1 – Por que existe a modelagem matemática de sistemas ambientais?
Na atualidade, há o constante desafio de conciliar o desenvolvimento econômico com a preservação e a sustentabilidade ambiental, buscando o que chamamos de desenvolvimento sustentável, que objetiva aproveitar de maneira mais eficiente possível os recursos e serviços ambientais para o desenvolvimento, não só econômico, mas também social. E a modelagem matemática de sistemas ambientais pode ser uma ferramenta muito útil neste processo!
As atividades econômicas geram impactos no meio ambiente, e, embora muitas vezes seja difícil equacionar estes impactos, é fundamental procurar entender o tamanho e a magnitude deles e quais as suas consequências, tanto positivas quanto negativas, para o ambiente por completo, no qual podemos incluir a sociedade. Este processo de avaliar os impactos ambientais inclusive é bastante exigido em processos de licenciamento ambiental (saiba mais sobre isso em nosso artigo de Licenciamento Ambiental) para diversos empreendimentos.
Com esta quantificação se pode criar medidas de prevenir ou mitigar os impactos ambientais negativos de qualquer atividade. No caso das atividades econômicas, realizadas por corporações, estas medidas podem ser internas, por meio de políticas internas e na evolução e melhora constante de processos, mas também há as medidas externas, com legislações, sanções e condicionantes impostas por órgãos públicos, que representam os interesses da sociedade e do meio ambiente.
Dada a importância da quantificação e do entendimento dos impactos ambientais negativos gerados pelas atividades econômicas e da necessidade da criação de medidas para evitá-los ou reduzi-los, deve-se então buscar quais são as ferramentas utilizadas nestes processos.
A ferramenta mais utilizada e de maior conhecimento são os relatórios ambientais, os quais, de maneira geral, buscam coletar e reunir todas as informações relacionadas a atividade econômica e o ambiente que é afetado por esta atividade. Há vários tipos de relatórios ambientais, desde os mais diretos, focalizados em uma variável (monitoramento de emissões atmosféricas, por exemplo) aos mais gerais (relatórios de sustentabilidade), e que possuem diferentes periodicidades.
Uma ferramenta que nos últimos anos vem se tornando mais conhecida e utilizada é a modelagem matemática de sistemas ambientais, que se utiliza de operações matemáticas e dados gerados nos relatórios ambientais para simular a realidade, de maneira simplificada e focada nos objetivos de cada modelo.
2 – O que é a modelagem matemática de sistemas ambientais?
A modelagem ambiental é uma representação simplificada do ambiente, como, por exemplo, a imagem de um terreno é representada por um mapa. Neste caso, a modelagem seria o mapa de algo relacionado ao ambiente.
Há inúmeros tipos de modelos ambientais, para os mais variados objetivos. Mas algo que todos têm em comum é o fato de se utilizar de dados ambientais reais (para ter condições ou situações iniciais e de fronteira) e de equações e operações matemáticas conhecidas (para simular processos naturais).
Todos os modelos buscam ter uma boa relação entre o custo computacional-temporal e a qualidade dos seus resultados, por meio das simplificações adotadas, pois modelos muito complexos tendem a exigir máquinas de grande capacidade de processamento e muito tempo de execução. Quanto mais simplificado e menos complexo, mais rápido e fácil de ser executado em qualquer máquina o modelo será, mas menor tende a ser a sua capacidade de simular o ambiente real e, portanto, possivelmente menor a qualidade de seus resultados.
2.1 – Tipos e objetivos da modelagem ambiental
Há variados tipos de modelagem matemática de sistemas ambientais de todos os seus elementos básicos (água, ar e solos), com diferentes objetivos: modelagem ambiental de recursos hídricos, modelagem ambiental atmosférica, modelagem ambiental de terrenos, modelagem ambiental sonora etc.
