Sistemul Informational Decizional de Supraveghere a Calitatii Aerului In Municipiul Brasov In Perioada 2013 2014

Cuprins

I. Introducere

II. Analiza stadiului actual al cercetării la nivel național și internațional privind sistemul informațional decizional de supraveghere a calității aerului

2.1 Legislația privind calitatea aerului în România

2.2 Planul Național de Acțiune pentru Protecția Atmosferei

2.3 Starea calității aerului în municipiul Brașov

Fig. 2.4: Evoluția maximelor lunare ale mediilor zilnice de SO2

III Cadrul natural al zonei studiate

3.1 Date generale

3.2 Așezarea geografică

3.3 Relief

3.4 Climă

3.5 Hidrologie

IV. Contribuții teoretice și aplicative la soluționarea temei abordate

4.1 Material și metoda de cercetare

4.1.1 Structura generală a stației automate de monitorizare a calității aerului

4.1.2 Informații privind tehnicile de măsurare

4.1.3 Structura rețelei de monitorizare a calității aerului din municipiul Brașov

4.1.4: Prelucrarea statistică a datelor înregistrate

Organizarea datelor pentru analiză

Selectarea unor seturi de date

Pașii analizei statistice cu SPSS

4.2 Baza de date colectată

4.2.1 Metode statistice aplicate

4.2.2 Testul T

4.3 Rezultate experimentale privind fluxul informațional de supraveghere a calității aerului în municipiul Brașov

V. Concluzii

VI. Bibliografie

VII. ANEXE

7.1 Anexa 1:

I. Introducere

Prezentul proiect are ca scop principal studiul evoluției calității aerului din municipiul Brașov.

Date inițiale:

Surse de poluare atmosferică in zona de studiu;

Sisteme de monitorizare a calității aerului in teritoriul analizat;

Probleme de mediu privind calitatea aerului – istoricul poluării, prognoze pe termen scurt;

Analiza curbelor de regim ale poluanților atmosferici cu risc potențial in zona de studiu.

Poluarea atmosferică este rezultatul emisiei de substanțe dăunătoare organismelor vii în atmosferă. Poluanții din următoarele categorii: oxizii de sulf și azot, cloro-fluoro-carburile, dioxidul de carbon, monoxidul de carbon, și funinginea (cărbunele) sunt principalii contribuitori la poluarea atmosferică. Poluarea atmosferică poate afecta de asemenea ecosistemele acvatice și terestre dacă poluanții se dizolvă în apă sau precipită sub forma de ploaie.

Sursele naturale de poluare a aerului nu provoacă decât în mod excepțional poluări importante ale atmosferei. Cea mai comună dintre poluările naturale este poluarea cu pulberi provenite din erodarea straturilor superficiale ale solului, ridicate de vânt până la o anumită altitudine. Furtunile de praf pot constitui uneori factori de poluare care pot influența și asupra sănătății populației, în apropierea unor zone aride sau de deșert. În anumite condiții meteorologice s-au semnalat transporturi masive de praf de sol până la distanțe apreciabile de locul de producere, fenomen care s-a observat și în țara noastră.

De asemenea între sursele naturale de poluare putem specifica erupțiile vulcanice, emanațiile de gaze din sol, poluarea produsă de procese naturale de descompunere în sol a substanțelor organice, incendiile din păduri.

Surse importante de emisii de pulberi și gaze implicate în poluarea atmosferică a municipiului Brașov sunt generate de agenții economici: CET Brașov, Prescom, Carmeuse, Stațiile de betoane ale SERCONS și RECON și poluarea rezultată din traficul rutier.

Obiective specifice

Identificarea particularităților emisiei agenților poluanți în zona studiului

Evaluarea riscului potențial de contaminare a aerului ambiental de către un anumit generator de agenți poluanți.

Colectarea datelor de calitate a aerului provenite din rețeaua de supraveghere a poluării de impact din municipiul Brașov.

Analiza statistică a bazei de date cu concentrațiile de poluanți înregistrați de către stațiile automate de monitorizare a calității aerului BV-1, BV-2, BV-3, BV-4 și BV-5.

analiza concentrațiilor parametrilor înregistrați la aceeași oră în decursul unei luni calendaristice în scopul identificării tendințelor de evoluție a parametrilor;

realizarea histogramelor de distribuție a noxelor și a parametrilor meteorologici;

interpretarea rezultatelor analizei statistice a datelor înregistrate în contextul “cauză-efect”.

II. Analiza stadiului actual al cercetării la nivel național și internațional privind sistemul informațional decizional de supraveghere a calității aerului

În conformitate cu prevederile Legii nr. 104/2011 privind calitatea aerului înconjurător responsabilitatea privind monitorizarea calității aerului înconjurător în România revine autorităților pentru protecția mediului.

Poluanții monitorizați, valorile limită, metodele de măsurare, pragurile de alertă și de informare și criteriile de amplasare a punctelor de monitorizare sunt stabilite de legislația națională privind protecția atmosferei. Acestea sunt conforme cerințelor prevăzute de reglementările europene. În prezent RNMCA efectuează măsurători continue de dioxid de sulf (SO2), ozon (O3), oxizi de azot (NOx), monoxid de carbon (CO), particule în suspensie (PM10 și PM2.5), benzen (C6H6), plumb (Pb) (RNMCA, 2013). Calitatea aerului în fiecare stație este reprezentată prin indici de calitate sugestivi, care sunt stabiliți pe baza valorilor concentrațiilor principalilor poluanți atmosferici măsurați (RNMCA, 2013).

În România, în prezent, sunt amplasate 142 stații de monitorizare continuă a calității aerului, dotate cu echipamente automate pentru măsurarea concentrațiilor principalilor poluanți atmosferici. RNMCA cuprinde 41 de centre locale, care colectează și transmit panourilor de informare a publicului datele furnizate de stații. Dupa validarea primară le transmit spre certificare Laboratorului Național de Referință pentru Calitatea Aerului (LNRCA) din cadrul Agenției Naționale pentru Protecția Mediului (RNMCA, 2013).

2.1 Legislația privind calitatea aerului în România

Definiții:

plan de acțiune calitătii aerului– conține toate măsurile / acțiunile luate într-o perioadă de până la 3 zile, în eventualitatea unui episod de poluare generat de un poluant ce depășește valoarea limită – acestea sunt de obicei numite planuri pe termen scurt;

plan integrat de gestionare a calității aerului, denumit în continuare plan integrat de gestionare, reprezintă totalitatea măsurilor/acțiunilor ce se desfășoară pe o durată de maximum 3 zile, în cazul apariției unui episod de poluare generat de cel puțin 2 poluanți, în vederea încadrării sub valoarea limită;

program de gestionare a calității aerului, denumit în continuare program de gestionare, reprezintă totalitatea măsurilor/acțiunilor ce se desfășoară într-o perioadă nu mai mare de 5 ani, în zonele și aglomerările unde pentru unul dintre poluanți se constată depășiri ale valorilor limită și/sau ale valorilor țintă, în vederea încadrării sub aceste valori;

program integrat de gestionare a calității aerului, denumit în continuare program integrat de gestionare, reprezintă totalitatea măsurilor/acțiunilor ce se desfășoară într-o perioadă nu mai mare de 5 ani, în zonele și aglomerările unde pentru cel puțin 2 poluanți se constată depășiri ale valorilor limită și/sau ale valorilor țintă, în vederea încadrării sub aceste valori;

episod de poluare – perioada de timp în care concentrațiile unuia sau mai multor poluanți au atins și/sau depășit pragul de alertă (condițiile meteorologice sunt principalul mijloc de apariție al acestor episoade);

Legislația română cu privire la valorile limită pentru poluanții atmosferici în aerul ambiant conține o legislație primară (ANPM 2013), secundară și terțiară după cum urmează:

Legislația primară:

Legea Protecției Atmosferei – OUG nr.243/ 2000, aprobată prin Legea nr.655/2001;

Legislația secundară:

HG nr. 543/ 2004 cu privire la dezvoltarea și implementarea Planurilor și Programelor de Management al Calității Aerului ;

HG nr. 586/ 2004 cu privire la Sistemul Național de Evaluare și Management Integrat al Calității Aerului ;

HG nr. 738/ 2004 cu privire la Planul Național de Acțiune pentru Protecția Atmosferei ;

HG nr.731/ 2004 pentru aprobarea Strategiei naționale privind protecția atmosferei ;

Legislația terțiară:

OM nr. 592/ 2002 cu privire la valorile limită pentru poluanții atmosferici ;

OM nr. 745/ 2002 cu privire la clasificarea zonelor și aglomerărilor pentru evaluarea calității aerului ;

OM nr. 35/ 2007 privind aprobarea Metodologiei de elaborare și punere în aplicare a planurilor și programelor de gestionare a calității aerului ;

OM nr. 448/ 2007 pentru aprobarea Normativului privind evaluarea pentru arsen, cadmiu, mercur, nichel și hidrocarburi aromatice policiclice în aerul înconjurător;

Legea nr.104/15.06.2011 privind calitatea aerului înconjurător publicată în Monitorul Oficial al României, Partea I, nr. 452 din 28 iunie 2011 are ca scop protejarea mediului ca întreg și a sănătății umane prin reglementarea măsurilor destinate menținerii calității aerului înconjurător, acolo unde aceasta corespunde obiectivelor pentru calitatea aerului înconjurător stabilite prin prezenta lege și îmbunătățirea acesteia în celelalte cazuri (RNMCA, 2013).

legea crează cadrul legal pentru reglementarea măsurilor destinate menținerii și îmbunătățirii calității aerului, după caz, pe baza obiectivelor pentru calitatea aerului stabilite, asigurând alinierea legislației naționale la standardele europene în domeniu și îndeplinirea obligațiilor României ca stat membru al Uniunii Europene.

legea asigură transpunerea:

– Directivei 2008/50/CE a Parlamentului European și a Consiliului din 21 mai 2008 privind calitatea aerului înconjurător și un aer mai curat pentru Europa, publicată în Jurnalul Oficial al Uniunii Europene L152 din data de 11.06.2008 (RNMCA, 2013).

– Directivei 2004/107/CE a Parlamentului European si a Consiliului privind arsenul, cadmiul, mercurul, nichelul și hidrocarburile aromatice policiclice în aerul înconjurător, publicată în Jurnalul Oficial al Uniunii Europene L23 din data de 26.01.2005.

