Projectos dos Detectives do Clima 2022-2023
Título do projeto: Os líquenes são bio-indicadores adequados para a análise da qualidade do ar?
Equipe: CC MERCEDES
Colégio Mercedes Santander Espanha 10 A idade do aluno: 14-15 anos, 16-17 anos
Os líquenes são bio-indicadores adequados para a análise da qualidade do ar?
Serão os líquidos bioindicadores adequados para analisar a qualidade do ar?
Os líquenes são organismos simbióticos entre um fungo e uma alga ou cianobactéria. São de grande importância ecológica como bioindicadores devido à sua sensibilidade às alterações da composição do ar e à presença de poluentes. Isto porque são capazes de acumular nos seus tecidos poluentes atmosféricos como metais pesados, óxidos de azoto e dióxido de enxofre, o que lhes permite refletir a concentração destes poluentes no ar. Além disso, os líquenes têm um crescimento lento e são muito resistentes, o que lhes permite serem utilizados como indicadores a longo prazo.
Entre os poluentes mais comuns nas cidades encontram-se as partículas em suspensão no ar de diâmetro igual ou inferior a 10 micrómetros (PM10). Podem ser emitidas por fontes naturais, como poeiras e areia do solo, ou por fontes antropogénicas, como o tráfego, as emissões industriais e a queima de combustíveis fósseis.
As PM10 são medidas em microgramas por metro cúbico (µg/m3), que é uma unidade de medida utilizada para expressar a concentração de partículas no ar. Níveis elevados podem ter efeitos prejudiciais para a saúde humana, especialmente para pessoas com doenças respiratórias e cardiovasculares, e podem contribuir para a poluição atmosférica e as alterações climáticas. A monitorização e o controlo dos níveis de PM10 são, por conseguinte, importantes para proteger a saúde pública e o ambiente.
Os níveis de PM10 no ar são geralmente classificados em quatro categorias, de acordo com a sua concentração:
- Ótimo: Inferior a 50 µg/m3
- Moderado: Entre 50 e 150 µg/m3
- Nocivo para a saúde de grupos sensíveis: Entre 150 e 250 µg/m3
- Nocivo para a saúde em geral: Mais de 250 µg/m3
Na cidade de Santander, de acordo com dados da Rede de Qualidade do Ar, tivemos níveis bons a moderados em 2022.
Os líquenes são organismos simbióticos entre um hongo e uma alga ou cianobactéria. Têm uma grande importância ecológica como bioindicadores devido à sua sensibilidade às mudanças na composição do ar e à presença de contaminantes. Isto deve-se ao facto de serem capazes de acumular contaminantes atmosféricos como metais pesados, óxidos de nitrogénio e dióxido de azufre nos seus tecidos, o que permite refletir a concentração destes contaminantes no ar. Além disso, os líquenes têm um crescimento lento e são muito resistentes, o que permite que sejam utilizados como indicadores a longo prazo.
Entre os contaminantes mais habituais nas cidades estão as partículas suspensas no ar de diâmetro menor ou igual a 10 micrómetros (PM10). Podem ser emitidas por fontes naturais como o polvo e a arena do solo, ou por fontes antropogénicas como o tráfico, as emissões industriais e a queima de combustíveis fósseis.
A medição de PM10 é efectuada em microgramas por metro cúbico (µg/m3), que é uma unidade de medida utilizada para exprimir a concentração de partículas no ar. Os níveis elevados podem ter efeitos prejudiciais para a saúde humana, especialmente para pessoas com doenças respiratórias e cardiovasculares, e podem contribuir para a contaminação do ar e para a mudança climática. Por isso, a vigilância e o controlo dos níveis de PM10 são importantes para proteger a saúde pública e o meio ambiente.
Os níveis de PM10 no ar são geralmente classificados em quatro categorias, de acordo com a sua concentração:
- Bom: Menos de 50 µg/m3
- Moderado: Entre 50 e 150 µg/m3
- Perigoso para a saúde de grupos sensíveis: Entre 150 e 250 µg/m3
- Perigoso para a saúde em geral: Más de 250 µg/m3
Na cidade de Santander, de acordo com os dados da Red de Calidad del Aire, tivemos em 2022 níveis entre bons e moderados.
Analisámos várias ruas de forma independente (pelo menos 3 ruas por aluno ou grupo) e sem qualquer indicação ou seleção prévia da zona, de modo a dispormos de dados aleatórios. Inicialmente efectuámos a análise na rua onde se situa a escola para uniformizar os critérios, dado que se trata de um dado muito subjetivo, foram utilizados quatro níveis de densidade como referência (0 = Sem líquenes; 1 = Pouca presença; 2 = Média densidade; 3 = Alta densidade).
Foram analisadas um mínimo de 10 árvores e um máximo de 30 árvores por cada zona, tendo sido visitadas diversas zonas, como parques e jardins, ruas pedonais, ruas com elevada densidade de tráfego, ruas comerciais, etc. Além disso, foi registado o número de veículos motorizados em 5 minutos como referência. Nesta contagem, foram excluídos os veículos eléctricos, uma vez que não geram partículas poluentes. No total, foram analisados 25 locais diferentes, com um total de 382 árvores. Os dados foram registados numa tabela EXCEL e os valores médios de líquenes foram calculados e comparados com a densidade de tráfego em 5 minutos de observação.
