A classificação dos modelos

Por: Manoel Gomes

DE CONCEITUAIS E EMPÍRICOS ATÉ DESCRITIVOS E PREDITIVOS, TEMOS AS DIVERSAS CLASSIFICAÇÕES DE MODELOS, E DEFINIDOS PELO USUÁRIO DE ACORDO COM A ETAPA DE UM PROJETO E SEU OBJETIVO FINAL.

    Modelo conceitual.

(HÍDRIA)- Nas postagens anteriores sobre modelagem ambiental, vimos que as situações reais são complexas para serem representadas, devido á grande quantidade de elementos e fatores envolvidos em muitos processos físico, químico e biológicos.

O avanço tecnológico e gráfico tem nos levado ao uso dos modelos matemáticos, e através deles podemos usar expressões matemáticas no sentido de substituir objetos, forças, eventos, etc,

A semelhança é tal que as equações são um tipo de modelo funcional, pelo qual podemos prever características da coisa real mesmo que nunca observamos. Dessa maneira, a correspondência, ou a divergências entre o mundo real e os efeitos previstos pelo modelo, indicam o sucesso que se obtém na construção do modelo em relação ao sistema real.

Os modelos matemaáticos, que representam sistemas podem ser classificados de acordo com o apresentado a seguir.

Modelos conceituais e empíricos

Um modelo conceitual é uma imagem mental de algum fenômeno natural. Baseia-se em concepções teóricas para caracterizar e interpretar os fenômenos decorrentes dos processos físicos atuantes.

Já os modelos empíricos ou descritivos são estabelecidos por funções relacionadas com a física do sistema (ex. equação de Darcy).

Modelos conceitual e empírico.

Modelos contínuos e discretos

Os modelos contínuos estabelecem a modelagem contínua dos processos, ou seja, é dito contínuo quando os fenômenos são contínuos no tempo.

Entretanto, em muitos casos, há necessidade e vantagens em se fragmentar as informações espaciais e temporais em segmentos de determinada grandeza, tem-se então, os modelos discretos, como por exemplo o registro de uma função contínua no tempo é o uso de um linígrafo para registrar os níveis da água de um rio, e o registro discreto desta variável é efetuada através de observadores em determinadas horas do dia ou a cada mês do ano.

Modelo contínuo e discreto.

 Modelos estáticos e dinâmicos

Os processos que envolvem mudanças ao longo do tempo e interações variando temporalmente podem ser simulados por modelos dinâmicos. Ao contrário, os modelos estáticos procuram examinar os processos independentes do tempo.

Estáticos e dinâmicos também são chamados de estacionário e transiente, ou seja, estacionário (steady) é o escoamento cujas características em cada ponto independem do tempo, e transiente (unsteady) é o regime em cujo fluxo as propriedades variam no tempo.

Modelos concentrados e distribuídos

Um sistema é concentrado (lumped) quando seus parâmetros e variáveis variam somente em função do tempo. Os modelos ignoram as variações espaciais dos parâmetros no interior do sistema, os parâmetros são designados como parâmetros genéricos.

Quando esses componentes variam também segundo o espaço, o sistema é denominado de distribuído (distribuited), ou seja, levam em consideração as variações espaciais do comportamento do processo no interior do sistema.

Em termos matemáticos, a equação diferencial ordinária com uma variável independente representa um sistema concentrado, enquanto as equações diferenciais parciais com mais de uma variável independente representam o comportamento de um sistema distribuído.

Modelos concentrado e distribuído.

Como alguns exemplos, temos: a precipitação média de uma bacia é um exemplo de variável concentrada; e para modelos de sistemas distribuídos podemos citar:

• O uso de um hidrógrafo unitário para predizer a distribuição temporal do escoamento superficial para diferentes aguaceiros sobre áreas de drenagem homogêneas; e,

• Muitos modelos de simulação de águas subterrâneas levam em conta as variações no armazenamento e transmissividade, com informações colhidas para cada unidade de uma rede de células superposta à área espacial do aquífero.

Modelos de balanço hídrico e preditivos

Muitos modelos podem ser classificados quanto a sua finalidade. Uma distinção importante reside em verificar se o modelo se propõe a predizer as condições futuras usando informações sintéticas sobre as precipitações e condições da bacia de drenagem ou se propõe a verificar os eventos históricos.

O modelo de balanço hídrico pode ser definido como um modelo ou conjunto de relações que confirmam o balanço histórico nos influxos, defluxos e mudanças no armazenamento para o sistema em estudo. 

Deve-se salientar que os modelos de simulação inicialmente começam pela estruturação dos modelos de balanço e então utilizam os parâmetros que confirmam o referido balanço em qualquer modelo de simulação para as condições futuras.