– Totodată se crează cadrul organizatoric, instituțional și legal de cooperare între autoritățile și instituțiile publice, cu competențe în domeniu, în scopul evaluării și gestionării calității aerului, în mod unitar, pe întreg teritoriul României, precum și pentru informarea populației și a organismelor europene și internaționale privind calitatea aerului (RNMCA, 2013).

2.2 Planul Național de Acțiune pentru Protecția Atmosferei

Acest plan (ANPM, 2013) stabilește patru obiective după cum urmează:

Pastrarea unei calități bune a aerului în zonele și aglomerările unde concentrațiile sunt sub limitele stabilite de legislație.

Ameliorarea calității aerului în zonele și aglomerările unde concentrațiile depășesc limitele.

Luarea măsurilor necesare pentru a reduce și elimina impactul negativ asupra mediului, inclusiv în context transfrontalier.

Îndeplinirea obligațiilor asumate prin convenții internaționale și participarea la cooperarea internațională din acest domeniu.

Planurile și programele de management al calității aerului dezvoltate pentru zone și aglomerări sunt mijloace importante de îndeplinire a acestor obiective. Monitorizarea progresului în respectarea termenului de implementare a fost la fel de importantă ca determinarea autorităților de la toate nivelurile, inclusiv sectorul privat, să participe și să-și asume responsabilități (ANPM, 2013) .

Planul național de acțiune în domeniul protecției atmosferei (ANPM, 2013) aprobat prin HG nr.738/2004 stabilește măsuri care trebuie întreprinse în vederea atingerii obiectivelor-cheie ale strategiei naționale pentru protecția atmosferei. Realizarea acțiunilor implică obligații și din partea titularilor activităților care dețin surse de emisie a poluanților atmosferici.

În cazul depășirilor valorilor prag trebuie luate următoarele măsuri:

Identificarea cauzelor și evidențierea pe hartă a acestora;

Informarea ministerului în legătură cu măsurile ce trebuie luate;

Informarea autorităților administrative locale, a operatorilor instalațiilor și a autorității de sănătate publică locală;

Eminegativ asupra mediului, inclusiv în context transfrontalier.

Îndeplinirea obligațiilor asumate prin convenții internaționale și participarea la cooperarea internațională din acest domeniu.

Planurile și programele de management al calității aerului dezvoltate pentru zone și aglomerări sunt mijloace importante de îndeplinire a acestor obiective. Monitorizarea progresului în respectarea termenului de implementare a fost la fel de importantă ca determinarea autorităților de la toate nivelurile, inclusiv sectorul privat, să participe și să-și asume responsabilități (ANPM, 2013) .

Planul național de acțiune în domeniul protecției atmosferei (ANPM, 2013) aprobat prin HG nr.738/2004 stabilește măsuri care trebuie întreprinse în vederea atingerii obiectivelor-cheie ale strategiei naționale pentru protecția atmosferei. Realizarea acțiunilor implică obligații și din partea titularilor activităților care dețin surse de emisie a poluanților atmosferici.

În cazul depășirilor valorilor prag trebuie luate următoarele măsuri:

Identificarea cauzelor și evidențierea pe hartă a acestora;

Informarea ministerului în legătură cu măsurile ce trebuie luate;

Informarea autorităților administrative locale, a operatorilor instalațiilor și a autorității de sănătate publică locală;

Emiterea măsurilor ce trebuie luate de către operatori;

Continuarea monitorizării în timpul evaluării CA;

Includerea planurilor de acțiune în autorizațiile de mediu.

Evaluarea calității aerului trebuie realizată potrivit regimurilor de evaluare specificate de către Directivele cu privire la calitatea aerului (ANPM, 2013). Autoritățile administrative publice locale trebuie să asiste implementarea și aplicarea planurilor de acțiune. Trebuie de asemenea să colaboreze cu inspectoratele de poliție județene și autoritățile de transport dacă sursele mobile sunt cauza concentrațiilor mari de poluare. Aceste autorități ar putea să ia măsuri cum ar fi limitarea vitezei vehiculelor într-o anumită zonă și/sau devierea traficului rutier și/sau interzicerea traficului în acea zonă pentru o perioadă dată de timp (ANPM, 2013) .

Dacă sursele staționare sunt cauza principală a episoadelor de poluare, operatorii instalațiilor (acționarii) trebuie să ia măsuri convenabile și eficiente pentru a reduce emisiile atmosferice. Aceasta ar putea include reducerea activităților poluante, înlocuirea combustibililor și/sau încetarea temporară a activităților poluante. Toate măsurile și acțiunile incluse în planul de management /planul integrat de management trebuie făcute publice (ANPM, 2013).

2.3 Starea calității aerului în municipiul Brașov

Calitatea aerului în municipiul Brașov poate fi influențată din cauza emisiilor de pe platformele și unitățile industriale din municipiu, cât și din cauza traficului rutier intens desfășurat pe arterele rutiere, Brașovul fiind un principal nod de comunicații, unind 6 trasee de cale ferată și mai multe drumuri modernizate (APM Brașov, 2013). Surse de poluare atmosferică pot proveni din:

traficul rutier desfășurat pe arterele rutiere;

emisii specifice așezărilor umane;

emisii datorate activităților industriale desfășurate.

Surse de poluanți atmosferici ce trebuiesc luate în considerare sunt:

– sursele provenite din activitățile desfășurate în zonele destinate activităților industriale, depozitelor și serviciilor. Poluații principali asociați acestor surse pot fi: pulberi, gaze de ardere (CO, NOX, SO2).

– sursele specifice așezărilor umane, și anume: arderea combustibililor solizi (lemne, deșeuri lemnoase, deșeuri agricole), arderea gazelor, în sisteme casnice de încălzire, de prepararea apei calde menajere și de prepararea hranei în unele imobile, creșterea păsărilor și animalelor în gospodării individuale, culturi vegetale, traficul rutier local și de tranzit. Poluanții principali asociați acestor surse sunt reprezentați de oxizi de azot (NO, NO, N2O), oxizi de carbon (CO, CO2), oxizi de sulf (SO2, SO3), particule, compuși organici volatili și condensabili, metale.

În ultimii trei ani populația, în special în mediul urban, a fost expusă la concentrații mai mari decât valoarea limită zilnică pentru protecția sănătății umane de 50 μg/m3, care nu trebuie depășită de mai mult de 35 ori pe an (APM Brașov, 2013).

Măsurătorile efectuate în stațiile de monitorizare din aglomerarea Brașov au indicat o scădere a valorilor medii de PM10, valoarea limită fiind depășită în special la stația de trafic BV3, la stația de fond suburban BV4 fiind înregistrate cele mai mici valori. Din acest motiv aglomerarea Brașov este declarată zonă de gestionare a calității aerului PM10 (APM Brașov, 2013).

Fig. 2.1  Evoluția concentrațiilor medii lunare de PM10

Din figura anterioară se observă că în perioada de vara valorile înregistrate au fost mai mici decât în perioada de iarnă și la stațiile amplasate în zone cu trafic intens au fost măsurate cele mai mari valori. De asemenea trebuie precizat faptul că în perioada august – decembrie în Brașov nu au căzut precipitații, ceea ce a determinat creșterea progresivă a concentrației de PM10 în aerul ambiental, în special ca urmare a resuspensiei și a arderilor de vegetație în octombrie – noiembrie (APM Brașov, 2013).

Fig. 2.2 Evoluția concentrațiilor medii lunare de O3

Conform datelor prezentate în figura anterioară concentrațiile de O3 prezintă valori mai mari în perioada martie – septembrie, când au fost condiții prielnice formării ozonului troposferic. Se observă că la stația de fond suburban BV4, unde au fost condiții propice formării ozonului, s-au înregistrat cele mai mari valori. La stațiile din municipiul Brașov, unde O3 contribuie la oxidarea poluanților primari, valorile înregistrate au fost mai mici (APM Brașov, 2013).

Formarea ozonului fotochimic depinde de condițiile meteorologice si de concentrațiile de oxizi de azot si compuși organici volatili. Concentrația ozonului în zona urbană, unde se emit în general cantități mai mari de NOx, este mai mică decât în zona suburbană. Ca urmare a reacției O3 cu NO emis, în principal, din traficul rutier. Astfel în zona suburbană, datorită traficului redus si a concentrației scăzute de NO concentrația de ozon este mai ridicată si astfel un număr mai mic de persoane este expus (APM Brașov, 2013).

Tabel 2.1  Numărul de depășiri ale VL orară /VL orară + MT si concentrația maximă orară pentru NO2 în aglomerarea Brașov

În tabel este prezentat numărul de depășiri ale valorii limită orară /valoare limită orară + marja de toleranță (VL orară /VL orară + MT) și concentrația maximă orară pentru NO2 înregistrate la stațiile de monitorizare din aglomerarea Brașov, în această perioadă populația din zona urbană fiind expusă la concentrații mai mari de 200 μg/m3 (APM Brașov, 2013)..

Din datele prezentate în tabel se observă că la stațiile din Brașov au fost înregistrate valori mai mari decât VL orară /VL orară + MT timp de mai puțin de 18 zile.

Fig. 2.3  Evoluția concentrației medii lunare de NO2

Concentrațiile de NO2 prezintă valori mai mari în perioada de iarnă, când sistemele de încălzire a populației funcționează intens și variază într-un interval îngust în perioada martie – septembrie (APM Brașov, 2013).

Valorile concentrației medii anuale de NO2 calculate în baza datelor achiziționate la stațiile de monitorizare din aglomerarea Brașov sunt prezentate în tabelul următor. Deoarece datele disponibile sunt limitate pentru a trage concluzii ferme cu privire la trendul evoluției concentrației de dioxid de azot în aerul ambiental, nu sunt prezentate tendințele de evoluție a dioxidului de azot în aerul ambiental la nivelul aglomerării Brașov (APM Brașov, 2013).

Tabel 2.2  Valorile concentrației medii anuale de NO2

Valorile prezentate în tabelul anterior accentuează faptul că nu este respectată valoarea limită anuală a NO2, deși concentrația de NO2 în aerul ambiental a scăzut, dar nu suficient. Din acest motiv municipiul Brașov este declarată zonă de gestionare a calității aerului pentru dioxidul de azot (APM Brașov, 2013).