Ao analisarmos graficamente os nossos resultados, não observámos uma correlação direta entre a densidade de líquenes e a densidade do tráfego. Há algumas circunstâncias marcantes, como o facto de o maior número de carros em 5 minutos (76) coincidir com a ausência total de líquenes, o que era de esperar. No entanto, também era de esperar que os valores de densidade liquénica nas duas ruas pedonais fossem significativamente mais elevados do que no resto, mas em ambas, apesar de serem níveis elevados, não há grande diferença com outras zonas onde há trânsito. Há mesmo zonas com muito trânsito que têm uma densidade liquénica superior à de uma das ruas pedonais.
Hemos analizado diversas calles de manera independiente (al menos 3 calles por alumno o grupo) y sin ningún tipo de indicación o selección previa de la zona, con el fin de disponer de disponer de datos aleatorios. Inicialmente hemos realizado el análisis en la calle donde se encuentra ubicado el colegio con el fin de unificar criterios, dado que este es un dato muy subjetivo, se han usado como referencia cuatro niveles de densidad (0 = Sin líquenes; 1 = Poca presencia; 2 = Densidad media; 3 = Densidad alta).
Se han analizado un mínimo de 10 árboles y un máximo de 30 por cada zona, habiéndose visitado zonas variadas tales como parques y jardines, calles peatonales, calles de alta densidad de tráfico, comerciales... además se ha registrado el número de vehículos motorizados en 5 minutos, como referencia. Neste conteúdo foram excluídos os veículos eléctricos dado que não geram partículas contaminantes. En total se han analizado 25 localizaciones diferentes, con un total de 382 árboles. Os dados foram registados numa tabela de EXCEL e foram calculados os valores médios de líquenes e foram comparados com a densidade de tráfico em 5 minutos de observação.
Al analizar gráficamente nuestros resultados no observamos una correlación direta entre la densidad de líquenes y la densidad del tráfico. Si que aprecian algunas circunstancias llamativas como que el mayor número de coches en 5 minutos (76), coincide con ausencia total de líquenes, cosa que era esperable. Sin embargo también era esperable que los valores de densidad de líquenes en las dos calles peatonales fueran significativamente mayores que en el resto pero en ambos, aunque son niveles altos, no hay mucha diferencia con otras zonas en las que si hay tráfico. Incluso hay zonas con mucho tráfico que tiene una mayor densidad de líquenes que una de las calles peatonales
Os nossos resultados levam-nos a pensar que existe um erro na abordagem do trabalho que deve ser tido em conta em futuros projectos nesta linha.
- O clima ou a localização das ruas pode levar a uma maior circulação de ar e, por conseguinte, a um ar mais limpo.
- Análise no local das partículas PM10 ou dados para cada rua/zona da cidade nos registos estudados.
- Observámos árvores de diferentes idades na mesma rua e, em alguns casos, árvores jovens com líquenes, enquanto as que estão na zona há mais tempo têm menos líquenes ou o contrário, pelo que o grau inicial de líquenes é também um fator a considerar.
- Existe um elevado grau de subjetividade na consideração das densidades liquénicas. Deveria ser possível fazê-lo de uma forma mais subjectiva para tornar a análise mais fiável, através da análise de imagens por computador.
- O tipo de líquen pode também ter diferentes taxas de crescimento e, por conseguinte, ser significativo no resultado, tal como o tipo de árvore.
- A análise do tráfego rodoviário que efectuámos pode não ser significativa para o tráfego real na zona, embora tenhamos tentado compensar este facto contando em ruas diferentes a horas diferentes. Seria preferível dispor de dados reais sobre o tráfego, gravação de câmaras de 24 horas ou repetição nas mesmas ruas a diferentes horas durante um período de tempo mais longo.
Em conclusão, é de esperar que haja uma maior densidade de líquenes em zonas com menos tráfego e, observacionalmente, temos essa sensação. Não encontrámos resultados significativos, mas pensamos que isso se deve a erros na conceção da experiência.
No entanto, acreditamos que este sistema pode ser útil se as cidades com características semelhantes forem comparadas da mesma forma.
Os nossos resultados levaram-nos a pensar que existe um erro no planeamento do trabalho que deve ser tido em conta nos próximos projectos nesta linha.
- A climatologia ou a localização das calçadas podem provocar maiores circulações de ar e, por conseguinte, maior limpeza do ar
- Análisis in situ de partículas MP10 ou dados de cada calle o zona de la ciudad en los registros estudiados.
- Hemos observado árboles de diferentes edades en la misma calle, y en algunos casos árboles jóvenes con líquenes mientras que los que llevan mas tiempo en la zona presentan menos líquenes o al revés, por lo que el grado inicial de los mismos también es un dato que habría que considerar.
- Existe uma elevada subjetividade na consideração das densidades de líquenes. Deveria ser possível fazê-lo de forma mais subjectiva para que a fiabilidade da análise seja maior, tal vez através da análise de imagens por ordenador.
- O tipo de líquen também pode ter diferentes velocidades de crescimento e, por isso, ser significativo no resultado, da mesma forma que o tipo de arbusto.
- El análisis del tráfico rodado que hemos realizado puede no ser significativo del tráfico real de la zona, aunque hemos intentado compensarlo haciendo los conteos en diferentes calles y a diferentes horas. Sería preferible contar con los datos reales del trafico mediante cámaras de grabación 24h o repetición en las mismas calles a diferentes horas durante un periodo mayor de tiempo.
Em conclusão, mesmo que seja expetável que haja uma maior densidade de líquenes em zonas com menos tráfego e observacionalmente tenhamos essa sensação, não encontrámos resultados significativos, mas pensamos que isso se deve aos erros no desenho da experiência.
Sin embargo creemos que este sistema sí que puede ser útil si se comparan del mismo modo ciudades de características similares.
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Este projeto foi traduzido automaticamente para inglês.
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