2.1.1 – Modelagem ambiental de recursos hídricos
Representando os ambientes aquáticos, a modelagem ambiental de recursos hídricos, podendo ser tanto os ambientes marítimos, com a necessidade de simular ondas, forçantes do vento e salinidade, como em ambientes não marítimos, sejam limnológicos (ou seja, água doce) ou de água salobra, como rios, lagoas, lagos e reservatórios, onde se estuda principalmente a hidrodinâmica e a qualidade da água.
Um dos principais objetivos destas modelagens de recursos hídricos é verificar a capacidade de depuração do corpo hídrico após a emissão de efluentes poluidores, ou seja, a capacidade deste corpo hídrico de receber e tratar, sem uma grande perda de sua qualidade da água, um efluente de uma estação de tratamento de esgoto, por exemplo. Outro objetivo comum em modelagens de recursos hídricos é a simulação hidráulica, utilizada, entre outras situações, para prever cheias de rios e pontos de alagamento em emergências.
Alguns dos softwares mais utilizados incluem o Delft3D, MIKE, General Lake Model (GLM), Estuary, Lake, and Coastal Ocean Model – Computational Aquatic Ecosystem Dynamics Model (ELCOM-CAEDYM) e Hydrologic Engineering Center’s – River Analysis System (HEC-RAS) que possuem diferentes dimensões e complexidades.
2.1.2 – Modelagem ambiental atmosférica
A modelagem matemática de sistemas ambientais atmosféricos busca representar o ar atmosférico. Há dois grandes objetivos distintos com os modelos atmosféricos: a simulação da circulação atmosférica, geralmente em grandes escalas espaciais, e a simulação da dispersão atmosférica de poluentes. O primeiro são os modelos comumente utilizados na climatologia, para previsões e compreensão de eventos climáticos relevantes, já o segundo é bastante utilizado para empreendimentos com emissões atmosféricas, facilitando o correto manejo desta emissão, evitando a poluição do ar acima do legalmente permitido em determinadas situações temporais e locais.
Dentre os modelos atmosféricos mais famosos, pode-se citar o Weather Research and Forecasting Model (WRF), ETA, Consortium for Small-scale Modeling (COSMO) para circulação atmosférica, já para dispersão, tem-se uma estruturação pelas equações consideradas, como exemplo, o modelo gaussiano (baseado na equação de Gauss) Industrial Source Complex Short Term (ISCST3), AERMOD e CALPUFF.
2.1.3 – Modelagem ambiental de terrenos
A modelagem ambiental terrestre simula os processos dinâmicos da superfície terrestre, indo desde uma escala local pequena, com o objetivo de simular deslizamentos de terra, como em escalas maiores, por exemplo, representar processos geológicos como o tectonismo e o vulcanismo.
Um dos modelos mais utilizados quando se trata de modelagem de solos é o Environmental Policy Integrated Climate (EPIC), já para deslizamento de terra, pode-se apresentar o TRIGRS, o SHALSTAB e o SINMAP.
2.1.4 – Modelagem ambiental sonora
Com o objetivo de verificar pontos de alta perturbação sonora, a modelagem matemática de sistemas ambientais sonoros ajuda a prever e analisar como o som se comporta em diferentes condições ambientais, auxiliando na mitigação de ruídos indesejados. Esta análise por meio da simulação da propagação de ondas sonoras pelo ar, considera as características de áreas específicas, como rodovias e fábricas.
O SoundPLAN é um dos modelos mais conhecidos para simulação de propagação de som, assim como o CadnaA e o NoiseMap.
3 – Qual é a utilidade da modelagem matemática de sistemas ambientais?
Ao apresentar os objetivos dos diferentes tipos de modelagem ambiental, é indiscutível a sua utilidade na simulação das situações reais atuais e, por meio da criação de cenários diferentes na simulação, é possível entender e encontrar maneiras de reduzir ou acabar com impactos ambientais negativos e ampliar ou criar impactos ambientais positivos.
Outro grande objetivo da modelagem matemática de sistemas ambientais é simular cenários futuros hipotéticos, capazes de indicar a urgência de uma intervenção hoje para manter condições saudáveis do ambiente estudado no futuro.
