses de maio e agosto de 2017, em conjunto com os dados coletados em 16 de maio de 2017 pela técnica LIDAR, indicam que as emissões de material particulado pelos navios têm sua maior taxa de emissão para MP10 (moda grossa). Para as emissões fugitivas em operações com grãos, os resultados mostraram que as maiores emissões são provenientes de operações de soja em grãos. Em suporte às modelagens, foi utilizada a técnica LIDAR (Light Detection And Ranging) de sensoriamento remoto que utiliza radiação luminosa, e está baseada na emissão de um feixe de radiação eletromagnética que permite a obtenção de medidas a distância através da radiação retroespalhada. O pulso de luz emitido para a atmosfera interage com as partículas e moléculas que agem como espalhadoras. Os dados coletados são inseridos no programa Mathematica, e os valores obtidos inseridos na plataforma PYTON gerando gráficos. Os dados foram coletados em 16 de maio de 2017, com medidas em diferentes horários e identificada a possível presença de material particulado (MP) na região do porto. O porto de Santos, está localizado no centro do litoral do estado de São Paulo, é o maior porto da América Latina e um dos principais conflitos nessa região são as emissões de material particulado.A harbor is a dinamic organization that has critical áreas that contain pollutants sources such as insdutries in its surroundings, terrestrial modal (trucks and trains), operations with loading and unloading of agricultural bulk, ship flow, among others. This study used the model developed by the Current Methodologies in Preparing Mobile Source of the US Environmental Protection Agency (US EPA), which estimates the emission factors of particulate matter by ships considering the energy, characteristic and time of activity of each vessel, the propulsion load factor and the emission factor for each pollutant. To estimate fugitive emissions of particulate matter from port operations with corn, soybeans and soybean meal was used to model developed by Group Emissions Factor US EPA, which considers the volume of load handled, speed wind, humidity of the material and particle size factor. The results, referrinf to the months May and August of 2017, together with the data collected on May 16, 2017 by the LIDAR technique, indicate that emissions of particulate matter by ships have their highest emission rate for PM10 (coarse mode). For fugitive emissions of particulate matter in grain operations, the results showed that the highest emissions are from soybean grain operations. In support of modeling, It was used the LIDAR technology (Light Detection And Ranging) remote sensing which uses light radiation, and is based on the emission of an electromagnetic radiation beam that allows to obtain measurements at a distance by backscattering radiation. The pulse of light emitted into the atmosphere interacts with the particles and molecules that act as spreaders. The collected data are inserted into the Mathematica program and the values obtained are inserted into the PYTON platform generating graphs. The data were collected on May 16, 2017, with measurements at different times and identified the possible presence of particulate matter (PM) in the harbor region. The harbor of Santos, is located in the center of the coast of the state of São Paulo, is the bigger harbor in Latin America and one of the main conflicts in this region are emissions of particulate matter.Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USPLandulfo, EduardoSalani, Maria Helena Gonçalves de Andrade2018-10-11info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/85/85134/tde-06122018-093047/reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USPinstname:Universidade de São Paulo (USP)instacron:USPLiberar o conteúdo para acesso público.info:eu-repo/semantics/openAccesspor2019-04-09T23:21:59Zoai:teses.usp.br:tde-06122018-093047Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://www.teses.usp.br/PUBhttp://www.teses.usp.br/cgi-bin/mtd2br.plvirginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.bropendoar:27212019-04-09T23:21:59Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)false
dc.title.none.fl_str_mv Quantificação e estimativa de material particulado no porto de Santos com suporte da técnica LIDAR
Quantification and estimative of particulate matter in the port of Santos with technical LIDAR
title Quantificação e estimativa de material particulado no porto de Santos com suporte da técnica LIDAR
spellingShingle Quantificação e estimativa de material particulado no porto de Santos com suporte da técnica LIDAR
Salani, Maria Helena Gonçalves de Andrade
LIDAR
LIDAR
