Desenvolvimento de método de estimativa de emissões de material particulado pela ressuspensão eólica no Brasil

Abstract

A ressuspensão eólica é uma importante fonte de material particulado, sendo res-ponsável por até 50% das emissões globais de partículas. Entretanto, o fenômeno não é bem representado por modelos globais de emissões para as escalas regio-nais. Além disso, não existe um método adaptado para a estimativa dessas emis-sões no Brasil, apesar do país possuir vasta área com solos expostos com potencial para ocorrência do fenômeno. Este trabalho teve como objetivo estimar a emissão de material particulado por ressuspensão eólica em áreas de mineração, dunas e areais do Brasil. Um método foi desenvolvido combinando as equações que descre-vem o fenômeno com dados de uso do solo do MapBiomas, meteorologia do WRF (Weather Research and Forecasting) e textura de solo da Embrapa. A sensibilidade do método foi testada pelo índice de Sobol e a incerteza pelo método de Monte Car-lo. Também foi avaliada a variabilidade espaço-temporal das emissões em escala horária com resolução de 12x12 km. O impacto destas emissões na qualidade do ar em escala nacional foi analisado através do acoplamento destas emissões no mode-lo CMAQ. A análise de sensibilidade apontou a velocidade do vento e a umidade do solo como os principais parâmetros do modelo. Foram estimados fluxos de emissão entre 0,02 a 40,94 ug.m-2s-1, que por sua vez estão dentro da faixa reportada na literatura. Além disso, os resultados sugerem que solos com umidade abaixo de 40% concentraram 91% das estimativas de emissão. Foi observada uma forte sazo-nalidade das emissões, com os maiores valores nos meses de setembro a novem-bro, predominantemente em dunas e areais do Sul e Nordeste. A análise com o mo-delo de qualidade do ar revelou que a ressuspensão eólica pode contribuir com até 40% da concentração de MP10, demonstrando que o fenômeno é importante para a compreensão da poluição atmosférica do país. Este trabalho representa um avanço na elaboração de inventários de emissões de material particulado no Brasil.

Wind erosion is an important source of particulate matter, accounting for up to 50% of global particle emissions. However, this phenomenon is not well represented by global emission models at regional scales. Furthermore, no method adapted for es-timating these emissions exists for Brazil, despite the country having extensive areas of exposed soils with potential for the occurrence of this phenomenon. This study aimed to estimate particulate matter emissions from wind erosion in mining areas, dunes, and sandy fields across Brazil. A method was developed by combining the equations that describe the phenomenon with land-use data from MapBiomas, me-teorological data from WRF (Weather Research and Forecasting), and soil texture data from Embrapa. The sensitivity of the method was evaluated using the Sobol index, and uncertainty was assessed through the Monte Carlo method. The spatio-temporal variability of emissions was also evaluated on an hourly basis throughout the year 2023 at a spatial resolution of 12 × 12 km. The impact of these emissions on air quality at the national scale was analyzed by coupling the emissions inventory to the CMAQ model. Sensitivity analysis identified wind speed and soil moisture as the main model parameters. Emission fluxes ranging from 0.02 to 40.94 μg m⁻² s⁻¹ were estimated, which fall within the range reported in the literature. In addition, the results suggest that soils with moisture content below 40% accounted for 91% of the estimated emission events. A strong seasonality of emissions was observed, with the highest values occurring from September to November, predominantly in dunes and sandy fields of the South and Northeast regions. Air quality modeling results revealed that wind erosion can contribute up to 40% of PM10 concentrations, demonstrating that this phenomenon plays an important role in understanding atmospheric pollution in Brazil. This work represents an advance in the preparation of particulate matter emission inventories in Brazil.