CAPES / Este estudo teve por objetivo sugerir locais para o monitoramento da qualidade do ar no município de Paranaguá-PR. Para tal, foi utilizada modelagem matemática de dispersão de poluentes atmosféricos, associada ao levantamento de informações sobre adensamento populacional e distribuição de equipamentos urbanos nos bairros do município. Com o uso do software de modelagem AERMOD foram simuladas as concentrações de CO, NOX, SO2, PTS e HCT, considerando emissão veicular, industrial e do Porto de Paranaguá. Os dados meteorológicos utilizados nas simulações consistiram em uma série horária de três anos. As concentrações máximas horárias para CO, NOX, SO2, PTS e HCT foram 5572 μg m-3, 5741 μgm-3, 1539 μg m-3, 3368 μg m-3 e 247 μg m-3, respectivamente. Para a média do período modelado as concentrações para CO, NOX, SO2, PTS e HCT foram 340 μg m-3, 343 μg m-3, 94μg m-3, 116 μg m-3 e 38,6 μg m-3, respectivamente. Foram sugeridos para a instalação de estações de monitoramento da qualidade do ar os seguintes bairros: Alboit para estação industrial, por pertencer à Zona de Interesse Portuário, que abriga atividades potencialmente poluidoras; Costeira para estação residencial devido a sua relativa proximidade à zona portuária; Vila Horizonte para estação veicular, por estar localizado entre vias de tráfego intenso; Parque São Jorge para estação de fundo, por estar distantes de fontes de emissão significativas e os bairros Porto dos Prades e Bockmann para estação comercial, por serem bairros com características comercias e de centralidade, nos quais se supõe haver intensa circulação de pedestres. / This study aimed to suggest locations for the monitoring of air quality in the city of Paranagua. For this, mathematical modeling of air pollutants dispersion was used, associated with the collection of information on population density and distribution of urban facilities in the city's neighborhoods. The concentration of different air pollutants (CO, NOX, SO2, PTS e HCT) on space and time were simulated using the modeling software AERMOD, considering vehicular, industrial and the Port of Paranagua emission. The meteorological data used in the simulations consisted of an hourly series of three years. The hourly maximum concentration to CO, NOX, SO2, PTS e HCT were 5572 μg m-3, 5741 μg m-3, 1539 μg m-3, 3368 μg m-3 e 247 μg m-3, respectively. The average concentration during the period considered to CO, NOX, SO2, PTS e HCT were 340 μg m-3, 343 μg m-3, 94 μg m-3, 116 μg m-3 e 38,6 μg m-3, respectively. For the installation of the air quality monitoring stations, the following neighborhoods were suggested: Alboit for industrial station, because it belongs to the Zone of Interest Port, which has potentially polluting activities; Coast for residential station due to its relative proximity to the port area; Vila Horizonte to serve station, to be located between high-traffic roads; Parque Sao Jorge to background station, to be far from significant emission sources and Port neighborhoods of Prades and Bockmann to commercial station because they are neighborhoods with commercial features and centrality, in which it is supposed be intense circulation of pedestrians.

Submitted by Joel de Lima Pereira Castro Junior (joelpcastro@uol.com.br) on 2016-07-08T18:38:02Z No. of bitstreams: 1 HumbertoPazzini.pdf: 5110177 bytes, checksum: f4f94373b2555aaa3342d8098210b5b2 (MD5) / Approved for entry into archive by Biblioteca de Administração e Ciências Contábeis (bac@ndc.uff.br) on 2016-07-22T15:10:54Z (GMT) No. of bitstreams: 1 HumbertoPazzini.pdf: 5110177 bytes, checksum: f4f94373b2555aaa3342d8098210b5b2 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-07-22T15:10:54Z (GMT). No. of bitstreams: 1 HumbertoPazzini.pdf: 5110177 bytes, checksum: f4f94373b2555aaa3342d8098210b5b2 (MD5) / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Ministério Público Federal. Procuradoria Regional da República. 3a Região. São Paulo, SP / O Porto de Paranaguá é o maior porto graneleiro da América Latina e um grande gerador de resíduos sólidos, em especial o de soja, o que acarreta problemas ambientais, como poluição, mau cheiro e atração de fauna sinantrópica nociva. O presente trabalho teve como objetivo realizar uma análise de viabilidade financeira, complementada por simulações de risco da implantação e da operação de uma usina produtora de biodiesel, a partir de resíduos de soja do Porto de Paranaguá, visando suprir parte da demanda por combustíveis e, consequentemente, reduzir problemas e desperdícios ocasionados pelo descarte inadequado desta oleaginosa. A análise financeira foi realizada mediante os métodos tradicionais de avaliação de investimentos; para análise de risco, utilizou-se a técnica de simulação de Monte Carlo. A taxa mínima de atratividade (TMA) considerada no estudo de caso foi de 7,25% ao ano. A partir da análise financeira, estima-se a obtenção dos seguintes resultados: payback no 5º ano; valor presente líquido (VPL) de R$ 1.089.537,56 e taxa de retorno interna (TIR) de 27% ao ano. O resultado das simulações indicou para a variável de saída (VPL) valor médio de R$ 296.303,13. Como resultado final, a simulação mostra que haveria 45,8%, 18,8 ou 11,1% de chances de o investimento não oferecer o retorno mínimo esperado pelo empresário, dependendo da situação adotada. Ressalta-se a importância das técnicas de simulação na geração de informações imprescindíveis para a tomada de decisões. / The Port of Paranaguá is the largest grain port in Latin America and a major generator of solid waste, especially soybean, which causes environmental problems such as pollution, odor and noxious synanthropic fauna attracting. The present study had a objective to accomplish an analysis of financial viability, complemented by simulations of risk of a deployment and operation of a plant producing biodiesel from soybean residues of the Port of Paranaguá, in order to supply part of the demand for fuels and consequently reduce waste and problems caused by inappropriate disposal of this oilseed. The financial analysis was accomplished by the methods of evaluation of projects and, for the risk analysis was used the technique of Monte Carlo’ simulation. The minimum rate of attractively (MRA) considered in the case studied was 7.25%. From the financial analysis, the following data were obtained: payback in the 5th; liquid present value (LPV) of R$ 1.089.537, 56 and rate of internal returns (RIR) of 27% per year. The result of the simulations, indicated for the exit variables, LPV medium values of R$296.303,13. As a final result, the simulation shows that there would be 45.8%, 18,8% or 11,1% chance the investment will not provide the minimum return expected by the entrepreneur, depending on the situation adopted. As result, the process of simulation techniques in the generation of information has extreme importance for taking decisions.