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Submitted by Patricia Barros (patricia.barros@ufes.br) on 2016-07-08T12:35:06Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) ANTÔNIO PAULA NASCIMENTO.pdf: 4898846 bytes, checksum: d48b99df16cd0e2d04fb8300af87c708 (MD5) / Approved for entry into archive by Patricia Barros (patricia.barros@ufes.br) on 2016-07-08T12:35:22Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) ANTÔNIO PAULA NASCIMENTO.pdf: 4898846 bytes, checksum: d48b99df16cd0e2d04fb8300af87c708 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-07-08T12:35:22Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) ANTÔNIO PAULA NASCIMENTO.pdf: 4898846 bytes, checksum: d48b99df16cd0e2d04fb8300af87c708 (MD5) / O objetivo deste estudo é investigar a influência dos poluentes atmosféricos SO2, MP10 e MP2,5 nos desfechos agudos de doenças respiratórias em crianças com idade até 12 anos, residentes em áreas urbanas e industrializadas e averiguar a influência dos elementos químicos inorgânicos e Black carbon presentes em partículas finas (MP2,5) nesses desfechos. Dados de concentração de SO2 e MP10 foram medidos e obtidos em seis estações da rede automática de monitoramento da qualidade do ar na Região Metropolitana da Grande Vitoria (RMGV). As amostras de MP2,5 foram coletadas nas mesmas localidades com amostrador MiniVol pelo período de 24 horas em dias alternados. Essas amostras de MP2,5 foram pesadas em balança de sensibilidade de 1 μm, e a análise de seus constituintes por meio da técnica de fluorescência de Raios-X por dispersão de energia e pela técnica de refletância. Eventos de atendimentos e internação hospitalar por doenças respiratórias agudas do grupo JJ00 - JJ99 do CID-10 foram obtidos em três hospitais (um público e dois privados). Todos os dados foram coletados nos períodos de inverno (21/06/2013 a 21/09/2013) e verão (21/12/2013 a 19/03/2014) no Hemisfério Sul. Para quantificar a associação dos eventos de doenças respiratórias agudas com a concentração dos poluentes foi aplicado o Modelo Aditivo Generalizado (MAG) com distribuição de Poisson. Os resultados evidenciaram maiores riscos de eventos respiratórios agudos devido à exposição ao SO2 com risco de 1,28 (IC 95%: 1,22 – 1,34) e ao MP10 com risco de 1,14 (IC 95%: 1,09 – 1,20) no dia da exposição. Com relação às partículas finas, os eventos respiratórios se manifestaram com mais intensidade para a defasagem de seis dias em relação à exposição, com risco de 1,05 (IC 95%: 1,01 – 1,10). Os constituintes químicos presentes nas partículas finas com maior risco às doenças respiratórias agudas foram: Si com risco de 1,22 (IC 95%: 1,15 – 1,29), S com risco de 1,09 (IC 95%: 1,06 – 1,12), Ti com risco de 1,09 (IC 95%: 1,01 – 1,17) e o Black Carbon (BC) com risco de 1,07 (IC 95%: 1,03 – 1,11); todos para o mesmo dia da exposição. Para defasagem de dois dias entre o desfecho e a exposição, o maior risco de doenças respiratórias está associado ao Se com risco de 1,14 (IC 95%: 1,06 – 1,23) e ao Ni com risco de 1,10 (IC 95%: 1,02 – 1,19). / The aim of this study is to investigate the influence of atmospheric pollutants such as SO2, MP10 and MP2,5 in acute outcome of respiratory diseases in 12-year old children living in urban and industrial areas and to ascertain the influence of inorganic elements, as well as elemental carbon present in fine particulate (MP2,5) in those outcome within short periods, during Winter and Summer times in the South hemisphere. Data on SO2 e MP10 concentrations were obtained through measurements made in six stations of the air quality automatic monitoring net placed in the Great Vitoria Metropolitan Region (RMGV). Samples of MP2,5 were collected in the same region using the MiniVol sampler during a 24-hour period in alternate days. They were weighted in a scale with 1 μm sensitivity and the analysis of its components was carried out using the energy dispersion X-Ray fluorescence technique and by the reflectance technique. Cases of common health care as well as hospital patient admissions due to acute respiratory diseases in CID-10 JJ00 - JJ99 groups were obtained in three hospitals (one public and two private). All data were obtained during the Winter (from 21/06/2013 to 21/09/2013) and the Summer (from 21/12/2013 to 19/03/2014). To quantify the correlation between acute respiratory diseases to the pollutant concentrations the Generalized Additive Model (GAM) with Poisson distribution was applied. Results have pointed out greater relative risk (RR) of acute respiratory events due to the presence of SO2, a 1,28 RR (IC 95%: 1,22 – 1,34) and MP10, a 1,14 RR (IC 95%: 1,09 – 1,20), within the day of exposure (lag 0). With respect to fine particulate, exposure effects have shown more evident effects after a six-day period from the exposure, with a 1,05 RR (I.C. 95%: 1,01 – 1,10). Chemical components present in fine particulate showing a larger RR of causing acute respiratory diseases were: Si – 1, 22 RR (IC 95%: 1,15 – 1,29), S – 1,09 RR (IC 95%: 1,06 – 1,12), Ti – 1,09 RR (IC 95%: 1,01 – 1,17), the black carbon (BC) – 1,07 RR (IC 95%: 1,03 – 1,11) for a same day occurrence of exposure and outcome. For outcomes due to a two-day period after exposure, the greatest RR of respiratory diseases in the short term is associated with the presence of Se –1,14 RR (IC 95%: 1,06 – 1,23) and Ni – 1,10 RR (IC 95%: 1,02 – 1,19).