Au fost înregistrate valori mai mari decât valoarea limită anuală pentru protecția sănătății umane la stația BV3, la stația BV4 valoarea înregistrată fiind mai mică decât PIE raportat la valoarea medie anuală de 26 μg/m3. Aceste date confirmă necesitatea evaluării calității aerului ambiental prin măsurători în puncte fixe (APM Brașov, 2013)..

Concentrațiile de NO2 găsite în aer provin atât de NO2 emis direct cât și din reacții chimice în atmosferă, în principal între NO și ozon. Creșterea fracției de NO2 primar în emisiile de NOx din trafic, provenite de la vehiculele diesel ar putea duce la creșterea concentrației de NO2 în zonele cu trafic intens si eventual în zonele urbane. De asemenea, această evoluție reflectă deplasarea în starea staționară a echilibrului fotochimic, ca urmare a scăderii concentrației de NOx, fără o scădere echivalentă în concentrațiile de ozon (APM Brașov, 2013).

Fig. 2.4 Evoluția maximelor lunare ale mediilor zilnice de SO2

Conform datelor prezentate anterior valorile medii zilnice înregistrate sunt mai mici decât valoarea limită zilnică pentru protecția sănătății umane de 125 μg/m3, valoarea pragului superior de evaluare raportat la valoarea limită zilnică de 75 μg/m3 și pragul inferior de evaluare raportat la valoarea medie zilnică de 50 μg/m3. Cele mai mari valori au fost înregistrate înregistrate în perioada de iarnă, ca urmare a condițiilor locale care au favorizat acumularea poluantului în zona stațiilor de monitorizare, variațiile valorilor fiind cauzate în special de condițiile meteo (APM Brașov, 2013)..

Tabel 2.3  Valorile concentrației medii anuale de SO2

Populația din aglomerarea Brașov nu a fost expusă la concentrații mari de monoxid de carbon. Evoluția valorilor maxime zilnice ale mediilor mobile pe 8 ore înregistrate este prezentată în figura 2.5 (APM Brașov, 2013)..

Fig. 2.5 Evoluția valorilor maxime zilnice de CO

Conform datelor prezentate anterior în perioada de iarnă au fost înregistrate cele mai mari valori, datorită emisiilor provenite de la încălzirea rezidențială și din traficul rutier, dar și stabilității atmosferice, care a împiedicat dispersia poluanților (APM Brașov, 2013). Se poate observa că valorile maxime zilnice ale mediei mobile pe 8 ore pentru CO înregistrate la stațiile de monitorizare sunt mai mici decât valoarea limită de 10 mg/m3. Cele mai mari valori au fost înregistrată în luna februarie, dar au fost mai mici decât PIE – pragul inferior de evaluare raportat la valoarea limită a mediei mobile pe 8 ore de 5 mg/m3 (APM Brașov, 2013). .

Fig. 2.6 Evoluția mediilor lunare de CO

Conform datelor prezentate anterior concentrațiile de CO prezintă valori mai mari în perioada de iarnă, când sistemele de încălzire a populației funcționează intens și variază într-un interval îngust în perioada martie – septembrie. La stațiile de trafic au fost înregistrate valorile cele mai mari (APM Brașov, 2013)..

Tabel 2.4  Concentrațiile medii anuale de CO

Conform datelor din tabelul anterior se observă că valorile concentrațiilor medii anuale înregistrate la cele cinci stații de monitorizare din aglomerarea Brașov sunt mici, monoxidul de carbon nefiind un motiv de îngrijorare pentru sănătatea populației din aglomerarea Brașov (APM Brașov, 2013)..

Tabel 2.5  Valorile concentrației medii anuale de metale grele

Conform datelor din tabelul anterior se observă că valorile concentrațiilor medii anuale pentru metale grele sunt mici și nu depășesc valoarea limită / valoarea țintă. Astfel, metalele grele nu sunt un motiv de îngrijorare pentru sănătatea populației din aglomerarea Brașov.

2.4 Stabilirea indicilor de calitate a aerului in vederea facilitării informării publicului

(în fig. 2.7 sunt reprezentate atât culorile cât și numerele asociate acestora).

Fig. 2.7 Indicele general și indicii specifici reprezentați prin numere întregi

Indicele specific corespunzător dioxidului de sulf se stabilește prin încadrarea valorii medii orare a concentrațiilor în unul dintre domeniile de concentrații înscrise în tabelul următor (RNMCA, 2013).:

Tabel 2.6 Indicele specific corespunzător dioxidului de sulf

Indicele specific corespunzător dioxidului de azot se stabilește prin încadrarea valorii medii orare a concentrațiilor în unul dintre domeniile de concentrații înscrise în tabelul următor:

Tabel 2.7  Indicele specific corespunzător dioxidului de azot

Indicele specific corespunzător ozonului se stabilește prin încadrarea valorii medii orare a concentrațiilor în unul dintre domeniile de concentrații înscrise în tabelul următor (RNMCA, 2013):

Tabel 2.8  Indicele specific corespunzător ozonului

Indicele specific corespunzător monoxidului de carbon se stabilește prin încadrarea mediei aritmetice a valorilor orare, înregistrate în ultimele 8 de ore, în unul dintre domeniile de concentrații înscrise în tabelul următor (RNMCA, 2013):

Tabel 2.9 Indicele specific corespunzător monoxidului de carbon

Indicele specific corespunzător pulberilor în suspensie se stabilește prin încadrarea mediei aritmetice a valorilor orare, înregistrate în ultimele 24 de ore (RNMCA, 2013), în unul dintre domeniile de concentrații înscrise în tabelul următor:

Tabel 2.10 Indicele specific corespunzător pulberilor în suspensie

III Cadrul natural al zonei studiate

3.1 Date generale

Județul Brașov este situat pe cursul mijlociu al Oltului în interiorul arcului Carpatic fiind delimitat la est de Munți Ciucașului, la sud de munții Piatra Mare, Bucegi, Piatra Craiului și masivul Făgăraș (cei mai înalți munți din țară), iar în partea nord – estică de munții Baraolt și respectiv depresiunea dintre Olt și Târnave. În figura 3.1 este indicată harta aglomerării Brașov, formată din municipiul Brașov, municipiul Codlea, orașul Ghimbav si comuna Sânpetru, aflată în zona centrală a României în partea de sud a Depresiunii Brașovului, mărginită de Munții Bârsei, a căror limită nordică o constituie Muntele Tâmpa.

Fig. 3.1: Harta geografică a aglomerării Brașov

Municipiul Brașov, reședința județului, este situat în Depresiunea Bârsei, la o altitudine cuprinsă între 536 – 600 m, în curbura Carpaților, având în spate masivele Piatra Mare și Postăvaru și lateral muntele Tâmpa, Dealul Straja (Warthe) și Dealul Cetăți. Fiind așezat la poalele Muntelui Tâmpa, se află la distanțe apropiate de trei trepte de relief: lanțul munților înalți care trec de 1750 m altitudine (M. Făgăraș, M. Piatra Craiului, M. Bucegi, M. Postăvaru, M. Piatra Mare si M. Ciucaș), lanțul munților scunzi, între 800 și 1750 m (Munții Întorsura Buzăului, Dârstelor, Tâmpa, Poiana Brașovului, Codlei și Persani) și lanțul depresiunilor și a dealurilor, situat între 450 m și 700 m.

3.2 Așezarea geografică

Fig. 3.2  Hartă geografică județul Brașov

Județul Brașov este așezat în centrul României, având o suprafață de 5363 kmp, respectiv 2,2% din suprafața țării.  

Județul Brașov se învecinează cu 8 județe:

• Argeș – la sud-est, pe o distanță de 72 km,

• Dâmbovița – la sud, pe o distanță de 15 km,

• Prahova – la sud-est, pe o distanță de 73 km,

• Buzău – în extremitatea sud-estică, pe o distanță de 2 km,

• Covasna – la est, pe o distanță de 144 km,

• Harghita – la nord, pe o distanță de 35 km,

• Mureș – la nord-vest, pe o distanță de 28 km,

• Sibiu – la vest, pe o distanță de 88km.

Județul Brașov este intersectat de paralela 46º latitudine nordică ce trece prin localitățile Jibert și Ormeniș. Meridianul de 25º longitudine estică străbate județul prin municipiul Făgăraș.

3.3 Relief

Sub aspect fizico-geografic, județul Brașov se află la separarea a trei mari unități naturale: Carpații Orientali, Carpații Meridionali și Podișul Transilvaniei, de unde rezultă o pronunțată complexitate și diversitate în trăsăturile geologice și geomorfologice, reflectată în climă, ape, soluri, vegetație și faună.

Granițele dinspre sud ale județului urmează curba celor mai înalți munți din Carpați: Bucegi, Ciucaș și Făgăraș, unde sunt situate lacurile glaciale Urlea și Podragul. Relieful coboară gradual spre nord printr-o arie de dealuri alpine până la platoul Bârsa, ca în cele din urmă, dincolo de râul Olt, să crească din nou spre marginea de sud a platoului transilvănean.

În total, relieful muntos ocupă circa 40% din suprafața județului, iar cel depresionar și deluros circa 60%. Alaturarea masivelor muntoase și șesurile depresionare ale Făgărașului și Brașovului creează contraste altimetrice și clinometrice, scoțând și mai mult în relief aceste masive, afirmându-se spectaculos în liniile peisajului geografic. Diferența maximă de nivel (2144m) se înregistrează în extremitatea sud-vestică a județului (2544m în vârful Moldoveanu și 400m în talvegul Oltului, la ieșirea din județ).

Munții Făgărașului atrag atenția prin relieful alpin modelat pe roci dure, de origine metamorfică, ce constă dintr-o gamă variată de șisturi cristaline. Creasta principală are înălțimi de peste 2000m, cel mai înalt vârf de pe aceasta fiind Moldoveanu (2544m).

Munții Piatra Craiului sunt cei mai grandioși munți calcaroși din România si sunt reprezentați printr-o creastă calcaroasă principală lungă de circa 25km și înaltă de peste 2000m. La altitudinea de 1600m Curmătura separă în creasta principală două subunități: Piatra Craiului Mică (1790m), în extremitatea nord-estică, cu aspectul unui platou îngust care cade abrupt asupra golfului depresionar al Zărneștilor si Piatra Craiului Mare, spre S,S-V, cu creasta ascuțită și zimțată, depășind în unele locuri 2200m.

