Desenvolvimento de sistema de baixo custo para estimativas de material fino em uma área urbana no leste da Amazônia oriental

No Brasil, o monitoramento sistemático de variáveis ambientais, principalmente de qualidade do ar do ambiente, é classicamente realizado por estações densamente distribuídas no eixo sul-sudeste. Instrumentação de alta tecnologia e métodos manuais de monitoramento são frequentemente utilizados, geralmente necessitando infraestruturas maiores, elevando os custos de sua utilização. Um problema oriundo deste cenário, reflete-se no escasso monitoramento ambiental da qualidade do ar, principalmente na Amazônia legal. Limitados pelo custo, conta-se com um pequeno número de estações de monitoramento esparsamente localizadas e financeiramente custosas, inviabilizando sua utilização em multipontos no território, reduzindo a qualidade de amostragens dentro de uma área urbana, quando diante de projetos com limitação de recursos. Nesta presente pesquisa buscou-se desenvolver uma plataforma de monitoramento do Material Particulado Fino (MP2.5) com interface de visualização e armazenamento de dados. Para tal, realizou-se um período intensivo de observação em campo no município de Barcarena-PA, entre set/2021 e jan/2022. O desempenho de um sensor de baixo-custo LCS (low-cost sensors), SPS30, é avaliado em função de curvas de ajuste-polinomial e parâmetros estatísticos tais como, EMA (Erro Médio Absoluto), Desvio Relativo Percental (DR%), Erro Médio Quadrático (EMQ) e Coeficiente de Determinação (R2), usando um sistema convencional para o monitoramento padrão e contínuo do MP2.5, Tapered Element Oscillating Microbalance (TEOM). Os resultados mostram estimativas de MP2.5 comparáveis ao TEOM, após múltiplos ajustes, considerando os dados em uma base horária de medição. Sob condições globais (não-ajustadas), observou-se valores frequentemente próximos de 3,7µgm-3 e 5,4 µgm-3 pelo SPS30 durante o período diurno e noturno, respectivamente, indicando relação estatísticamente pouco significativa com o sensor padrão, isto é, subestimativas sistemáticas de~ 57% (DR%) e valores EMA, EMQ e R2 iguais a 7,2 µgm-3, 73,4 µgm-3 e 0,21, respectivamente. As sensibilidades do sensor SPS30 em resposta às condições ambientes (precipitação, temperatura e umidade) revelaram curvas de ajustes capazes de aprimorar o desempenho global do sensor para faixas de temperatura variando entre 23-33 °C e umidade relativa 60-99%. Sob estas condições, ajustes polinomiais de primeira ordem foram aplicados às estimativas do SPS30 e melhoramentos significativos nos parâmetros estatísticos foram obtidos, tais como: redução nos valores EMA, DR%, EMQ e R2 para 3,8 µgm-3, 12,0%, 23,4 µgm-3 e 0,21, respectivamente. Estes aprimoramentos, entretanto, não implicam na calibração dos dados para outros ambientes da Amazônia, diferentes do ambiente urbano da área estudada. Um incremento médio sistemático importante de 6,6 µgm-3, no base-line das estimativas pelo SPS30 (MP2.5 ≤ percentil 10) também foi observado após as calibrações; uma superestimativa de ~ 4 µgm-3 em relação ao TEOM. O LCS desenvolvido, revela potencial de ampliação de soluções metodológicas de medição de MP2.5 na Amazônia que possam ser utilizadas em diversas aplicações e tipos de estudos, como monitoramento de exposição pessoal. Entretanto, correções e técnicas de calibração sofisticadas são ainda necessárias aos dados. Para isso, novos aprimoramentos deste protótipo são passos fundamentais às estimativas de MP2.5 na Amazônia. Em estudos futuros, comparações utilizando um número maior de sensores LSC de outros modelos, SPS30 e tipos de sensores-padrão, será um passo crítico para o desenvolvimento mais robusto e aplicável de LSC na Amazônia, melhorando, assim, a cobertura do monitoramento da qualidade do ar sobre áreas urbanas e rurais com informações úteis para políticas públicas de gestão voltadas para o meio ambiente na região.