O constante desafio ambiental apresentado na contextualização está se tornando cada vez mais urgente, devido à crise climática, à perda de biodiversidade e à escassez de recursos naturais. A modelagem ambiental pode ajudar no enfrentamento desses problemas de diversas formas, apresentadas a seguir.
3.1 – Compreensão dos processos ambientais
Por meio da modelagem matemática de sistemas ambientais, cientistas, técnicos, engenheiros e pesquisadores conseguem compreender e apresentar para o público em geral os complexos processos ambientais de maneira mais fácil, fornecendo noções sobre os padrões de mudança climática, ciclos de nutrientes, dinâmica de populações e muito mais.
3.2 – Avaliação de impactos causados pelos humanos
Como já visto anteriormente, a modelagem ambiental permite avaliar o impacto das atividades humanas sobre o meio ambiente, desde a emissão de gases de efeito estufa até a construção de infraestruturas.
3.3 – Guiar políticas e tomadas de decisão
Modelos são capazes de produzir resultados que podem nortear políticas e estratégias de gestão ambiental, ajudando governos e organizações a tomar decisões sobre conservação, mitigação e adaptação. Estes resultados funcionam como uma forma de possuir um embasamento de uma situação hipotética de uso de recursos naturais e seu manejo.
3.4 – Previsão de cenários futuros modelagem matemática de sistemas ambientais
Como já visto anteriormente, a modelagem matemática de sistemas ambientais possibilita simular diferentes cenários hipotéticos futuros, ajuda a antecipar os impactos das mudanças climáticas e a desenvolver medidas de resiliência. Os modelos também podem criar alertas importantes, capazes de ajudar na conscientização social da necessidade de realizar práticas mais sustentáveis e ambientalmente adequadas desde já.
4 – Potencial futuro da modelagem matemática de sistemas ambientais
À medida que enfrentamos um futuro de crescente incerteza ambiental, a modelagem matemática ambiental se torna determinante e crucial. No entanto, seu potencial vai além, com inúmeras possibilidades de integração com novas tecnologias que estão surgindo.
4.1 – Integração de Dados Avançados
Com avanços na coleta de dados e tecnologias de sensoriamento remoto, os modelos podem se beneficiar de conjuntos de dados mais abrangentes e precisos, melhorando sua capacidade de previsão e análise.
4.2 – Abordagem Multiescala
A integração de modelos em diferentes escalas, desde o nível molecular até o global, permitirá uma compreensão mais holística dos sistemas ambientais e suas interconexões.
4.3 – Modelos Adaptativos
Desenvolver modelos adaptativos que possam se ajustar dinamicamente com base em novos dados e condições ambientais emergentes, tornando as previsões mais robustas e flexíveis.
4.4 – Inovação em Soluções Sustentáveis
A modelagem matemática de sistemas ambientais pode impulsionar a inovação em soluções sustentáveis, como o desenvolvimento de energias renováveis, práticas agrícolas mais eficientes e estratégias de adaptação às mudanças climáticas, pois ela é capaz de indicar parâmetros e variáveis mais relevantes para as alterações das condições ambientais.
5 – Síntese sobre a modelagem matemática ambiental
A modelagem matemática de sistemas ambientais desempenha um papel fundamental na compreensão e preservação do nosso planeta. Seu uso atual embasa políticas e práticas de gestão ambiental, enquanto seu potencial futuro oferece caminhos promissores para enfrentar os desafios ambientais em evolução. Ao integrar a ciência, a tecnologia e a colaboração global, podemos aproveitar o poder da modelagem matemática para construir um futuro mais sustentável e resiliente para as gerações vindouras.
A L6R Engenharia realiza modelagem matemática ambiental de diferentes temáticas, conforme a necessidade do cliente. Saiba mais sobre este nosso serviço (Modelagem Matemática Ambiental), e entre em contato com a gente! Será um prazer atender sua demanda.Contatos:
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