Modelos determinístico e estocástico

Os modelos determinísticos são baseados nas noções matemáticas clássicas de relações exatamente previsíveis entre variáveis independentes e dependentes, que consistem num conjunto de afirmações matemáticas especificadas e deduzidas da experiência ou da intuição, a partir das quais podem ser traduzidas por uma argumentação matemática. Esses modelos geralmente encontram-se fundamentados no conhecimento, ou nas pressuposições, sobre as leis dos processos físicos e químicos.

Os modelos probabilísticos ou estocásticos são expressões que envolvem variáveis, parâmetros e constantes matemáticas, juntamente com um ou mais componentes aleatórios resultantes de flutuações imprevisíveis dos dados de observação ou da experimentação.

Podem assumir três caminhamentos de simulações: (1) Markov; (2) Monte Carlo; e (3) otimização.

Adicionalmente, aqui podemos citar a respeito dos modelos caixa preta e imitadores de estrutura, e modelos baseados em eventos e baseado em sequências contínuas.

Os modelos caixa preta e imitadores de estrutura baseiam-se no recebimento de inputs pelo sistema e no processo de transformação para output. No entanto, num modelo caixa preta a transformação é assinalada como genérica apresentando pequena ou nenhuma base física dos processos, enquanto nos modelos imitadores de estrutura, também chamados e caixa cinza e/ou branca, a descrição imitativa da estrutura dos processos encontra-se exposta de modo mais detalhado.

Sistemas hidrológicos podem ser investigados em maior detalhe quando se diminui o tamanho do período temporal, neste caso são modelos de simulação baseados em eventos, estes modelos contrastam com os modelos baseados em sequências longas ou modelos contínuos. 

Como exemplo, temos a analogia entre as equações do escoamento hidráulico e de um circuito elétrico permite a representação do sistema hidráulico, complexo e caro, por um circuito de custos reduzidos.

Modelos determinístico e estocástico.

Modelos descritivo e preditivo

Muitos modelos podem ser classificados conforme a sua finalidade.

O modelo descritivo é usado para descrever observações das condições do experimento corrente.

Um modelo preditivo se propõem a predizer as condições futuras, é usado para extrapolar além da abrangência do experimento, e fornece resultados que prolongam, estendem, ampliam, além das observações correntes.

Devem ser preditivos com respeito ao tempo, espaço, espécies ou algumas variáveis de entrada.

Modelos descritivo e preditivo.

Os tipos de modelos

Por: Manoel Gomes

OS MODELOS MATEMÁTICOS SÃO ABSTRAÇÕES NO SENTIDO DE SUBSTITUIR OBJETOS, FORÇAS, EVENTOS, ETC., POR UMA EXPRESSÃO QUE CONTÉM VARIÁVEIS, PARÂMETROS E CONSTANTES MATEMÁTICAS.

Os tipos de modelos.

(HÍDRIA)- Modelo, de modo geral, pode ser compreendido como "qualquer representação simplificada da realidade" ou de um aspecto do mundo real que surja como de interesse ao pesquisador, que possibilite reconstruir a realidade, prever um comportamento, uma transformação ou uma evolução.

1- Modelos naturais

Traduzem aspectos importantes ou característicos de determinados fenômenos ou sistemas, através de uma representação analógica mais simples, melhor conhecida ou sob um aspecto mais prontamente observável do que as ocorrências da natureza; e divide-se em duas classes: 

• Modelos naturais análogos históricos; e,

• Modelos naturais análogos naturais.

1.1- Modelos naturais análogos históricos

Agrupam os fenômenos (ex. geomorfológicos) em relação às suas posições imaginadas nas sequências controladas pelo tempo, pressupondo que o acontecido antes acontecerá novamente, ou que o evento do passado é importante para o que existe agora.

De modo semelhante, os acontecimentos antigos são interpretados em relação aos acontecimentos atuais, tomando como princípio “o presente é a chave do passado”. Assim, o fenômeno em estudo é considerado como parte de uma seqüência de eventos reais, ndividuais e interrelacionados, com alto grau de similitude.

1.2- Modelos naturais análogos espaciais

Relacionam um conjunto de fenômenos a outros, pressupondo que as observações sobre uma paisagem ou sobre um processo em determinado lugar, auxiliará na compreensão em outros lugares.

A comparação com outras áreas consideradas de alguma forma mais semelhante permitirá que se façam generalizações mais significativas e com maior confiança sobre uma determinada área de estudo.

2- Modelos abstratos

São trabalhados em função da atividade mental de abstração a respeito da ordem na natureza, procurando-se estabelecer uma similitude entre modelo e a realidade.

Essa categoria de modelos é a que mais adequadamente se enquadra nos procedimentos metodológicos convencionais, e foram os primeiros a serem aplicados nas análises quantitativas ligadas as geociências nas décadas de 1930 e 1940, e há três categorias distintas:

• Modelos abstratos físicos;

• Modelos abstratos analógicos; e,

• Modelos abstratos matemáticos.

2.1- Modelos abstratos físicos

Baseiam-se na construção de experimentos com intensão de simular concretamente as características e a composição dos sistemas ambientais, a fim de exercer controle sobre as variáveis e compreender a dinâmica dos processos.