Culoarul Bran-Rucăr reprezintă o zonă depresionară cuprinsă între zidul Pietrii Craiului la vest și masivul Leaota la est. Datorită înălțimii mai scăzute în raport cu masivele muntoase învecinate a oferit posibilitatea amplasării unei importante artere de comunicații rutiere transcarpatice, legând Transilvania de Muntenia.

Masivul Leaota are altitudinea maximă de 2134m, este alcătuit dintr-o masă complexă de șisturi cristaline și se desfășoară pe o suprafață mai mică în județul Brașov.

Munții Bucegi sunt munți calcaroși cu fundament cristalin, din cel mai înalt vârf (Omul, 2505m, situat la limita cu județul Dâmbovița), culmile (Scara, Gaura, Ciubotea, Clincea ș.a.) coboară, în pantă accentuată, atât spre Țara Bârsei cât și spre pasul Predeal.

Munții Bârsei cuprind două masive de înălțime aproape egală – Postăvarul (1799m) și Piatra Mare (1843m) – separate între ele prin valea adâncă a Timișului. În masivul Postăvarul pe treapta de 1000m este situată stațiunea turistică Poiana Brașov. Spre N-NE Postăvarul se continuă cu muntele calcaros Tâmpa, care se ridică, cu un abrupt aproape vertical, de 400m, deasupra orașului Brașov. Spre NE Postăvarul se prelungește cu munții scunzi ai Dârstelor (Varna, 1 428m – cel mai înalt).

Munții Codlei (cu vf. Măgura Codlei) fac tranziția între Masivul Făgărașului (șisturi cristaline în partea vestică și centrală) și Munții Perșani (calcare, gresii și marne în est).

Munții Perșani – se încadrează mai mult de jumătate în județul Brașov. Situați între munții Codlei (înșeuarea de la Vlădeni) și munții vulcanici Harghita, sunt formați de asemenea dintr-o diversitate mare de roci (șisturi, calcare, gresii, magmatite mezozoice și lavă bazaltică). În partea centrală a acestor munți se află Pădurea de fag a Bogății care începând din 1971 a fost declarată rezervație peisagistică.

Culoarul Comăna se desfășoară pe o lungime de 30km între munții Perșani și marginea sud-estică a Podișului Târnavelor. Este drenat de Olt, având orientare pe direcție NE-SV și are o lățime de 4-10 km cu luncă și terase larg dezvoltate pe malul stâng al Oltului.

Depresiunea Brașovului inclusiv Țara Bârsei este de origine tectonică formată prin fracturarea și scufundarea unui compartiment al masei montane centrale a Carpaților de Curbură, la sfârșitul Pliocenului; apele care au invadat această groapă au format un lac în care s-au colmatat depozite sedimentare pe grosimi de câteva sute de metri; prin defileul antecedent al Oltului de la Racoș, lacul comunica cu cel din bazinul Transilvaniei până la începutul cuaternarului când apele s-au retras spre acesta din urmă; după exondare, suprafața depresiunii a fost supusă modelării geomorfologice de către agenții externi (eroziune și acumulare torențială și fluviatilă etc.) până s-a ajuns la realizarea fizionomiei actuale.

În ansamblul ei, depresiunea Țării Bârsei constituie o unitate teritorială bine individualizată, intens umanizată și urbanizată (aici situându-se orașele Brașov, Săcele, Codlea și Râșnov).

Spre vest, Țara Bârsei este încadrată de o ramă muntoasă cu altitudine mai joasă (800-1300m) aparținând grupei vestice a Carpaților de curbură. Ea include munții Codlei și munții Perșani.

Depresiunea Făgărașului este cunoscută și ca Țara Oltului din care jumătatea estică se află în județul Brașov (iar cea vestică în județul Sibiu) este o depresiune submontană de origine tectono-erozivo-acumulativă, colmatată cu materiale erodate din munți apropiați, mai întâi în apele lacului format aici, apoi – după retragerea apelor lacustre, în timpul cuaternarului – în mediu continental. Aria depresionară a fost adâncită și extinsă către nord prin acțiunea erozivă a râurilor coborâte de pe versantul nordic al munților Făgărașului care au forțat albia Oltului să migreze spre nord în dauna Podișului Târnavelor.

Podișul Târnavelor se află în parte NV a județului Brașov având un relief caracterizat prin dealuri înalte cu o înălțime medie de 600-800m.

Subcarpații Transilvaniei se situează în extremitatea nordică a județului având aspectul unor dealuri înalte cu o înălțime medie de 600-700m.

3.4 Climă

Județul Brașov se încadrează (zonal) în climatul temperat, iar regional la tranziția dintre climatul continental vest-european, de nuanță oceanică și cel excesiv-continental, din est. Astfel, putem spune că este un climat de tip continental-moderat, dominat de circulația atmosferică din nord-vest.

Trăsăturile generale ale climei zonale, regionale și de sector sunt puternic modificate de condițiile fizico-geografice locale. Sub influență reliefului muntos, se realizează o compartimentare a climatului general și o etajare evidentă a fenomenelor climatice.

Temperatura medie multianuală a aerului este de 7,6ºC, temperatura maximă absolută fiind de 37ºC în luna august. Numărul mediu al zilelor de vară este de aproximativ 50 pe an. Numărul mediu al zilelor de iarnă este de aproximativ 50 pe an. Umiditatea aerului are valori medii anuale de 75%. Precipitațiile atmosferice au valori de 600-700mm/an. Vântul la sol are direcții predominante dinspre vest și nord-vest și viteze medii cuprinse între 1,5 și 3,2 m/s.

Direcția vântului la stațiile de monitorizare din aglomerarea Brașov

Fig. 3.3 Direcția vântului la stația BV2 Fig. 3.4  Direcția vântului la stația BV3

Fig. 3.5  Direcția vântului la stația BV4 Fig. 3.6 Direcția vântului la stația BV5

3.5 Hidrologie

În alcătuirea resurselor de apă ale județului Brașov intră pe de o parte apele subterane (freatice și de adâncime), iar pe de altă parte apele de suprafață, adică rețeaua de râuri și lacuri naturale și artificiale.

Apele subterane- freatice se definesc, în funcție de condițiile geologice, pe două zone: cea montană, unde stratul acvifer se află de regulă la adâncime, și cea joasă (incluzând șesurile depresionare ale Brașovului și Făgărașului, lunca și terasele Oltului ), unde stratul acvifer este bogat și prezintă calități corespunzătoare unei utilizări diversificate.

Apele de suprafață au lungimea de 2.147 km, ocupând o suprafață de 2.337 de hectare. Alte suprafețe de ape ocupă 770 de hectare și sunt reprezentate de lacuri glaciare din Munții Făgărașului și de lacurile artificiale (acumulările Târlung-Săcele și Dopca, Vistea, Hamaradia). Acestea din urmă sunt utilizate pentru alimentarea de apă potabila și industrială, producerea de energie, piscicultura și irigații. Cursurile de apă care izvorăsc și/sau traversează județul Brașov aparțin în marea majoritate bazinului hidrografic Olt (94% din lungimea totală a cursurilor de apă ), 3% din lungimea cursurilor de apă din județ aparțin bazinului hidrografic Siret, 2% din lungimea cursurilor de apă aparțin bazinului hidrografic Mureș, iar 1% din lungimea cursurilor de apă aparțin bazinului hidrografic Ialomița.

IV. Contribuții teoretice și aplicative la soluționarea temei abordate

4.1 Material și metoda de cercetare

4.1.1 Structura generală a stației automate de monitorizare a calității aerului

Soluția tehnică de monitorizare a poluanților atmosferici este un sistem hibrid prin integrarea unei stații meteorologice automate SMA, a unui stații complexe de prelevare a probelor de aer care conduce probele de aer necesare la analizoarele de gaze pentru emisii și imisii amplasate în interiorul unui container și a unui dispozitiv de prelevare a pulberilor (fig 4.1).

Fig. 4.1 Stație de monitorizare a poluării aerului – vedere de ansamblu și din interior. Conducta centrală a sistemului de prelevare care furnizează probele de aer pentru fiecare analizor de gaze amplasat în rack-uri.

Dispozitivele digitale furnizează următoarele seturi de date:

1. Stația meteorologică automată măsoară direcția și viteza vântului, umiditatea relativă a aerului și temperatura, radiația solară în funcție de spectrul electromagnetic dorit și cantitatea și intensitatea precipitațiilor (cu ajutorul unui pluviometru digital). Datele sunt colectate de receptorul de date care transmite pachete de informații la calculatorul responsabil de achiziția primară a datelor.

2. Prelevatorul de pulberi oferă date privind cantitatea de pulberi în suspensie aflată în aer. Datele sunt transmise prin intermediul unor convertoare I/O prin rețeaua RS 485 la calculatorul de achiziție.

3. Prelevatorul central pentru probele de aer se bazează pe un sistem de pompe cu încălzirea probelor de aer și conducerea lor spre analizoarele digitale de gaze specifice care individual măsoară concentrațiile hidrogenului sulfurat, metanului, ozonului, oxizilor de sulf, oxizilor de azot sau ale oxizilor de carbon din aer. Configurația este modulară putându-se opta și pentru alte noxe sau reduce numărul de analizoare în funcție de particularitățile emisiilor din zona supusă monitorizării.

Fiecare analizor digital transmite datele înregistrate tot prin intermediul unui convertor I/O de tipul ND 6000 sau i-7000 spre calculatorul de achiziție primară. Acesta transmite datele la distanță prin diferite mijloace de telemetrie (radiomodem, ISDN sau GSM) spre calculatorul central pentru procesarea statistică din cadrul dispeceratului de mediu (Iordache și Dunea, 2012).

Fig. 4.2 Structura și fluxul informațional a stației de monitorizare a poluării aerului

4.1.2 Informații privind tehnicile de măsurare

Tabel 4.1 Metode de referință pentru monitorizarea poluanților în rețeaua automată de monitorizare a calității aerului

Tabel 4.2 Metode de determinare a poluanților în rețeaua manuală de monitorizare

4.1.3 Structura rețelei de monitorizare a calității aerului din municipiul Brașov

În anul 2007 în aglomerarea Brașov au fost amplasate 5 stații fixe de monitorizare a calității aerului. Acestea fac parte din rețeaua națională de monitorizare a calității aerului. Ele au devenit funcționale începând cu anul 2008, măsurând continuu poluanții specifici reglementați în legislația națională care transpune Directiva Cadru 96/62/EC și directivele fiică (1999/30/CE, 2000/69/CE, 2002/2/CE, 2004/107/CE).

