Neste estudo, os ciclos sazonais foram utilizados como principal método de estudo das concentrações nas diferentes estações de monitoramento, pois este método permite identificar a influência da atmosfera na escala sazonal e anual nas concentrações, ao mesmo tempo em que padroniza os dados de forma que séries temporais com tempos diferentes possam ser comparadas. Foram calculados os ciclos sazonais de cada estação de monitoramento, e agrupados entre as estações com a mesma classificação de uso do solo. Claramente, os ciclos das estações com mais anos disponíveis (por volta de 15 anos) tendem a ser mais suaves e bem-definidos, pois ao se calcular as médias, os eventos e anomalias climáticas que possam interferir nas concentrações de ozônio na escala anual são minimizados. Por sua vez, em séries temporais mais curtas (com cinco anos ou menos), os dados observados e os sistemas atmosféricos de um ano específicos têm um peso muito maior no ciclo sazonal (CHIQUETTO e SILVA, 2010). De qualquer forma,
optou-se por calcular estes ciclos como indicadores da diferença de concentração entre estações de classificação diferente, como se pode ver nas figuras 37a a 37d:
a)
c)
d)
Figuras 37a, b, c e d: Ciclos sazonais de ozônio das estações utilizadas neste estudo, separados pela classificação de uso do solo: a) veiculares, b) comerciais, c) residenciais e d) background urbano (as estações Horto Florestal e Pico do Jaraguá apresentam limitada representatividade temporal). O eixo X, com valores de 1-12 representa cada mês do ano (jan- dez).
Nota-se que existe um ciclo sazonal bem definido, conforme foi verificado por outros estudos (Massambani e Andrade, 1994; Chiquetto e Silva, 2010; CETESB, 2014a), com um mínimo por volta de junho e máximo por volta de outubro, principalmente nas
estações residenciais e de background. As estações com esta classificação também tendem a apresentar concentrações mais altas, demonstrando que em grandes porções da mancha urbana de São Paulo, em especial nas áreas mais periféricas, longe dos centros de atividade urbana e da maior densidade das vias, a população está exposta a elevadas concentrações deste poluente.
As estações veiculares não apresentam um ciclo sazonal tão definido e concentrações no geral mais baixas. Nestas localidades, ocorre influência direta das emissões de poluentes como os NOx e COV, que são os poluentes precursores do ozônio, mas que em altas concentrações também são responsáveis por reações químicas que ocasionam o consumo deste poluente (seção 1.2.1). As estações comerciais apresentam concentrações medianas e maior variabilidade temporal, o que pode estar ligado ao uso do solo misto em sua vizinhança, e expor as pessoas que trabalham nestas áreas a concentrações possivelmente altas. A lista da figura 38 resume a amplitude das concentrações observadas nestes grupos de estações:
Figura 38: Amplitude das médias mensais das estações utilizadas no estudo, divididas pela classificação de uso do solo, para o período de 1996 a 2011 (nota: as estações Horto Florestal e Pico do Jaraguá não foram consideradas, pois possuem apenas dois anos de dados).
Após esta verificação, supôs-se que estações com classificação de uso do solo semelhante poderiam apresentar alguma correlação expressa matematicamente em suas séries temporais. Da mesma forma, espera-se que as correlações entre estações com uso do solo diferente sejam menores. Calculou-se então a correlação temporal entre os ciclos sazonais de todas as estações utilizadas no estudo. Os resultados desta matriz de correlação demonstraram que havia maior correlação entre estações com a mesma classificação de uso do solo, e menor com classificações de uso do solo diferentes. Para resumir os resultados, duas figuras serão apresentadas. Primeiramente, calculou-se a média das concentrações mensais dentro de cada classificação de uso do solo, chegando a um ciclo sazonal médio para cada classificação de uso do solo. Depois, calculou-se a correlação dos ciclos sazonais médios entre si (tabela 19).
Tabela 19: Correlação entre o ciclo sazonal médio de ozônio das diferentes classes de uso do solo.