material particulado
particulate matter
remote sensing
sensoriamento remoto
title_short Quantificação e estimativa de material particulado no porto de Santos com suporte da técnica LIDAR
title_full Quantificação e estimativa de material particulado no porto de Santos com suporte da técnica LIDAR
title_fullStr Quantificação e estimativa de material particulado no porto de Santos com suporte da técnica LIDAR
title_full_unstemmed Quantificação e estimativa de material particulado no porto de Santos com suporte da técnica LIDAR
title_sort Quantificação e estimativa de material particulado no porto de Santos com suporte da técnica LIDAR
author Salani, Maria Helena Gonçalves de Andrade
author_facet Salani, Maria Helena Gonçalves de Andrade
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Landulfo, Eduardo
dc.contributor.author.fl_str_mv Salani, Maria Helena Gonçalves de Andrade
dc.subject.por.fl_str_mv LIDAR
LIDAR
material particulado
particulate matter
remote sensing
sensoriamento remoto
topic LIDAR
LIDAR
material particulado
particulate matter
remote sensing
sensoriamento remoto
description Um porto é uma organização dinâmica que possui áreas críticas que abrigam fontes emissoras de poluentes, como indústrias em seu entorno, modais terrestres (caminhões e trens), operações com carga e descarga de granéis agrícolas, fluxo de navios, entre outros. Neste estudo foi utilizada a modelagem desenvolvida em 2009 pela Current Methodologies in Preparing Mobile Source Port-Related Emission Inventories da Agência Americana de Proteção ao Meio Ambiente (US EPA), que estima os fatores de emissão de material particulado por navios considerando a energia, a característica e o tempo de atividade de cada embarcação, o fator de carga de propulsão e o fator de emissão para cada poluente. Para estimar as emissões fugitivas de material particulado provenientes de operações portuárias com milho, grãos de soja e farelo de soja foi utilizada a modelagem desenvolvida em 2006 pelo Group Emissions Factor US EPA, que considera o volume de carga movimentada, velocidade do vento, umidade do material e fator de tamanho das partículas. Os resultados, referente aos meses de maio e agosto de 2017, em conjunto com os dados coletados em 16 de maio de 2017 pela técnica LIDAR, indicam que as emissões de material particulado pelos navios têm sua maior taxa de emissão para MP10 (moda grossa). Para as emissões fugitivas em operações com grãos, os resultados mostraram que as maiores emissões são provenientes de operações de soja em grãos. Em suporte às modelagens, foi utilizada a técnica LIDAR (Light Detection And Ranging) de sensoriamento remoto que utiliza radiação luminosa, e está baseada na emissão de um feixe de radiação eletromagnética que permite a obtenção de medidas a distância através da radiação retroespalhada. O pulso de luz emitido para a atmosfera interage com as partículas e moléculas que agem como espalhadoras. Os dados coletados são inseridos no programa Mathematica, e os valores obtidos inseridos na plataforma PYTON gerando gráficos. Os dados foram coletados em 16 de maio de 2017, com medidas em diferentes horários e identificada a possível presença de material particulado (MP) na região do porto. O porto de Santos, está localizado no centro do litoral do estado de São Paulo, é o maior porto da América Latina e um dos principais conflitos nessa região são as emissões de material particulado.
publishDate 2018
dc.date.none.fl_str_mv 2018-10-11
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/85/85134/tde-06122018-093047/
url http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/85/85134/tde-06122018-093047/
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.relation.none.fl_str_mv
dc.rights.driver.fl_str_mv Liberar o conteúdo para acesso público.
info:eu-repo/semantics/openAccess
rights_invalid_str_mv Liberar o conteúdo para acesso público.
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.coverage.none.fl_str_mv
dc.publisher.none.fl_str_mv Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
publisher.none.fl_str_mv Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
dc.source.none.fl_str_mv
reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
instname:Universidade de São Paulo (USP)
instacron:USP
instname_str Universidade de São Paulo (USP)
instacron_str USP
institution USP
reponame_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
collection Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
repository.name.fl_str_mv Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)
repository.mail.fl_str_mv virginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.br
_version_ 1809090464334217216