Navegando por Autor "Cinquini, Aprile Mucedola"
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TCC Análise da qualidade do ar nos Estados de Pernambuco e Ceará(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2025-07-04) Cinquini, Aprile Mucedola; Hoelzemann, Judith Johanna; http://lattes.cnpq.br/6590472437235971; http://lattes.cnpq.br/2150447181479979; Silva, Jonathan Mota da; http://lattes.cnpq.br/3379521354576211; Sousa, Roney Roberto de Melo; http://lattes.cnpq.br/6303974202811886Este estudo investigou a qualidade do ar nos estados de Pernambuco e Ceará, localizados no Nordeste do Brasil (NEB), utilizando dados de monitoramento dos Estados que foram reunidos pelo Instituto de Energia e Meio Ambiente (IEMA) através de sua Plataforma de Qualidade do Ar. Foram analisadas seis estações em Pernambuco (2017-2022) e quatro no Ceará (2016-2020), abrangendo concentrações horárias dos poluentes PM2.5, PM10, SO₂ , O₃ , CO e NO₂ . A análise seguiu as diretrizes da Resolução nº 506/2024 do Conselho Nacional do Meio Ambiente (CONAMA) e da Organização Mundial da Saúde (OMS). Os dados foram organizados por ano, e foram calculadas métricas como médias anuais, médias em 24 horas e máximas móveis de 8 horas, conforme os padrões regulamentares. Em Pernambuco, a maior consistência dos dados permitiu identificar padrões e variações sazonais, enquanto no Ceará, lacunas críticas nos registros em todos os anos de coleta limitaram as análises temporais e a representatividade dos resultados. As estações foram classificadas com base na localização (urbano, residencial, industrial), considerando características do entorno, como verticalização e proximidade a áreas industriais. Os resultados indicaram uma tendência geral de redução nas emissões, com algumas ultrapassagens pontuais aos limites do CONAMA e da OMS. Apesar das limitações nos dados do Ceará, este estudo contribui para o entendimento da qualidade do ar na região, destacando a importância de dados completos e detalhados para análises robustas e para o desenvolvimento de políticas ambientais regionais mais eficazes. Ademais, sugere-se a integração dos dados observacionais com modelos dinâmicos de qualidade do ar para análises futuras mais abrangentes.