Fig. 4.3 Amplasarea stațiilor de monitorizare în aglomerarea Brașov

Stație de trafic: stația BV1 – B-dul Calea București – amplasată în zonă cu trafic intens.

Stație de trafic: stația BV3 – B-dul Gării – amplasată în zonă cu trafic intens și trafic greu.

Stație de fond urban: stația BV2 – str. Castanilor – amplasată în zonă rezidențială, pentru a evidenția gradul de expunere a populației la nivelul de poluare urbană.

Stație de fond industrial: stația BV5 – B-dul Al. Vlahuță – al cărei amplasament a rezultat din evaluarea preliminară a calității aerului pentru a evidenția influența emisiilor din zona industrială asupra nivelului de poluare din zona de sud a municipiului Brașov.

Stație de fond suburban: stația BV4 – comuna Sânpetru – având ca obiectiv evaluarea expunerii la ozon a populației și vegetației de la marginea aglomerării.

Fig. 4.4 Amplasarea stațiilor de monitorizare a calității aerului în județul Brașov

Tabel 4.3 Date generale despre stațiile de monitorizare din municipiul Brașov

Tabel 4.4 Date generale despre stațiile de monitorizare din municipiul Brașov

Tabel 4.5 Parametrii monitorizați de către stațiile de monitorizare

Fig. 4.5 Stația BV-1

Fig. 4.6 Stația BV-2

Fig. 4.7 Stația BV-3

Fig. 4.8 Stația BV-4

Fig. 4.9 Stația BV-5

4.1.4 Prelucrarea statistică a datelor înregistrate

Programul SPSS (Statistical Package for the Social Sciences) este unul dintre cele mai utilizate în analiza statistică a datelor. În anul 1968 a apărut prima versiune și a evoluat până la versiunea 15. Aria de aplicabilitate s-a extins de la versiune la versiune, odată cu modul de operare și cu facilitățile oferite. Programul este folosit astăzi în marketing, cercetare experimentală, educație, sănătate etc. În afară de analizele statistice posibile, programul are componente puternice pentru managementul datelor (selectare, reconfigurare, creare de date noi) și pentru documentarea datelor (există un dicționar metadata, care reține caracteristici ale datelor). Se mai poate adăuga flexibilitatea privind tipurile de date acceptate ca și modulul de construire a rapoartelor.

Funcții de bază ale SPSS:

editarea datelor (construirea bazelor de date, transformări ale variabilelor);

prelucrarea statistică a datelor (statistici descriptive, teste de semnificație);

prezentarea rezultatelor, sub formă numerică sau grafică;

Domeniile de lucru în SPSS

Particularitatea principală a interfeței de lucru cu SPSS este aceea ca rezerva fiecăreia dintre funcțiile de mai sus un domeniu special ("ecran", sau "fereastra"). Astfel, la lansarea programului, acesta deschide automat o fereastră rezervată editării datelor (Data Editor) și una afișării rezultatelor (Viewer). Putem numi aceste ferestre și domenii de lucru, deoarece la nivelul fiecăruia avem la dispoziție o varietate de funcții și opțiuni specifice. Pentru a înțelege mai bine, trebuie să ne imaginăm "domeniile de lucru" ca fiind "ferestre" distincte, similare celor ale documentelor Word, cu deosebirea că, în acest caz, fiecare fereastră acoperă funcții specifice.

Trecerea de la o fereastră la alta se face într-unul din următoarele moduri:

Din meniul SPSS/Windows, prin selectarea ferestrei dorite;

Utilizând butoanele din bara de comenzi directe a ferestrei SPSS;

Utilizând butoanele de pe bara de sarcini a sistemului de operare;

Editarea datelor

O bază de date în SPSS este o structură formată din coloane și linii, la intersecția cărora se formează celulele care conțin, fiecare, o anumită unitate de informație. Existența unei baze de date deschisă în fereastra Data Editor este o condiție obligatorie pentru operarea cu SPSS.

SPSS operează numai cu o singură bază de date deschisă la un moment dat.

În principiu, o bază de date SPSS se obține pe una din următoarele căi:

a)     Crearea ei prin operațiunea de definire a variabilelor și introducerea datelor de la tastatură;

b)     Deschiderea unei baze de date SPSS, existente pe un suport de memorie;

c)     Importarea unei baze de date din alt format decât SPSS

Organizarea datelor pentru analiză

SPSS acceptă efectuarea unor operații de organizare a datelor care prezintă un interes aparte pentru faza de analiză. Acestea sunt: sortarea, împărțirea fișierului în subgrupuri, selectarea unor seturi de date, combinarea fișierelor (adăugarea de cazuri, adăugarea de variabile). Le vom trece în revista, pe rând.

Sortarea bazei de date

Sortarea este operația de aranjare a bazei de date în funcție de ordinea crescătoare/ descrescătoare a valorilor unei variabile. Ea este necesara mai ales pentru inspectarea directă a valorilor de la extrema unei distribuții sau pentru listarea ordonată a bazei de date. Procedura utilizată este: Data-Sort.

Împărțirea bazei de date în subgrupuri

Pentru analiza distinctă baza de date SPSS poate fi împărțită în subgrupuri. Atunci când datele sunt astfel organizate, orice procedură de analiză se va efectua distinct pentru fiecare subgrup.

Procedura este: Data-Split File

Selectarea unor seturi de date

Selectarea unui set de date permite aplicarea procedurilor de analiză numai pe cazurile selectate. Dacă nu se optează pentru ștergerea datelor neselectate, ele vor fi păstrate și vor putea fi reintroduse în analiză. Procedura este Data-Select Cases….

Alte operații de organizare a datelor pentru analiză

Opțiunile SPSS pentru organizarea datelor sunt mult mai numeroase decât cele descrise mai sus. Fără a le trata în amănunt, ne vom mulțumi să le prezentăm sumar:

Agregarea cazurilor, atunci când există înregistrări multiple pentru fiecare subiect și se dorește păstrarea uneia singure (Data-Agregate)

Adăugarea unor cazuri din altă bază de date SPSS (Data-Merge Files-Add cases…)

Adăugarea unor variabile din altă bază de date SPSS (Data-Merge Files-Add variables…)

Inversarea liniilor cu coloaenle (Data-Transpose…).

Calcularea indicatorilor statistici descriptivi

Reamintim faptul că statistica descriptivă are ca obiectiv analiza caracteristicilor variabilelor. Principalele elemente de statistică descriptivă sunt:

reprezentarea întregii distribuții, pe cale:

numerică (analiza de frecvențe)

grafică (sub formă de coloane, histograma, box-plot, stem and leaf)

valorile tendinței centrale

modul

medie

mediana

valorile împrăștierii

amplitudine

abaterea mediei

valorile formei distribuției

coeficientul de asimetrie (skewness)

coeficientul de aplatizare (kurtosis)

SPSS oferă posibilități variate de reprezentare și de calcul a acestor indicatori. În acest sens există, pe de o parte, proceduri specializate și, pe de altă parte, opțiuni care pot fi accesate din interiorul altor proceduri. Fie și acest aspect numai, ar trebui să sugereze ca analiza statistică descriptivă, în ciuda caracterului ei "elementar", este o componentă indispensabilă a analizei statistice.

Pașii analizei statistice cu SPSS

Tabel 4.6 Etapele prelucrării datelor cu SPSS.

SPSS este un program puternic de analiză statistică a datelor. Folosirea lui optimă presupune, în mod necesar, stăpânirea de către operator a cunoștințelor teoretice de statistică. Așa cum un program de editare grafică nu compensează lipsa de talent la desen, nici SPSS nu poate fi cu adevărat exploatat de către cei care nu au cunoștințe de statistică. În lipsa acestora, nici alegerea procedurilor și nici interpretarea rezultatelor nu va fi cu adevărat posibilă.

4.2 Baza de date colectată

S-au colectat date de calitate a aerului pe parcursul a 5 luni calendaristice în perioadele reci ale anului. Intervalul de eșantionare a fost orar reprezentând valoarea mediată a fiecărui parametru.

Fig. 4.10 Captură din baza de date a parametrilor înregistrați la stația BV-1

Fig. 4.11 Captură din baza de date a parametrilor înregistrați la stația BV-2

Fig. 4.12 Captură din baza de date a parametrilor înregistrați la stația BV-3

Fig. 4.13 Captură din baza de date a parametrilor înregistrați la stația BV-4

Fig. 4.14 Captură din baza de date a parametrilor înregistrați la stația BV-5

4.2.1 Metode statistice aplicate

Pentru a detalia procesarea datelor obținute din monitorizare s-au selectat seturi de date care reprezintă mediile orare ale măsurătorilor de dioxid de azot, dioxid de sulf și ozon determinate în municipiul Brașov în perioada de eșantionare:

În general, se pot obține suficiente informații asupra unei serii cronologice reprezentând date de mediu (măsurători, observații, sondaje) dacă se efectuează următoarele etape în cadrul prelucrării statistice a datelor colectate:

prezentarea indicatorilor statistici descriptivi ai variabilelor analizate din cadrul setului de date

Analiza tendinței centrale, dispersiei și distribuției datelor componente ale variabilelor studiate.

