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Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/10362/4784

Título: Modelação matemática da caracterização da contaminação de terrenos e análise de risco
Autor: Bragança, Maria Luísa de
Orientador: Brito, Maria da Graça
Palavras-chave: Solo contaminado
Avaliação de risco
Mapas de risco
Krigagem da indicatriz
Simulação sequencial da indicatriz
Issue Date: 2010
Editora: Faculdade de Ciências e Tecnologia
Resumo: O presente trabalho corresponde à Dissertação do Mestrado em Engenharia Geológica, na vertente de Georrecursos, e enquadra-se no domínio da engenharia geológica ambiental. O estudo teve por objectivo a análise de resultados de dois métodos de modelação geoestatística distintos - estimação por krigagem e a simulação sequencial - para a avaliação do risco para a saúde de uma área contaminada, através de duas abordagens distintas: (i) estimação e simulação dos teores de um poluente e sua posterior transformação num valor de risco; (ii) estimação e simulação de uma variável binária - valores de risco - para a obtenção dos respectivos mapas de risco estimados/simulados. Desenvolveu-se em três etapas principais: a primeira consistiu na análise estatística dos dados experimentais; a segunda, na aplicação das abordagens de modelação geoestatística; e uma terceira, para a avaliação dos resultados obtidos. Na primeira etapa (análise estatística dos dados) foram estudados quatro elementos poluentes nos solos (o arsénio, o cobre, o chumbo e o zinco) e, dos quatro, seleccionou-se o zinco por se apresentar como sendo o elemento mais representativo na área de estudo. A segunda etapa consistiu: a) na estimação dos teores de zinco: (i) por krigagem normal (KN) e; (ii) por simulação sequencial Gaussiana (SSG). Em ambos os casos, os teores estimados/simulados foram posteriormente transformados em valores de risco e obtidos os respectivos mapas morfológicos de risco. b) na estimação/simulação da variável risco, utilizando o formalismo da indicatriz. Nesta abordagem foi realizada a estimação por krigagem da indicatriz (KI) e a simulação sequencial da indicatriz (SSI) de uma variável binária (risco) e obtidos os respectivos mapas morfológicos de risco. Pela análise dos resultados obtidos concluiu-se que: (i) em termos gerais, para estudos de avaliação de áreas contaminadas e de risco para a saúde humana deverá ser utilizado o formalismo da indicatriz, qualquer que seja o método de inferência utilizado (estimação ou simulação); (ii) a utilização do método da krigagem normal não é um método adequado na medida em subestima as classes de valores extremos, ou seja, os teores considerados“contaminação/risco”, dando origem a áreas de risco menores do a realidade; (iii) por outro lado, e contrariamente às expectativas, também o método da SSG (Simulação Sequencial Gaussiana) não se apresenta como o mais adequado para estudos de identificação de “áreas contaminadas/não contaminadas” pois a distribuição das variáveis apresenta frequentemente distribuições muito assimétricas, já que representam situações de concentração anómala dos poluentes; (iii) por último, conclui-se que ambos os métodos: KI (krigagem da indicatriz) e SSI (simulação sequencial da indicatriz), são adequados para a inferência da morfologia de zonas com teores/valores de risco acima de um determinado valor de referência, no entanto considerase a KI como o método mais adequado por apresentar as áreas de risco com morfologia mais regular do que a SSI, o que numa fase posterior de descontaminação de terrenos, é mais vantajoso em termos de planeamento e operacionalidade na selecção das técnicas de remediação mais adequadas. O estudo incidiu sobre uma antiga zona industrial, situada no Barreiro, distrito de Setúbal, onde desde o início do séc. XX foi desenvolvida actividade industrial diversa, estando presentemente sujeita a estudos de avaliação da contaminação e risco para futura requalificação urbana.
Descrição: Dissertação apresentada à Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade Nova de Lisboa para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Geológica (Georrecursos)
URI: http://hdl.handle.net/10362/4784
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