Os resultados indicam correlação alta entre a maior parte das classes, porém, mais significativa entre as estações veicular e comercial (0,93), veicular e residencial (0,93), e comercial e residencial (0,97). As estações de background urbano possuem correlação mais baixa com os outros grupos, mais ela é mais alta entre com as classes comercial 0,75) e residencial (0,72) do que com a classe veicular (0,54). Pode-se concluir que estes resultados evidenciam as diferenças entre o comportamento sazonal da concentração de ozônio das diferentes classificações de uso do solo, sendo menos correlatas as classes que possuem maior diferença em termos de atividade urbana, áreas verdes e distância das fontes de emissão de precursores (veicular e background urbano). O perfil de alta correlação (comparativamente) das estações comerciais com todos as classes de uso do solo mais uma vez reflete a variabilidade temporal mais acentuada nos dados das estações comerciais, com uso do solo misto entre as outras classes e uma distância intermediária das fontes de emissão.
Uma última análise dos dados foi feita através de uma matriz de correlação. Supôs-se que se a variabilidade sazonal de cada ponto de monitoramento está associada à sua classificação de uso do solo. As estações com classificação semelhante poderiam então apresentar alguma correlação expressa matematicamente em suas séries temporais. Da mesma forma, espera-se que a correlação com estações de uso do solo diferente seja menor. A matriz foi calculada com base em todas as estações utilizadas no estudo, porém, convencionou-se, ao invés de comparar correlações de estações avulsas, utilizar médias das correlações de estações de mesma classificação de uso do solo para comparação. Na Tabela 20 abaixo são demonstrados alguns dos resultados. As estações São Miguel Paulista, Congonhas, Santana e Itaquera foram utilizadas para representarem as classes de uso do solo residencial, veicular, comercial e background, respectivamente. Depois, testou-se se a correlação entre as estações da mesma classe seria mais alta do que com classes de uso do solo diferentes. Escolheu-se quatro estações, cada uma representativa de um tipo de classificação de uso do solo e calculou-se a média das correlações de todas
as estações de determinado grupo com as estações escolhidas. Por exemplo, calculou-se a correlação de todas as estações veiculares com a estação Congonhas (veicular – mesma classe), e depois calculou-se a média dos coeficientes de correlação de todas as estações Comerciais (Diadema, Pinheiros, Santana, Mooca) com a estação Congonhas, e depois, a média de todas as residenciais com a estação Congonhas, e finalmente as de background urbano. Repetiu-se o procedimento para as estações Santana (comercial), Itaquera (background urbano) e Congonhas (veicular).
Tabela 20:Correlação entre a média das estações veiculares, comerciais, residenciais e de background com as estações São Miguel Paulista, Santana, Itaquera e Congonhas.
No entanto, considerou-se a avaliação geral deste procedimento como satisfatória para explicar a questão levantada, que ainda não havia sido explorada na escala intraurbana na RMSP. Um estudo da CETESB (2014-1) calculou a correlação entre as concentrações máximas diárias de 8 horas de ozônio de algumas estações do interior de São Paulo, avaliando estações situadas em diferentes municípios, mas que possuíam características de emissão, uso do solo e topografia semelhantes em seus entornos. Eles chegaram à conclusão de que, para estações nestas condições, a representatividade espacial pode ser estendida a 30 km, de acordo com os resultados das matrizes dos coeficientes de divergência e correlação. Porém, para a RMSP, estes critérios não são adequados devido à maior heterogeneidade das condições de uso do solo e emissão, exibindo muito maior variabilidade na escala intraurbana. Levy et al (2014) produziu
algumas matrizes de correlação interessante ao avaliar diversos poluentes em Montreal. Dentre alguns resultados, ele concluiu que a correlação entre as concentrações diárias NOx das três áreas monitoradas era de 0,97 durante um período de três anos. Estas áreas possuíam características de emissão e uso do solo parecidas. Porém, ao correlacionar com outras áreas da cidade, a correlação caia para 0,64, ou menos, semelhante ao que foi encontrado neste estudo. Sajani et al (2004) calculou a correlação entre algumas estações, sugerindo que seria possível substituir os dados faltantes de algumas estações utilizando dados de outras estações com alta correlação com a estação em questão, chegando a índices de correlação de dados médias diárias para ozônio de 0,96, próximos dos obtidos neste estudo, mesmo que em escala sazonal, o que demonstra que esta técnica pode ser utilizada em ambas as escalas. Os resultados obtidos aqui estudo apontam que existem possibilidades interessantes a serem exploradas baseando-se nesta e outras metodologias de análise estatística entre as estações com classificações semelhantes e diferentes.