Muitos estudos têm sido desenvolvidos com o intuito de descrever a química da fase gasosa na atmosfera da Região Metropolitana de São Paulo (RMSP). Contudo, o tratamento do material particulado (PM) ainda é feito de forma simplificada em modelos de transporte e químicos atmosféricos, apesar do grande conhecimento já adquirido na caracterização da sua composição elementar e da sua estrutura física. Tendo isso em vista, o objetivo do presente estudo é identificar as principais fontes emissoras do material particulado fino, em especial as fontes veiculares que apresentam muitas dificuldades para sua identificação por não haver medidas de traçadores específicos para os combustíveis utilizados. Neste trabalho foram realizadas amostragens, que duravam 24 horas, próximas a uma avenida de intenso tráfego (Avenida Dr. Arnaldo, na Faculdade de Medicina da Universidade de São Paulo) no período de junho de 2007 a agosto de 2008. Com os dados de composição dessas amostras, a identificação das possíveis fontes foi realizada por modelos receptores; mais especificamente foram utilizados: Análise de Fatores (AF) e Positive Matrix Factorization (PMF), uma nova ferramenta estatística, que ainda não havia sido aplicada no estudo do material particulado em São Paulo. O número de fontes identificadas por essas duas ferramentas estatísticas não foi o mesmo: na AF foram extraídos 4 fatores (solo, queima de óleo combustível e dois fatores que se dividiram, identificando a emissão de veículos leves e pesados não diferenciados), enquanto que o PMF identificou 6 (as mesmas fontes identificadas pela AF, com a diferenciação da emissão veicular (leves e pesados) e ainda a queima de biomassa). Houve concordância entre as duas análises que a maior participação para formação de material particulado fino é da emissão por veículos. A comparação entre os modelos mostrou que os resultados obtidos pelo PMF apresentaram uma melhor divisão das fontes, principalmente na identificação das frotas veiculares. Isso se deve ao fato do PMF considerar na análise o erro de cada concentração medida como um peso para cada variável, além de não permitir a ocorrência de fatores negativos, caracterizando melhor as fontes através da presença desses vínculos físicos. / Several studies have been developed in order to describe the gaseous phase of atmospheric constituents in the Metropolitan Region of Sao Paulo (RMSP). However, the aerosol description remains simplified in chemical models, despite the knowledge acquired in its characterization and composition analyses. Facing these limitations, the objective of this work is to identify the main emission sources of fine particulate matter, specially the vehicular ones that present a lot of difficulties due to the fact that the characteristic trace elements are unknown for these sources. It was used in this work 201 samples collected in 24-hour period each at Dr. Arnaldo Avenue, a large and busy avenue in the city of São Paulo, from June 2007 to August 2008. The source identification was accomplished considering the samples composition and using receptor models: Factor Analysis (FA) and Positive Matrix Factorization (PMF) techniques. PMF was a new statistical tool in the study of particulates in the city of São Paulo. The number of sources identified by these two models was different. The FA technique identified 4 factors, (soil, fuel burning, and 2 factors combining in light and heavy-duty vehicles), whereas PMF identified 6, the same as FA (light and heavier vehicles differentiated) and biomass burning. There was concordance between the two techniques, considering that both found that vehicular emission is the major contribution for concentration. The comparison between the models indicated that PMF model present a better source classification, mainly for the vehicular identification. The PMF technique considers the error of each sample in the analysis, weighting the variables and imposing that all the factors must be positive. This mechanism provides a better characterization of sources linking the results with the physics of the process.

