From ground-level monitoring to remote sensing : a comprehensive assessment of air quality during COVID-19 mobility restrictions

Abstract

As restrições de mobilidade implementadas para o controle da COVID-19 além de reduzirem as taxas de transmissão da doença, resultaram na melhora da qualidade do ar. Assim, dado o eventual cenário, o objetivo deste trabalho é avaliar de qual forma as restrições de mobilidade, durante o período de pandemia, afetaram a qualidade do ar no Brasil. Além disso, o trabalho busca averiguar quão hábeis são os sensores remotos para monitorar a qualidade do ar nesta região. Para isso, foi realizada a análise do impacto das restrições de mobilidade na qualidade do ar considerando os poluentes material particulado (MP), monóxido de carbono (CO), dióxido de enxofre (SO2), óxidos de nitrogênio (NOX) e ozônio (O3). Também foram analisados os dados de tendência de movimentação e de condições atmosféricas. Para a avaliação dos sensores, foram considerados dados de densidade de dióxido de nitrogênio (NO2) troposférico obtidos através do sensor TROPOspheric Monitoring Instrument (TROPOMI) e profundidade óptica do aerossol (do inglês Aerosol Optical Depth - AOD) do sensor Moderate-Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS), buscando avaliar sua relação com concentrações de NO2 e MP, respectivamente. Além disso, dados de AOD do Multi-Angle Implementation of Atmospheric Correction (MAIAC) foram comparados com aqueles recuperados pelos algoritimos Dark Target (DT) e Deep Blue (DB). A avaliação das restrições de mobilidade no Brasil demonstrou que, em geral, houve melhora na qualidade do ar durante este período. Durante 30 dias de restrições, observou-se uma redução substancial dos poluentes primários, com as concentrações de CO diminuindo cerca de 40% em relação aos níveis médios de 2015 a 2019. Por outro lado, não houve diminuição substancial dos poluentes atmosféricos para o Estado de São Paulo. As reduções significativas foram observadas principalmente nas áreas impactadas por emissões veiculares, como é o caso da Região Metropolitana de São Paulo, que atingiu uma redução média de 29% em CO, 28% em NOX, 40% em NO, 19% em SO2, 15% em MP2,5 e 8% nas concentrações de MP10. As condições meteorológicas atípicas entre os anos avaliados impediram estabelecer assertivamente o real impacto das restrições de mobilidade na qualidade do ar no estado. Quanto as informações de sensoriamento remoto avaliadas, os dados de AOD obtidos através do algoritmo MAIAC apresentaram baixas, e não-significativas, correlações com MP (R<0,2 e α>0,05) para o estado de São Paulo. Para o NO2 troposférico, observou-se boas correlações com concentrações a nível de solo, algumas estações chegaram a apresentar correlações maiores que 0.80. De forma geral, as correlações entre os dados de NO2 foram mais fortes em locais mais densamente povoados e que consequentemente apresentam maior variabilidade nos valores medidos. A avaliação dos algoritmos de recuperação de AOD revelou que todos os produtos exibem níveis variados de dependência dos tipos de cobertura do solo, geometria da vista e cargas de aerossóis espaço-temporais. No geral, os algoritmos DB e MAIAC exibiram maior precisão em um espectro mais amplo de tipos de cobertura da terra. No entanto, é essencial observar que esses algoritmos não tiveram um bom desempenho na representação da classe urbana. Por fim, o estudo mostra que as restrições de mobilidade tiveram um impacto positivo significativo na redução de poluentes atmosféricos, destacando o valor potencial dos produtos de sensoriamento remoto como uma ferramenta crucial para apoiar o monitoramento da qualidade do ar.