2.1.1- Modelos abstratos físicos experimentais em escala

São rigorosamente imitativos de um segmento do mundo real, sendo compostos em grande parte dos mesmos tipos de materiais.

As vantagens são o alto grau de controle que pode ser conseguido sobre as condições experimentais simplificadas e a maneira pela qual o tempo pode ser comprimido.

São exemplos: a simulação do desenvolvimento de meandros, o movimento de geleiras, a dinâmica litorânea e a construção de barragens.

2.1.2- Modelos abstratos físicos experimentais análogos

Envolvem mudanças radicais nos procedimentos imitativos das condições ambientais pelos quais o modelo é construído.

Os objetivos são mais limitados do que os modelos experimentais em escala, porque se destinam a reproduzir apenas alguns aspectos da estrutura ou rede de relações, identificadas no modelo simplificado ou no sistema idealizado do seguimento do mundo real. Por exemplo, o uso de uma mistura de caulim para simular alguns aspectos da deformação e abertura de fendas num glaciar de vale.

Iidentifica-se três categorias:

• 1ª categoria: modelos geométrica e dinamicamente similares, usando materiais idênticos àqueles encontrados na natureza;

• 2ª categoria: modelos dinamicamente similares, mas geometricamente dissimilares. Utilizam-se relações adimensionais envolvendo os parâmetros dinâmicos, ou mesmo de materiais naturais, mas as relações geométricas escalares são alteradas;

• 3ª categoria: substituição de materiais análogos para simular forma e comportamento dinâmico.

Um modelo físico representa o sistema por um protótipo em escala menor, e nesse tipo de modelo é usada a Teoria da Semelhança para o estabelecimento dos modelos reduzidos.

A Teoria da Semelhança é uma análise dimensional, é uma teoria matemática, que aplicada à física permite tirar maiores proveitos dos resultados experimentais, assim como permite racionalizar a pesquisa e, portanto diminuir-lhe o custo e as perdas de tempo.

Se por construção conseguirmos esta igualdade, dizemos que o fenômeno referente ao protótipo e o mesmo referente ao modelo mantêm uma semelhança completa. Nota-se, que nem sempre isso é possível, e dependerá da experiência do pesquisador em ajustar ao protótipo os resultados obtidos no modelo.

Os modelos são baseada em princípios que utilizados na análise dimensional permite a solução de certos problemas do fenômeno em estudo da análise de modelos convenientes.

Para descrever um fenômeno físico devemos construir funções que interligam grandezas como: espaço, tempo, velocidade, aceleração, força, massa, energia cinemática, trabalho, etc. Após examinar esse conjunto, verificamos que tais grandezas não são independentes, isto é, grande parte delas estão interligadas por leis físicas ou definições.

Quando pesquisamos as diversas grandezas mecânicas, verificamos a existência de somente três grandezas independentes a partir das quais podem ser relacionadas todas às demais.

Temos então, a Base Completa da Mecânica, ou seja, o termo: FLT (força, comprimento, e tempo). Todas as outras grandezas que não fazem parte dessa base são chamadas de Grandezas Derivadas.

A equação monômica que relaciona uma Grandeza Derivada com uma Base Completa da Mecânica é chamada Equação Dimensional.

Como exemplo, sobre a Teoria da Semelhança ou Teoria dos Modelos como uma das formas de simplificar as pesquisas é a construção de um modelo em escala que simulará as condições do fenômeno em escala real, que chamamos de protótipo.

Três condições devem ser atingidas entre o modelo e protótipo para que os resultados das grandezas medidas no modelo tenham valor prático em relação ao seu protótipo, deve existir, são elas:

• 1ª condição: Semelhança geométrica, isto é, podem ter dimensões diferentes, mas formatos iguais;

• 2ª condição: Semelhança cinemática, isto é, as velocidades de partícula de fluído homólogas deverão manter uma relação constante; e,

• 3ª condição: Semelhança dinâmica, isto é, as forças que agem em pontos homólogos deverão manter relações constantes.

2.2- Modelos abstratos analógicos

Os modelos analógicos valem-se da analogia das equações que regem diferentes fenômenos para modelar, no sistema mais conveniente, o fenômeno mais complexo.

Por exemplo, a analogia entre as equações do escoamento hidráulico e de um circuito elétrico, nos permite a representação do sistema hidráulico, complexo e caro, por um circuito de custos reduzidos.

2.3- Modelos abstratos matemáticos

Os modelos matemáticos são abstrações no sentido de substituir objetos, forças, eventos, etc, por uma expressão que contém variáveis, parâmetros e constantes matemáticas.

A semelhança é tão grande que as equações são um tipo de modelo funcional, pelo qual podemos prever características da coisa real mesmo que nunca observamos.