Muitos estudos têm sido desenvolvidos com o intuito de descrever a química da fase gasosa na atmosfera da Região Metropolitana de São Paulo (RMSP). Contudo, o tratamento do material particulado (PM) ainda é feito de forma simplificada em modelos de transporte e químicos atmosféricos, apesar do grande conhecimento já adquirido na caracterização da sua composição elementar e da sua estrutura física. Tendo isso em vista, o objetivo do presente estudo é identificar as principais fontes emissoras do material particulado fino, em especial as fontes veiculares que apresentam muitas dificuldades para sua identificação por não haver medidas de traçadores específicos para os combustíveis utilizados. Neste trabalho foram realizadas amostragens, que duravam 24 horas, próximas a uma avenida de intenso tráfego (Avenida Dr. Arnaldo, na Faculdade de Medicina da Universidade de São Paulo) no período de junho de 2007 a agosto de 2008. Com os dados de composição dessas amostras, a identificação das possíveis fontes foi realizada por modelos receptores; mais especificamente foram utilizados: Análise de Fatores (AF) e Positive Matrix Factorization (PMF), uma nova ferramenta estatística, que ainda não havia sido aplicada no estudo do material particulado em São Paulo. O número de fontes identificadas por essas duas ferramentas estatísticas não foi o mesmo: na AF foram extraídos 4 fatores (solo, queima de óleo combustível e dois fatores que se dividiram, identificando a emissão de veículos leves e pesados não diferenciados), enquanto que o PMF identificou 6 (as mesmas fontes identificadas pela AF, com a diferenciação da emissão veicular (leves e pesados) e ainda a queima de biomassa). Houve concordância entre as duas análises que a maior participação para formação de material particulado fino é da emissão por veículos. A comparação entre os modelos mostrou que os resultados obtidos pelo PMF apresentaram uma melhor divisão das fontes, principalmente na identificação das frotas veiculares. Isso se deve ao fato do PMF considerar na análise o erro de cada concentração medida como um peso para cada variável, além de não permitir a ocorrência de fatores negativos, caracterizando melhor as fontes através da presença desses vínculos físicos. / Several studies have been developed in order to describe the gaseous phase of atmospheric constituents in the Metropolitan Region of Sao Paulo (RMSP). However, the aerosol description remains simplified in chemical models, despite the knowledge acquired in its characterization and composition analyses. Facing these limitations, the objective of this work is to identify the main emission sources of fine particulate matter, specially the vehicular ones that present a lot of difficulties due to the fact that the characteristic trace elements are unknown for these sources. It was used in this work 201 samples collected in 24-hour period each at Dr. Arnaldo Avenue, a large and busy avenue in the city of São Paulo, from June 2007 to August 2008. The source identification was accomplished considering the samples composition and using receptor models: Factor Analysis (FA) and Positive Matrix Factorization (PMF) techniques. PMF was a new statistical tool in the study of particulates in the city of São Paulo. The number of sources identified by these two models was different. The FA technique identified 4 factors, (soil, fuel burning, and 2 factors combining in light and heavy-duty vehicles), whereas PMF identified 6, the same as FA (light and heavier vehicles differentiated) and biomass burning. There was concordance between the two techniques, considering that both found that vehicular emission is the major contribution for concentration. The comparison between the models indicated that PMF model present a better source classification, mainly for the vehicular identification. The PMF technique considers the error of each sample in the analysis, weighting the variables and imposing that all the factors must be positive. This mechanism provides a better characterization of sources linking the results with the physics of the process.