Testarea semnificației statistică a diferenței mediilor din același grup ale variabilelor setului de date analizat (pentru exemplificare se vor prezenta semnificația diferențelor între toate perechile NO2, O3 și de asemenea pentru concentrația de SO2 )

Calculul coeficientului de corelație Pearson (pentru variabilele concentrațiilor și temperatura aerului, UR% și precipitații și se vor interpreta semnificațiile statistice)

1. Analiza primară a datelor

Măsurarea tendinței centrale

Analiza variantei

Stabilirea normalității distribuției

2. Analiza diferențială

Identificarea existenței unor diferențe statistice între eșantioane (grupuri)

3. Analiza asociativa

Identificarea existenței unor asemănări (asocieri) semnificative statistic

Tabel 4.7 Măsurarea tendinței centrale

Dispersia observațiilor

Grupul modal (modulul) – mode = Grupul care cuprinde cele mai multe componente comparativ cu celelalte grupuri

Mediana – median = Valoarea care împarte numărul de observații în două grupuri egale

Media aritmetică – mean

Media geometrică – geo. mean

Indicatori ai dispersiei

Distribuția frecvențelor (absolute și relative) – frequencies

Cuartile, decile, centile – Quartiles

Amplitudinea variației (Xmax – Xmin) – Range

Abaterea medie pătratică (standard) – Standard Deviation

Varianța – Variance

(Ec. 4.1)

Coeficientul de asimetrie evaluează gradul de asimetrie al unei repartiții. Împreună cu coeficientul de aplatizare caracterizează forma repartiției ilustrată de reprezentarea grafică sub formă de histogramă. Se calculează cu formula:

(Ec. 4.2)

Indicatorul poartă denumirea de Skewness, iar atunci când ia valori între -1 si 0 indică prezența unei distribuții asimetrice negative cu abatere spre stânga, iar când variază între 0 și 1 indică o distribuție cu abatere spre dreapta. Valoarea 0 indică prezența unei distribuții simetrice de tipul distribuției normale sau gaussiene.

Histograma este o reprezentare grafică într-un sistem de coordonate rectangulare care reprezintă distribuția datelor care formează seria de măsurători sau observații prin dreptunghiuri. Bazele acestor dreptunghiuri, construite pe axa absciselor, reprezintă intervalele de clase folosite în centralizarea datelor.

Înălțimea hi a dreptunghiului cu baza (xi, xi+1) este proporțională cu raportul dintre frecvența relativă a intervalului și lungimea sa:

(Ec. 4.3)

constanta C fiind un factor de scară.

Astfel, înălțimea unui dreptunghi este calculată ca raportul dintre numărul de observații din intervalul de clasă și lungimea respectivului interval. Axa verticală a unei histograme reprezintă o scală de densitate.

Coeficientul de aplatizare (kurtosis) reprezintă o măsură a răspândirii fiecărei observații în jurul valorii centrale (media). Pentru o distribuție normală, valoarea indicatorului kurtosis este 3. Formula de calcul este următoarea:

(Ec. 4.4)

Pe baza rezultatului de kurtosis se definește excesul ca fiind E = Cap – 3. Pentru E > 0, repartiția se numește leptocurtică, iar pentru E < 0, se numește platicurtică. Dacă E = 0, repartiția este mezocurtică.

În cazul distribuției leptocurtice se produce o grupare mai accentuată a valorilor în jurul valorii centrale, curba fiind mai boltită decât în cazul distribuției normale. În contrast, distribuția platicurtică  indică o grupare mai slabă în jurul valorii centrale, curba frecvențelor fiind mai aplatizată.

Coeficientul de corelație reprezintă o măsură a asocierii dintre două variabile, arătând cum se modifică valoarea unei variabile în funcție de valoarea altei variabile. Cei mai utilizați coeficienți de corelație se întâlnesc:

coeficientul de corelație Pearson (rxy sau r) – este un coeficient parametric.

coeficientul Spearman (rs) – este un coeficient non-parametric (reprezentând o corelație a rangurilor).

Coeficientul de corelație Pearson

Valoarea coeficientului de corelație Pearson poate varia între +1 și -1. O valoare apropiată de +1 indică o corelație pozitivă semnificativă, în timp ce o valoare apropiată de -1, o corelație negativă semnificativă. Un rezultat apropiat de zero semnifică faptul că între cele două variabile nu există o corelație.

(Ec. 4.5)

Utilizare

Corelația Pearson (r) măsoară gradul de asociere dintre variabile. Aceasta se referă la gradul și sensul de variație concomitentă a valorilor unei variabile în raport cu cealaltă, după un model de tip liniar.

Domeniul de variație a coeficientului de corelație Pearson (r) este între r=-1 (corelație perfectă negativă) și r=+1 (corelație perfectă pozitivă). Absența oricărei legături (corelații) dintre variabile se traduce prin r=0.

Exemplu: Testul de corelație implică două variabile dar, adesea, într-o cercetare psihologică numărul variabilelor supuse corelației este mai mare de două. Acest fapt conduce la ceea ce se numește o matrice de corelații care este un tabel ale căror celule cuprind corelațiile dintre perechile de variabile. Pentru exemplificare, să luăm în considerare situația în care se urmărește evidențierea legăturii (asocierii) dintre anxietate și agresivitate, pe de o parte, și preferința pentru risc pe de altă parte.

Condiții

Condiția principală pentru calcularea coeficientului de corelație liniară Pearson este ca variabilele implicate să fie măsurate pe scara de interval/raport (alături de existența unei forme a distribuției care nu se abate sever de la curba normală).

Testele neparametrice alternative, pentru cazul în care condițiile pentru utilizarea testului Pearson nu se îndeplinesc, sunt: testul chi-pătrat (pentru date nominale) sau coeficienții de corelație Spearman sau Kendall (pentru date ordinale).

4.2.2 Testul T

Testul t pentru un singur eșantion este utilizat pentru se testa diferența dintre media unui eșantion față de media cunoscută a populației din care face parte. Atunci când volumul eșantionului este mic (N<30) este utilizată o variantă denumită testul t pentru un singur eșantion.

Utilizarea acestui test statistic este condiționată de cunoașterea mediei populației. Dacă populația are o extindere mare, acest lucru este dificil de realizat (în afara cazurilor în care există studii speciale, cum sunt cele antropometrice, de exemplu). Dintre variabilele psihologice ale cărei medii pentru populație este cunoscută, este inteligența, exprimată în unități QI (μ=100). Testul poate fi utilizat, însă, atunci când populația are o extindere mai redusă. De exemplu, dacă a fost evaluat nivelul de satisfacție într-o organizație, se poate testa diferența dintre nivelul de satisfacție la nivelul unei secții față de media satisfacției la nivelul întregii organizații (populație).

Condiții de aplicare

Condiția teoretică de bază este normalitatea distribuției de eșantionare. În temeiul teoremei limitei centrale, cu cât volumul eșantionului este mai mare, cu atât normalitatea distribuției de eșantionare este mai sigură.

Aranjarea datelor

Datele supuse testării trebuie să fie incluse într-o variabilă SPSS de tip numeric.

Procedura: Statistics-Compare Means-One Sample T Test

Testul t pentru eșantioane independente

Utilizare

Testul t pentru eșantioane independente este utilizat pentru testarea diferenței dintre mediile aceleiași variabile dependente măsurate pe două grupuri, formate din subiecți diferiți. Exemplu: testarea diferenței dintre media scorului la o scară de sociabilitate aplicată unor copii crescuți în familie și unor copii crescuți în instituții de ocrotire. În acest caz, scorul la sociabilitate este variabilă dependentă, măsurată pe scara cantitativă (interval/raport) iar mediul de educare este variabila independentă, exprimată pe scara nominală dihotomică (familie / instituție de ocrotire)

Condiții

Teoretic, testul t poate fi utilizat pentru eșantioane oricât de mici, daca distribuția de eșantionare pentru cele două grupuri este normală și dacă varianta valorilor în cele doua grupuri nu diferă semnificativ. În ce privește condiția egalității variantei, ea este testată cu teste specifice. Unul dintre acestea este testul Levene, iar în funcție dacă rezultatul sau programul calculează testul t pe două cai, așa cum vom vedea mai jos.

Dacă variabila dependentă nu îndeplinește condițiile pentru testul t, se poate apela la teste neparametrice, astfel:

Testul z pentru proporții (compararea procentului de "sociabili" din cele două grupuri).

Testul Mann-Whitney U, dacă se transformă valorile variabilei "sociabilitate" în valori de rang

Testul t pentru eșantioane dependente (perechi)

Utilizare

Testul t al diferenței mediilor a două eșantioane dependente permite evaluarea semnificației variației unei anumite caracteristici la aceeași indivizi în două situații diferite (de exemplu, "înainte" și "după" acțiunea unei anumite condiții, ori în două contexte diferite, indiferent de momentul manifestării acestora). Avantajul major al acestui model statistic este acela că surprinde variația numită "intrasubiect", prin faptul că baza de calcul este diferența dintre cele două valori ale fiecărui subiect în parte.

Exemplu: Un grup de subiecți efectuează operații aritmetice în condiții de liniște și, ulterior, în condiții de zgomot puternic. Ipoteza cercetării este ca zgomotul determină o reducere a capacității de calcul numeric.

Condiții

Condiția teoretică a testului este normalitatea distribuției de eșantionare a distribuției de diferențe. Ca și în celelalte cazuri, teorema limitei centrale determină normalizarea distribuției de eșantionare pe măsură ce volumul eșantionului crește.

În situația în care condiția nu se îndeplinește, se pot utiliza teste neparametrice echivalente: testul semnului (pentru date nominale) sau testul Wilcoxon (pentru date ordinale).

4.3 Rezultate experimentale privind fluxul informațional de supraveghere a calității aerului în municipiul Brașov

Tabel 4.8 Indicatori statistici ai curbelor de regim înregistrate pentru concentrația de dioxid de azot la stațiile de monitorizare din municipiul Brașov.

Din analiza tabelului 4.8 se constată că cea mai mare medie s-a înregistrat la stația BV-2 (52,1537). Valoarea maximă (311,88) a concentrației de dioxid de azot a fost observată la stația de fond urban BV-2. S-a observat o depășire a valorii limită (200ug/m3) la stațiile BV-1, BV-2, BV-3 și BV-4. La stația BV-5 nu s-au înregistrat valori pentru dioxidul de azot. Sub aspectul valorilor medianei s-a observat că mediana este apropiată de valoarea medie în capul valorilor înregistrate la stația BV-2, sugerând o distribuție statistică uniformă.

În cazul stației BV-1 și BV-3 datele colectate prezintă o dispersare și o mediană mai îndepărtate față de medie. Analizând coeficientul de asimetrie se constată că :

-concentrația de NO2 la stația BV-1 are o distribuție asimetrică spre stânga.

-concentrația de NO2 la stația BV-2 are o distribuție asimetrică spre normală.

– concentrația de NO2 la stația BV-3 are o distribuție asimetrică spre stânga.

-la stațiile BV-4 și BV-5 nu s-au înregistrat valori ale acestui parametru pentru a constitui curba de regim prelucrabilă statistic.

Coeficientul de aplatizare- distribuția normală se consideră pentru o valoare de 3.