As previsões dos modelos matemáticos podem ser verificadas em relação ao mundo real. Dessa maneira, a correspondência, ou a divergências entre o mundo real e os efeitos previstos pelo modelo indicam o sucesso que se obtém na construção do modelo em relação ao sistema real, e são resolvidos de duas formas: 

• Resolução analítica; e,

• Resolução numérica.

Os modelos matemáticos: analítico e numérico.

2.3.1- Modelos abstratos matemáticos analíticos

Valem-se da analogia das equações, que regem diferentes fenômenos, para modelar no sistema mais conveniente um fenômeno mais complexo.

A sua aplicação envolve a simplificação da derivação das equações que regem um fenômeno (ex. fluxo subterrâneo), e sueas soluções requerem simplificações significativas das hipóteses e premissas, por exemplo, considerar: estado estado estacionário; homogeneidade espacial; mistura completa, etc

Portanto, são baseadas na suposição que os meios são geometricamente regulares e suas propriedades são espacialmente uniformes, por isso devem ser bem justificadas por obervações diretas ou simples adequação para a proposta pretendida.

2.3.2- Modelos abstratos matemáticos numéricos

Muitas vezes, os sistemas não podem ser considerados  como homogêneos, seus contornos não são polígonos regulares, há significativa heterogeneidade espacial, assim como variabilidade temporais, químicas multicomponentes, ou processos de transformação não lineares.

Nesses casos, essas questões são resolvidas por equações diferenciais que podem descrever um fluxo ou um balanço de massa de um poluente sobre células no espaço e/ou passos discretos no tempo.

Temos então, a aplicação dos métodos numéricos em que as equações são resolvidas utilizando técnicas de aproximações numéricas obtidas através da discretização do sistema ambiental que se quer modelar, e da solução de um sistema de equações com as incógntas obtidas da discretização.

As técnicas de soluções numéricas são geralmente requeridas para modelos que contam com significativa heterogeneidade espacial, variabilidade temporal, química multicomponente, ou processos de transformações não lineares.

Os modelos matemáticos

Por: Manoel Gomes

A REPRESENTAÇÃO DO MUNDO REAL É MUITO COMPLEXA. HÁ MUITOS FATORES COM CARACTERÍSTICAS PRÓPRIAS ENVOLVIDAS EM PROCESSOS FÍSICOS, QUÍMICOS E BIOLÓGICOS. EM RAZÃO DISSO É NECESSÁRIO UTILIZAR METODOLOGIAS, COMO A MODELAGEM MATEMÁTICA, QUE AUXILIAM NA QUANTIFICÇÃO DESSES FATORES CONTROLANTES.

A modelagem matemática ambiental.

(HÍDRIA)- As situações reais são em geral muito complexas para serem representadas na sua totalidade, pois há uma vasta gama de elementos e fatores envolvidos em muitos processos físicos, químicos, e biológicos, que dificultam em muito uma análise quantitativa dos sistemas envolvidos.

Tomemos como exemplo o ciclo hidrológico em bacias hidrográficas, sempre possível de representar em termos de modelos de fluxos e armazenamentos, como o representado na Figura 01.

Figura 01
O sistema: Bacia Hidrográfica.

Repare que toda entrada (input) de água no sistema bacia hidrográfica, se dá pela interceptação da precipitação dentro de seus limites, porém, a saída (output) dessa água do sistema é controlado por vários fatores, como a cobertura vegetal, a superfície topográfica, os solos e os aquíferos subterrâneos (Figura 02).

Figura 02
Representação dos fatores que influenciam
as características do escoamento numa bacia hidrográfica.

Cada um desses fatores, têm seus comportamentos organizados por processos físicos característicos, por exemplo, a retenção em solos e águas subterrâneas envolvem características texturais dos solos, como o conteúdo de argilas, siltes e areias, grau de arredondamento e seleção dos grãos, porosidades e permeabilidades. 

Perceba então, assim como os solos e aquíferos, cada fator de controle possui suas características próprias e devem ser levadas em conta para que a vazão final na saída, exutório da bacia seja estimada, tornando assim o sistema bacia hidrográfica bastante complexo.

A complexidade pode tornar-se maior, se inserirmos modificações no sistema como cultivos e irrigações, urbanizações e alterações nos canais, etc. Considere também, que até mesmo modificações nos regimes de chuvas devido a mudanças climáticas estão entre esses fatores.

O estudo e gerenciamento de todos esses fatores são de caráter multidisciplinar e devem levar em conta várias alternativas de planejamento, considerando as disponibilidades e usos presentes e futuros.

Em razão da quantidade de fatores e respectivas características, modificações, disponibilidades e usos ao longo do espaço e do tempo, é necessário utilizar metodologias que melhor quantifiquem esses fatores controlantes para auxiliar nas etapas de análises de alternativas e na tomada de decisão.

Essas alternativas envolvem a modelagem matemática aplicada aos sistemas ambientais, como no nosso exemplo, para uma bacia hidrográfica.