Após a matriz de correlação, foi utilizada a análise de cluster, ou agrupamento, para se observar a similaridade entre os ciclos sazonais das estações avaliadas além da correlação, conforme explicado na seção 3.2. O resultado pode ser visto na figura 39:
Figura 39: Análise de agrupamento utilizando ciclos sazonais das 20 estações de monitoramento de CETESB.
No dendograma exibido na figura 39, as estações com agrupamento mais próximo encontram-se mais próximas na base vertical, de acordo com a ordem de agrupamento. Quanto menor esta ordem, menos “passos” foram necessários para se considerar as estações como próximas (ver a coluna do eixo Y esquerdo). Assim, por exemplo, as estações Ibirapuera e Santo André-Capuava, foram agrupadas com apenas um grau de separação, o que significa que seu comportamento é muito parecido, enquanto que a estação Congonhas difere muito de todas as outras, pois está a dezenove passos de qualquer agrupamento com outas estações, estando, porém, menos distante das estações Osasco e Parque D. Pedro II, igualmente classificadas como veiculares.
Verifica-se nesta análise que as estações foram agrupadas, de forma geral, de maneira semelhante à classificação dos grupos por uso do solo (seção 4.1). Por exemplo, algumas estações localizadas à direita do dendograma, tais como Santo André-Capuava, São Caetano do Sul e Mauá, são classificadas como residenciais; enquanto as estações Diadema, Pinheiros e Mooca são comerciais; e as estações IPEN e Itaquera são de
background (a estação Parelheiros possui características de background urbano,
considerando-se o bairro de localização, no entanto, ela foi classificada como residencial tendo em vista a distância de 15m da fonte de emissão local, uma via coletora). Algumas estações não foram agrupadas de acordo com os grupos definidos inicialmente, como por exemplo, as estações São Miguel Paulista (residencial) e Lapa (veicular), porém, a maioria das estações foi agrupada de forma próxima à essa classificação, e algumas com bastante precisão, tais como as estações Pico do Jaraguá e Horto Florestal (ambas de
background urbano e localizadas em parques significativamente distantes do centro da
mancha urbana). A aplicação desta técnica, juntamente com a matriz de correlação, demonstrou que há uma relação entre as condições de uso e ocupação do solo no entorno de cada ponto de monitoramento com o comportamento das concentrações médias de ozônio na escala sazonal, e que esta relação pode ser expressa matematicamente, tal como foi encontrado nos estudos de Gramsch et al (2006) e Pires et al (2008). Nestes estudos, os agrupamentos foram definidos de acordo com o coeficiente de correlação, podendo variar de dois a cinco grupos. Pode-se observar no dendograma que, embora as estações com classificação de uso do solo tenham ficado próximas no número de passos (eixo Y), algumas não foram agrupadas com estações de uso do solo semelhante. Isto evidencia que, embora haja características semelhantes na variabilidade sazonal de ozônio entre estações com mesmo uso do solo, o critério da sazonalidade em si não explica totalmente a classificação utilizada neste trabalho, sendo esta complementada com outros critérios,
tais como as diferenças nas concentrações observadas nos ciclos diurnos e séries temporais (figuras 33-36). Finalmente, há que se observar que estas ferramentas estatísticas podem ser muito úteis para se avaliar e discutir a variação intraurbana nos dados ozônio medidos em diferentes estações de monitoramento, tanto em termos de concentração absoluta quanto e sua variabilidade temporal, em especial quando se utiliza um grande conjunto de dados que confere significância estatística à análise.