-la stația BV-1 : E=2,1-3=-0,9 avem o distribuție platicurtică .

-la stația BV-2 : E=2,2-3=-0,8 avem o distribuție platicurtică.

-la stația BV-3 : E=8-3=5 avem o distribuție leptocurtică.

-la stațiile BV-4 și BV-5 nu s-au înregistrat valori ale acestui parametru pentru a determina tipul distribuției.

În cazul distribuției leptocurtice se produce o grupare mai accentuată a valorilor în jurul valorii centrale, curba fiind mai boltită decât în cazul distribuției normale. În contrast, distribuția platicurtică  indică o grupare mai slabă în jurul valorii centrale, curba frecvențelor fiind mai aplatizată.

Fig. 4.15  Distribuția concentrației de NO2 înregistrate la stația BV-1-histograma valorilor

Fig. 4.16  Distribuția concentrației de NO2 înregistrate la stația BV-2- histograma valorilor

Fig. 4.17 Distribuția concentrației de NO2 înregistrate la stația BV-3- histograma valorilor

Fig. 4.18 Distribuția concentrației de NO2 înregistrate la stația BV-4- histograma valorilor

Tabel 4.9 Formarea perechilor de date în cadrul analizei diferențiale folosind testul T pentru NO2

Tabel 4.10 Rezultatele analizei statistice cu testul T pentru NO2

În scopul identificării diferențelor între curbele de regim asociate parametrului NO2, înregistrat la cele 5 stații analizate s-a utilizat testul T. S-au observat diferențe distinct semnificative statistic între diferite perechi de date înregistrate la stațiile de monitorizare:10 diferențe distict semnificative pentru (p<0,01).

Tabel 4.11 Indicatori statistici ai curbelor de regim înregistrate pentru concentrația de dioxid de sulf la stațiile de monitorizare din municipiul Brașov.

Din analiza tabelului 4.11 se constată că cea mai mare medie s-a înregistrat la stația BV-3 (9,0271). Valoarea maximă (482,20) a concentrației de dioxid de sulf a fost observată la stația de trafic BV-1. S-a observat o depășire a valorii limită (350ug/m3) la stațiile BV-1 și BV-5. Sub aspectul valorilor medianei s-a observat că mediana este apropiată de valoarea medie în capul valorilor înregistrate la stația BV-2 și BV-3 sugerând o distribuție statistică uniformă.

În cazul stației BV-2, BV-5 și BV-4 datele colectate prezintă o dispersare și o mediană mai îndepărtate față de medie. Analizând coeficientul de asimetrie se constată că :

-concentrația de SO2 la stația BV-2 are o distribuție asimetrică normală.

-concentrația de SO2 la stația BV-3 are o distribuție asimetrică normală.

-concentrația de SO2 la stația BV-4 are o distribuție asimetrică spre stânga.

-la stațiile BV-1 și BV-5 nu s-au înregistrat valori ale acestui parametru pentru a constitui curba de regim prelucrabilă statistic.

Coeficientul de aplatizare- distribuția normală se consideră pentru o valoare de 3.

-la stația BV-2 : E=2,6-3=-0,4 avem o distribuție platicurtică .

-la stația BV-3 : E=2,4-3=-0,6 avem o distribuție platicurtică.

-la stațiile BV-1, BV-4 și BV-5 nu s-au înregistrat valori ale acestui parametru pentru a determina tipul distribuției.

Fig. 4.19 Distribuția concentrației de SO2 înregistrate la stația BV-1- histograma valorilor

Fig. 4.20 Distribuția concentrației de SO2 înregistrate la stația BV-2- histograma valorilor

Fig. 4.21 Distribuția concentrației de SO2 înregistrate la stația BV-3- histograma valorilor

Fig. 4.22 Distribuția concentrației de SO2 înregistrate la stația BV-4- histograma valorilor

Fig. 4.23 Distribuția concentrației de SO2 înregistrate la stația BV-5- histograma valorilor

Tabel 4.12 Formarea perechilor de date în cadrul analizei diferențiale folosind testul T pentru SO2

Tabel 4.13 Rezultatele analizei statistice cu testul T pentru SO2

În scopul identificării diferențelor între curbele de regim asociate parametrului SO2, înregistrat la cele 5 stații analizate s-a utilizat testul T. S-au observat diferențe semnificative statistic între diferite perechi de date înregistrate la stațiile de monitorizare: 8 diferențe distinct semnificative statistic (p<0,01).

Tabel 4.14  Indicatori statistici ai curbelor de regim înregistrate pentru concentrația de ozon la stațiile de monitorizare din municipiul Brașov

Din analiza tabelului 4.14 rezultă că cea mai mare medie s-a înregistrat la stația BV-4 (44,45). Valoarea maximă (246,68) a concentrației de ozon a fost observată la stația de fond urban BV-5. S-a observat o depășire a valorii limită (120ug/m3) la stațiile BV-2, BV-4 și BV-5. Sub aspectul valorilor medianei s-a observat că mediana este apropiată de valoarea medie în capul valorilor înregistrate la stația BV-4, sugerând o distribuție statistică uniformă.

În cazul stației BV-2, BV-3 și BV-5 datele colectate prezintă o dispersare și o mediană mai îndepărtate față de medie. Analizând coeficientul de asimetrie se constată că :

-concentrația de O3 la stația BV-2 are o distribuție asimetrică spre stânga.

-concentrația de O3 la stația BV-3 are o distribuție asimetrică spre stânga..

– concentrația de O3 la stația BV-4 are o distribuție asimetrică normală.

-concentrația de O3 la stația BV-5 are o distribuție asimetrică spre stânga.

Coeficientul de aplatizare- distribuția normală se consideră pentru o valoare de 3.

-la stația BV-3 : E=-0,32-3=-3,32 avem o distribuție platicurtică .

-la stația BV-4 : E=-0,99-3=-3,99 avem o distribuție platicurtică.

-la stația BV-5 : E=4,64-3=1,64 avem o distribuție leptocurtică.

-la stația BV-2 nu s-a înregistrat valori ale acestui parametru pentru a determina tipul distribuției.

Fig. 4.24 Distribuția concentrației de O3 înregistrate la stația BV-2- histograma valorilor

Fig. 4.25 Distribuția concentrației de O3 înregistrate la stația BV-3- histograma valorilor

Fig. 4.26 Distribuția concentrației de O3 înregistrate la stația BV-4- histograma valorilor

Fig. 4.27 Distribuția concentrației de O3 înregistrate la stația BV-5- histograma valorilor

Tabel 4.15 Formarea perechilor de date în cadrul analizei diferențiale folosind testul t pentru O3

Tabel 4.16 Rezultatele analizei statistice cu testul t pentru O3 (ozon)

În scopul identificării diferențelor între curbele de regim asociate parametrului O3, înregistrat la cele 5 stații analizate s-a utilizat testul t. S-au observat diferențe distinct semnificative statistic între diferite perechi de date înregistrate la stațiile de monitorizare:5 diferențe distict semnificative pentru (p<0,01).

Tabel 4.17 Rezultatul analizei statistice cu corelația Pearson la stația BV-2

Coeficientul de corelație reprezintă o măsură a asocierii dintre două variabile, arătând cum se modifică valoarea unei variabile în funcție de valoarea altei variabile.

Valoarea coeficientului de corelație Pearson poate varia între +1 și -1. O valoare apropiată de +1 indică o corelație pozitivă semnificativă, în timp ce o valoare apropiată de -1, o corelație negativă semnificativă. Un rezultat apropiat de zero semnifică faptul că între cele două variabile nu există o corelație.

În urma analizei tabelului de corelație în care sunt prezentați indicatorii de corelație s-au identificat corelații statistice semnificative pentru p<0,01.

Tabel 4.18 Rezultatul analizei statistice cu corelația Pearson la stația BV-3.

În urma analizei tabelului de corelație în care sunt prezentați indicatorii de corelație s-au identificat corelații statistice semnificative pentru p<0,01 și o corelație statistică semnificativă pentru p<0,05.

Tabel 4.19 Rezultatul analizei statistice cu corelația Pearson la stația BV-4

În urma analizei tabelului de corelație în care sunt precizati indicatorii de corelație s-au identificat corelații statistice semnificative pentru p<0,01 și o corelație statistică semnificativă pentru p<0,05.

Tabel 4.20 Rezultatul analizei statistice cu corelația Pearson la stația BV-5

În urma analizei tabelului de corelație în care sunt precizati indicatorii de corelație s-au identificat corelații statistice semnificative pentru p<0,01.

V. Concluzii

Monitorizarea calității aerului urmărește îmbunătățirea calității aerului mediului înconjurător, în vederea creării condițiilor naturale pentru îmbunătățirea permanentă a calității aerului.și o dezvoltare socio-economică durabilă

Surse importante de emisii de pulberi și gaze implicate în poluarea atmosferică a municipiului Brașov sunt generate de agenții economici:CET Brașov, Carmeuse, Prescom, Stațiile de betoane ale SERCONS și RECON și poluarea rezultată din traficul rutier.

În ultimii ani a fost înregistrat un trend descrescător al emisiilor de poluanți atmosferici, riscul expunerii la unele substanțe, cum ar fi dioxidul de sulf (SO2) si plumbul (Pb) fiind redus semnificativ. Cu toate acestea, datorită relațiilor complexe dintre emisiile de poluanți și calitatea aerului înconjurător s-a observat că reducerea emisiilor nu a determinat întotdeauna o scădere corespunzătoare a concentrațiilor atmosferice în special pentru PM10 si O3. În baza măsurătorilor efectuate în Rețeaua Locală de Monitorizare a Calității Aerului în Brașov au fost înregistrate depășiri ale parametrilor: pulberi în suspensie (PM), dioxid de azot (NO2) și ozon troposferic (O3) care au o influență negativă asupra sănătății umane.

Cantități mari de poluanți atmosferici se formează în atmosferă în urma emisiilor precursori, iar concentrația lor depinde în mare măsură de condițiile meteorologice. În ceea ce privește azotul (N), este necesară implementarea unor măsuri pentru reducerea concentrației compușilor cu azot, aceștia fiind acum principalul component acidifiant din aerul ambiental. Excesul de poluare cu N poate provoca, de asemenea, eutrofizarea, cauzată de excesul de nutrienți cu azot din depunerile atmosferice, dar în special din utilizarea îngrășămintelor cu azot pe terenurile agricole, si eutrofizarea ulterioară a ecosistemelor terestre și de apă.