Uma definição de modelo e usos

Um modelo é definido como uma representação simplificada do sistema real que se deseja analisar. É feita através da representação de algum objeto ou sistema em alguma linguagem de fácil acesso e uso, com o objetivo de entendê-lo e buscar respostas perante diferentes entradas.

Repare que quanto mais fatores controlantes existirem e interagirem, mais complexos os sistemas e, consequentemente, serão mais desafiadores.

A Figura 03 nos mostra um cenário natural já bastante alterado devido às intervenções e atividades humanas, como edifícios em zona urbana; emissão de gases por indústrias; captação de água para abastecimento público, recarga induzida de aquífero; e lançamento de efluentes no rio.

Figura 03
Processos de transporte e transformação de contaminantes no meio ambiente. 
A compreensão destes caminhos e processos são críticos para prever:
 a exposição humana, efeitos na saúde e impactos no ecossistema.

Repare que as atividades humanas impactam o meio ambiente em vários de seus compartimentos: atmosfera, corpos hídricos, solos e águas subterrâneas.

Repare que os impactos alteram não só características físicas desses compartimentos, como o escoamento superficial em direção à drenagem do rio, fluxo das águas subterrâneas, e comportamento dos ventos nas zonas urbanas e rurais, mas também alteram características químicas, como a qualidade do ar, dos solos, e das águas superficiais e subterrâneas.

Repare ainda, que para complicar esse cenário, há humanos expostos a todos esses aspectos: emissões atmosféricas, lançamentos de efluentes e resíduos, que impactaram as características físicas e químicas originais do cenário ambiental.

Todos esses aspectos ambientais possuem substâncias químicas que podem tornar-se móveis e transportadas pelo ar, solo, e pelas águas superficiais e subterrâneas, até as populações humanas dispersas nas zonas urbanas e rurais do cenário, e que podem inalar, ingerir, ou expostas ao contato dermal com as diversas substâncias químicas mobilizadas.

Diante do cenário apresentado temos diversas perguntas para serem respondidas com o objetivo de garantir à saúde da população aos impactos decorrentes das diversas intervenções nos compartimentos ambientais. Essas perguntas podem ser:

• Qual a carga de nutriente que deve ser lançada no lago ou reservatório para reduzir e reverter uma eutrofização crônica e garantir a qualidade da água para consumo da população ?

• Qual é a contribuição devido às fontes industriais e agrícolas num problema de eutrofização ?

• Qual o provável efeito das reduções nas emissões de enxofre e matéria fina particulada para a atmosfera, associado à exposição e impacto na saúde da população ?

• Que efeito estas reduções terão sobre a acidificação de rios e córregos ?

• Que efeitos terão sobre a visibilidade ?

• Quanto tempo a água subterrânea permanecerá contaminada por pesticidas ?

• Quais são as implicações e riscos à saúde humana devido ao consumo de água contaminada por pesticidas ?

• Quais estratégias de remediação levariam a uma redução nestes riscos ?

• Quais produtos alternativos ou design desses produtos resultam na diminuição de impacto ambiental durante seu ciclo de vida ?

Todas estas perguntas levantadas pelas indústrias, comunidades, e fiscalizadores têm como objetivos determinar o tempo e como implementar os programas e controles ambientais.

Os modelos ambientais podem desempenhar um papel importante nas quantificações e análises em respostas a estas perguntas, e, juntamente com estudos de campo e laboratoriais, podem fornecer um melhor conhecimento, na busca do melhor gerenciamento da qualidade e sustentabilidade ambiental.

Nesse contexto, em conjunto com as observações de campo, métodos de amostragens, e análises laboratoriais, os modelos podem ser vistos como testadores de perguntas, ou seja, hipóteses decorrentes das diversas observações dos cenários propostos.

Idealmente, as observações, e a modelagem contribuem ainda para direcionar os estudos aos melhores pontos de amostragem para análises laboratoriais. Nesse sentido servem para melhorar a retroalimentação dos dados ambientais e garantir refinamentos e incertezas nas análises de alternativas propostas.

Um modelo não pode ser tratado como um objetivo, mas como uma ferramenta para atingir um determinado objetivo. Sendo assim, pode ser usado para fins de (i) previsão; (ii) entendimento dos processos; (iii) preenchimento de variáveis de interesse em um período sem levantamentos; e (iv) geração de hipóteses.

Portanto, pode ser utilizado para melhor entender o comportamento de um sistema e antecipar eventos, quantificando impactos de um determinado distúrbio ou anomalias no sistema, antes mesmo que ele ocorra, para que todas as medidas preventivas possam ser tomadas.

Um exemplo de aplicação da modelagem

Considerando o cenário apresentado com as várias intervenções humanas, e questões levantadas, podemos perceber neste estudo de caso, que há para os vários compartimentos ambientas, sequências de eventos em comum que levam a identificação, caracterização, e remediação de um resíduo perigoso. Em geral, pode ser aplicada a seguinte ordem de eventos:

• 1° evento: Identificação de substâncias com potenciais de serem liberadas nos compartimentos ambientais. Isto pode resultar numa rotina de monitoramento das concentrações do poluente numa área, através do conhecimento dos processos industriais da fabricação do poluente numa indústria; de pesquisas que identifiquem as causas de doenças ou quantidade de câncer numa comunidade; ou durante um estudo de avaliação impacto ambiental.

• 2° evento: Identificação de fontes potenciais ou suspeitas de contaminação. A fonte de um poluente é identificada num resíduo perigoso de uma indústria, ou um vazamento teórico pode ser simulado.

• 3° evento: Uso de um modelo de fluxo e transporte de contaminantes. É feita a modelagem ambiental para determinar quais concentrações atingirão áreas específicas de uma região ao longo do tempo, considerando em especial os receptores humanos expostos a essas concentrações.

• 4° evento: Análise dos resultados. Os resultados da modelagem, como a distribuição das concentrações na região de interesse ao longo do tempo, são usados nos cálculos de avaliação para estimar os riscos à saúde humana.

• 5° evento: Tomada de decisão.

Um plano de remediação é negociado entre os cidadãos, órgãos fiscalizadores e as partes responsáveis pelos resíduos perigosos.

As vantagens da aplicação de modelos

Se usarmos a modelagem como uma representação de alguma realidade, teremos algumas vantagens, como:

• É mais barato analisar um sistema com o uso de modelos do que uma análise de um sistema em escala real.

• O custo de cometer erros e/ou realizar experiências em um sistema em escala real é muito maior do que o custo da exploração intensiva num modelo.

• Os processos de tentativa e erro podem ser explorados intensivamente, sendo assim, são ferramentas de aprendizado para a compreensão do sistema, concepção de novas idéias, e linhas de ação.

• Conferem flexibilidade às análises porque é possível “encurtar” o tempo, ou seja, permitir que muitos anos sejam analisados em tempos extremamente curtos.

• Diferentes alternativas podem ser analisadas muitas vezes mediante simples alterações de parâmetros.

• Pode ser útil quando muitas alternativas precisam ser comparadas a partir de uma única base de dados, de modo que, apesar dos dados numéricos não serem necessariamente exatos, os resultados comparativos podem mostrar que uma alternativa é superior às demais, e geralmente válida.

Sobre resultados imperfeitos e incertezas

Modelar e simplificar são conceitos indissociáveis. Como o processo de modelagem simplifica a realidade, haverá prejuízo da representatividade, e se levada a níveis inadequados pode comprometer a utilização do modelo para os objetivos pretendidos.

As simulações são respostas de simplificações de sistemas reais complexos, e portanto, os resultados já são naturalmente imperfeitos. Quanto menos informações disponíveis, maiores são as incertezas dos prognósticos resultantes dos modelos.

Por outro lado, os dados também permitem aferir os modelos matemáticos e reduzir as incertezas da modelagem na estimativa das variáveis de interesse. Atualmente, os modelos são componentes essenciais nos sistemas de suporte de dados, ou seja, a utilização de modelos é o que diferencia um sistema de suporte às decisões de um simples banco de dados.

Isso significa que a modelagem e o monitoramento devem caminhar juntos rumo ao diagnóstico mais preciso dos efeitos sobre um sistema de um determinado fenômeno.

As metodologias apresentadas na nossa disciplina são baseadas na representação do sistema físico por meio de modelos estabelecidos por funções matemáticas, empíricas e conceituais. É por exemplo, assim que é modelamos parte do ciclo hidrológico, hidrodinâmico, químico e biológico.

Através da utilização de um modelo para análise de um projeto, o analista fica mais próximo da realidade física, resultando numa solução mais econômica e segura. O julgamento desse processo físico é indispensável ao analista em qualquer fase da utilização do modelo, pois a análise das alternativas de uso e a conclusão dos resultados devem ser elaboradas para que o modelo tenha real utilidade.

O conceito de proteção dos solos: O início

Por: Manoel Gomes

O SOLO FOI CONSIDERADO POR MUITO TEMPO UM RECEPTOR ILIMITADO DE SUBSTÂNCIAS NOCIVAS, MAS ISSO COMEÇOU A MUDAR NA DÉCADA DE 70.

O solo considerado por muito tempo um receptor ilimitado de substâncias nocivas.

(HÍDRIA)- O conceito de proteção dos solos foi o último a ser abordado nas políticas ambientais dos países industrializados, bem como após os problemas ambientais decorrentes da poluição das águas terem sido tematizados e tratados.

Até então o solo foi considerado por muito tempo um receptor ilimitado de substâncias nocivas descartáveis, como o lixo doméstico e os resíduos industriais, com base no suposto poder de autodepuração, que leva ao saneamento dos impactos criados.

A partir da década de 70, isso começou a mudar, e o sinal de alerta foi dado pelo caso de Love Canal, nos Estados Unidos, que mostrou a complexidade e gravidade desse tipo de contaminação, provocado pela disposição irregular de resíduos industriais ao longo de 30 anos; e historicamente, deu origem a uma das primeiras leis sobre áreas contaminadas.

O caso Love Canal nos Estados Unidos acendeu o alerta sobre as áreas contaminadas.

Entretanto, aqui no Brasil, o conceito de áreas contaminadas, como um local cujo solo sofreu dano ambiental significativo que o impede de assumir suas funções naturais ou legalmente garantidas, é relativamente recente na nossa política ambiental.

O gerenciamento de áreas contaminadas tem como marco inicial, o estado de São Paulo em especial na Região Metropolitana de São Paulo devido ao forte crescimento industrial, sobretudo a partir dos anos 1950, muito antes da criação das primeiras normas ambientais que regulariam a emissão de poluentes industriais no meio ambiente, e que desencadearia adiante a formação dos chamados passivos ambientais.

Em 2002 o assunto passa a ser tratado com mais atenção e especificidade, com destaque sobre a importância de mobilizar ações para a reabilitação de áreas contaminadas de forma específica, assim como definir os órgãos que deveriam se responsabilizar sobre as questões das áreas contaminadas no estado (Resolução Conjunta SS/SMA nº 01 entre as Secretarias de Saúde e do Meio Ambiente).

 A Companhia Ambiental do Estado de São Paulo (CETESB) ficou responsável por monitorar as áreas contaminadas e propor ações para remediações e reabilitações; e assim, estabeleceu uma parceria com o governo da Alemanha para capacitar equipes, e dessa parceria foi publicado em 1999 o Manual de Gerenciamento de Áreas Contaminadas, e que apresenta como objetivo de gerenciamento de áreas contaminadas:

... minimizar os riscos a que estão sujeitos a população e o meio ambiente, em virtude da existência destas áreas, por meio de um conjunto de medidas que assegurem o conhecimento das características dessas áreas e dos impactos por elas causadas, propiciando os instrumentos necessários à tomada de decisão quanto às formas de intervenção mais adequadas.

Para assegurar o conhecimento das características das áreas e impactos, e propiciar instrumentos à tomada de decisão quanto às intervenções mais adequadas, o manual apresenta como estratégia para o gerenciamento uma estrutura constituída por dois processos principais, denominados: 

1. Processo de identificação; e,
2. Processo de recuperação. 

E cada um desses processos é constituído por etapas sequenciais em que a informação obtida em cada etapa é a base para a execução da etapa seguinte.

Adicionalmente, também foram publicados o Relatório de Estabelecimento de Valores Orientadores para Solos e Águas Subterrâneas; o Guia para Avaliação do Potencial de Contaminação em Imóveis; e o Procedimento para Identificação do Potencial de Contaminação em Postos de Combustíveis com objetivos de orientar empreendedores por meio de recomendações para a identificação de possíveis contaminações em imóveis.

A seguir em 2000 são publicados o Procedimento para Ação Corretiva em Postos de Combustíveis, e Procedimentos de Gerenciamento de Áreas Contaminadas.

É de se notar que a lei nº 9.999 de 09 de junho de 1998, altera a lei nº 9.472 de 30 de dezembro de 1996, que disciplina o uso de áreas industriais. Nela observa-se no seu artigo 1º, que nas Zonas de Uso Predominantemente Industrial (ZUPI) poderão ser admitidos os usos residencial, comercial, prestação de serviços e institucional, quando se tratar de zona que tenha sofrido descaracterização significativa do uso industrial e não haja contaminação da área, mediante parecer técnico do órgão ambiental estadual, desde que o uso pretendido seja permitido pela legislação municipal.

Diante dessa alteração e possibilidade de admissão de usos em áreas que tenham sofrido descaracterização, foram publicados ainda em 2000, os Valores Orientadores para Solos e Águas Subaterrâneas, e as Ações Corretivas Baseadas em Risco Aplicadas a Áreas Contaminadas com Hidrocarbonetos Derivados de Petróleo e Outros Combustíveis Líquidos.

Toda essa instrumentalização culminou com a publicação da Resolução SMA nº 05 de 28 de março de 2001, que dispõe sobre a aplicação e o licenciamento ambiental das fontes de poluição a que se refere à Resolução CONAMA nº 273 de 29 de novembro de 2000.

Interessante, foi que essas Resoluções deram impulso significativo a temática sobre o impacto em solos e águas subterrâneas provenientes de fontes de poluição, hidrogeologia e hidroquímica, e ao mercado voltado ao diagnóstico de passivos ambientais.

As legislações deram um impulso significativo ao diagnóstico de remediação de áreas contaminadas.

E assim, em maio de 2002, mais um passo sobre o conceito de proteção dos solos foi dado, e a CETESB divulgou pela primeira vez o Cadastro de Áreas Contaminadas, que mostrava na época, 255 áreas cadastradas no estado de São Paulo; e desde então a lista é atualizada continuamente.

A realimentação

Por Manoel Gomes

A NOÇÃO DE SISTEMAS COM REALIMENTAÇÃO, É IMPORTANTE PARA O ENTENDIMENDO DE SISTEMAS AUTOREGULADORES.

A realimentação

(HÍDRIA)- UM DOS CONCEITOS mais importantes para criar uma compreensão racional de Gaia é a noção de realimentação (feedback), que foi formalmente desenvolvida como ciência da cibernética por Nurbert-Weiner e outros nas décadas de 1940 e 1950, mas cujas origens mais remotas, remontam a invenções como o regulador da máquina de vapor de James Watt.

A própria palavra realimentação é evocativa da noção de que a natureza não passa de uma coleção determinística de complexas partes em interação. Podemos pensar nos circuitos de realimentação como círculos de participação, como manifestações dos modos em que a profunda, espantosa sensibilidade da natureza se organiza em relações significativas que trazem a constância ou a mudança.

Um sistema com realimentação é um sistema em que a mudança num de seus componentes se propaga ao redor de um circuito de componentes inter-relacionados até que, por fim, o componente original experimenta uma nova mudança. 

Os circuitos de realimentação podem ser negativos ou positivos. Numa realimentação negativa, a mudança inicial é contrariada, enquanto numa realimentação positiva a mudança inicial é amplificada.

Primeiro vamos observar um sistema com uma realimentação negativa simples. Observe que temos na figura, duas partes ou componentes que interagem: a fome e o consumo de comida. Observe que a fome e o consumo de comida estão ligados com setas que representam acoplamentos.

Sistema com realimentação negativa. Interação entre a fome e o consumo de comida.

As setas são de dois tipos: contínuas e tracejadas. Uma seta contínua representa um acoplamento direto em que um aumento no componente no início da seta causa um aumento no componente na ponta da seta, e vice-versa. Inversamente uma seta tracejada representa um acoplamento inverso em que um aumento no componente no início da seta causa um decréscimo no componente da ponta e vice-versa.

Em nossa realimentação negativa simples, se a fome aumenta, o consumo de comida aumenta, o que reduz a fome. A realimentação, portanto contrariou um aumento inicial da fome, desencadeando o consumo de comida. 

Vamos rodar pelo circuito mais algumas vezes para explorar seu comportamento a longo prazo. Agora que a fome foi reduzida, o consumo de comida vai baixar, o que vai acabar aumentando a fome, trazendo-nos de volta à situação inicial. Não importa por quanto tempo rodemos pelo circuito, a fome e o consumo de comida vão oscilar em torno de valores médios e jamais vão aumentar ou diminuir sem limite. Esse circuito, como todas as realimentações negativas, é autoregulador.

Acoplamentos diretos e indiretos.

A outra relação básica é a realimentação positiva. A figura apresenta um diagrama de um sistema simples dessa espécie. Nesse exemplo, só existem setas contínuas. Isso significa que, se minhas percepções ficam distorcidas, minha "paranóia" cresce, o que por sua vez dá o retorno aumentando minhas percepções distorcidas, e assim por diante. 

O resultado é que tanto a "paranóia" quanto as percepções distorcidas crescem sem limite. Isso é só um clássico ciclo vicioso.

Sistema com realientação positiva.
Um exemplo de ciclo "vicioso" entre paranóia e percepções distorcidas.

Já que o sistema não possui tendência para autoregulação, imagine que minhas percepções distorcidas me causem tamanha angústia que resolvo falar da minha situação com um amigo íntimo ou, quem sabe, prefiro consultar um terapeuta.  De um modo ou de outro, se a ajuda tem êxito em reduzir as percepções distorcidas, agora a mudança está na direção oposta em vez de um crescimento ilimitado, temos um decréscimo potencialmente ilimitado, um ciclo virtuoso que me leva a níveis crescentes de sanidade e bem estar. 

Observe que não há autoregulação emergente na realimentação positiva, há somente mudança constante, para mais e mais ou para menos e menos.

Um sistema em realimentação negativa, quando exposto à mudança, é negativo com relação a ela, preferindo continuar onde está. Um sistema em realimentação positiva, por outro lado, adora mudar, é extremamente “positivo” com relação a isso.

Na realidade, nem realimentações negativas e positivas podem funcionar sem sensores que detectem desvios mínimos de um ponto determinado. Esses desvios são amplificados antes que o sinal seja mandado de volta ao componente original.

Em Gaia, grande parte da amplificação acontece devido à surpreendente capacidade que todos os seres vivos têm para o crescimento exponencial. Um exemplo clássico vem do mundo das bactérias, em que divisões desenfreadas de uma pequena população inicial gerariam, numa questão de dias, um tal número de novas células que sua massa seria igual à da Terra.

Em Gaia a receptividade extremamente delicada dos seres vivos a seus entornos age como um sensor ambiental para o planeta como um todo.