1.Dioxid de azot

În urma analizei concentrației de dioxid de azot la stațiile de monitorizare a calității aerului s-a constatat că în ceea ce privește:

Coeficientul de asimetrie:

concentrația de NO2 la stația BV-1 are o distribuție asimetrică spre stânga.

concentrația de NO2 la stația BV-2 are o distribuție asimetrică spre normală.

concentrația de NO2 la stația BV-3 are o distribuție asimetrică spre stânga.

la stațiile BV-4 și BV-5 nu s-au înregistrat valori ale acestui parametru pentru a constitui curba de regim prelucrabilă statistic.

Coeficientul de aplatizare – distribuția normală se consideră pentru o valoare de 3.

la stația BV-1 : E=2,1-3=-0,9 avem o distribuție platicurtică .

la stația BV-2 : E=2,2-3=-0,8 avem o distribuție platicurtică.

la stația BV-3 : E=8-3=5 avem o distribuție leptocurtică.

la stațiile BV-4 și BV-5 nu s-au înregistrat valori ale acestui parametru pentru a determina tipul distribuției.

S-au observat diferențe distinct semnificative statistic între diferite perechi de date înregistrate la stațiile de monitorizare (p<0,01): 10 diferențe distinct semnificative pentru (p<0,01).

S-a observat semnificație statistică înregistrată pentru asocierea NO2 cu parametrul umiditate relativă la stațiile BV-3 și BV-4, la stația BV-2 pentru temperatură și umiditate relativă, iar la stația BV-5 acest parametru nu este măsurat.

2.Dioxid de sulf

În urma analizei concentrației de dioxid de sulf la stațiile de monitorizare a calității aerului s-a constatat că :

Coeficientul de asimetrie :

concentrația de SO2 la stația BV-2 are o distribuție asimetrică normală.

concentrația de SO2 la stația BV-3 are o distribuție asimetrică normală.

concentrația de SO2 la stația BV-4 are o distribuție asimetrică spre stânga.

la stațiile BV-1 și BV-5 nu s-au înregistrat valori ale acestui parametru pentru a constitui curba de regim prelucrabilă statistic.

Coeficientul de aplatizare- distribuția normală se consideră pentru o valoare de 3.

– la stația BV-2 : E=2,6-3=-0,4 avem o distribuție platicurtică .

– la stația BV-3 : E=2,4-3=-0,6 avem o distribuție platicurtică.

– la stațiile BV-1, BV-4 și BV-5 nu s-au înregistrat valori ale acestui parametru pentru a determina tipul distribuției.

S-au observat diferențe semnificative statistic între diferite perechi de date înregistrate la stațiile de monitorizare: 8 diferențe distinct semnificative statistic (p<0,01).

S-a observat semnificație statistică înregistrată pentru asocierea SO2 cu parametrul umiditate relativă la stațiile BV-2 și BV-5, la stațiile BV-3 și BV-4 pentru temperatură, umiditate relativă și precipitații.

3. Ozon

În urma analizei concentrației de ozon la stațiile de monitorizare a calității aerului s-a constatat că în ceea ce privește:

Coeficientul de asimetrie :

-concentrația de O3 la stația BV-2 are o distribuție asimetrică spre stânga.

-concentrația de O3 la stația BV-3 are o distribuție asimetrică spre stânga..

– concentrația de O3 la stația BV-4 are o distribuție asimetrică normală.

-concentrația de O3 la stația BV-5 are o distribuție asimetrică spre stânga.

Coeficientul de aplatizare- distribuția normală se consideră pentru o valoare de 3.

– la stația BV-3 : E=-0,32-3=-3,32 avem o distribuție platicurtică .

– la stația BV-4 : E=-0,99-3=-3,99 avem o distribuție platicurtică.

– la stația BV-5 : E=4,64-3=1,64 avem o distribuție leptocurtică.

– la stația BV-2 nu s-a înregistrat valori ale acestui parametru pentru a determina tipul distribuției.

S-au observat diferențe distinct semnificative statistic între diferite perechi de date înregistrate la stațiile de monitorizare (p<0,01): 5 diferențe distinct semnificative pentru (p<0,01).

S-a observat semnificație statistică înregistrată pentru asocierea O3 cu parametrul umiditate relativă și temperatură la stațiile BV-2 și BV-5, la stația BV-3 pentru temperatură, iar la stația pentru temperatură, umiditate relativă și precipitații.

VI. Bibliografie

Dunea D., Monitorizarea mediului – note de curs, 2012.

Dunea A., Dunea D., Potențialul utilizării instrumentației virtuale în monitorizarea proceselor de mediu, Conferința Națională de Instrumentație Virtuală, Editura Bren, București, 2004.

Ionel I. – Raport de Cercetare Grant tip A: MONITORIZAREA CALITATII AERULUI PRIN GESTIONAREA SURSELOR DE POLUARE, 2002 -2004, Universitatea Politehnica Timisoara, Revista de Politica Științei și Scientometrie – Număr Special 2005 – ISSN- 1582-1218.

Iordache Ștefania, Dunea D., Sisteme avansate de monitorizare a mediului, Valahia University Press, 2012.

Gavrilescu E., Olteanu I., Calitatea mediului (III) Metode de analiză și monitorizare a aerului, Editura Universitaria, Craiova, 2003.

Nicolescu C.L., Gorghiu G., Buruleanu L., Dunea D., Moise V., 2008, An Analyze of the Pollution Level through Dispersion Curves of the Pollutants in Air, The 2nd WSEAS/IASME International Conference on waste management, water pollution, air pollution, and indoor climate (WWAI'08), 26.-28.10.2008- Corfu, Greece, pg. 229-234, ISSN: 1790-5095 13, Pub. WSEAS Press, ISBN: 978-960-474-017-8

Podani M., Ispas Șt., Dragomir L. – Climatologie și agrometeorologie, Ed. Domino, Târgoviște, 1998.

ELE International – Environmental catalogue, 1996.

EMEP Co-operative Programme for Monitoring and Evaluation of the Long Range Transmission of Air Pollutants in Europe – “Atmospheric Emission Inventory Guidebook – 2000“

RNMCA Rețeaua Națională de Monitorizare a Calității Aerului – www.calitateaer.ro

Calitatea Aerului Ambiental în aglomerarea Brașov. Raport pentru anul 2011

Raport anual – starea factorilor de mediu în România, 2010

Raport privind studiul realizării măsurătorilor prevăzute în programul integrat de gestionare a calității aerului pentru indicatorii NO2, PM10 și SO2 în aglomerarea Brașov, februarie 2012.

Program integrat de management al calității aerului pentru zona Călărași

Program integrat de gestionare a calității aerului în aglomerarea Brașov pentru indicatorii NO2, PM10 și SO2, perioada de derulare:2010-2015

***ORDIN nr. 592 din 25 iunie 2002 pentru aprobarea Normativului privind stabilirea valorilor limită, a valorilor de prag și a criteriilor și metodelor de evaluare a dioxidului de sulf, dioxidului de azot și oxizilor de azot, pulberilor în suspensie (PM10 și PM2,5), plumbului, benzenului, monoxidului de carbon și ozonului în aerul înconjurător.

*** LEGEA nr. 104 din 15 iunie 2011: http://www.asrm.ro/pdf/noutati_legislative-mai-iunie-2011/Lege%20nr.%20104_2011%20calitatea%20aerului%20inconjurator.pdf

***http://statisticasociala.tripod.com/anova.htm

***http://www.scribd.com/doc/90398478/31/Calitatea-aerului

***http://www.scribd.com/doc/78655270/Efectele-Poluarii-Aerului-Asupra-Mediului

*** http://www.scribd.com/doc/40555384/Cal-Aerului

*** http://www.Brașov.insse.ro/main.php?id=405

VII. ANEXE

7.1 Anexa 1:

1.Număr de stații: 5

2.Număr de parametrii:

a) meteorologici:

-stația BV-1(stație trafic): nu sunt măsurati parametrii meteorologici;

-stația BV-2(stație fond urban): total 7 parametri;

-stația BV-3(stație trafic): total 7 parametri;

-stația BV-4(stație fond suburban): total 7 parametri;

-stația BV-5(stație fond industrial): total 7 parametri din care unul nu este monitorizat (direcția vântului);

b) poluanți atmosferici

-stația BV-1: total 18 parametrii din care 6 nu sunt monitorizați (PM10-grv, Pb10-grv, 1-3 butadienă, As, Cd, Ni);

-stația BV-2: total 16 parametrii din care 3 nu sunt monitorizați (PM10-aut,1-3 butadienă, PM2,5-grv) ;

-stația BV-3: total 19 parametrii din care 6 nu sunt monitorizați (PM10-grv, Pb10-grv, 1-3 butadienă, As, Cd, Ni);

-stația BV-4: total 19 parametrii din care 6 nu sunt monitorizați (PM10-grv, Pb10-grv, 1-3 butadienă, As, Cd, Ni);

-stația BV-5: total 14 parametrii din care 4 nu sunt monitorizați (dioxid de azot-, oxizi de azot, monoxid de azot, 1-3 butadienă);

3. Total date disponibile

Număr total valori măsurate/nemăsurate:

-stația BV-1: 3096valori/parametru X 18 parametrii=55728 valori

-stația BV-2: 3072valori/parametru X 23 parametrii=70656 valori

-stația BV-3: 3072valori/parametru X 26 parametrii=79872 valori

-stația BV-4: 3096valori/parametru X 26 parametrii=80496 valori

-stația BV-5: 3096valori/parametru X 21 parametrii=65016 valori

Tabel 7.1 Date disponibile la stația BV-1

Tabel 7.2 Date disponibile stația la BV-2

Tabel 7.3 Date disponibile stația la BV-3

Tabel 7.4 Date disponibile stația la BV-4

Tabel 7.5 Date disponibile stația la BV-5

4.Interval eșantionare:

S-au colectat date de calitate a aerului pe perioada a 5 luni calendaristice în sezonul rece.

La toate stațiile intervalul de eșantionare a fost orar reprezentând valoarea mediată a fiecărui parametru.

5.Rata eșantionare: măsurători orare

Bibliografie

Dunea D., Monitorizarea mediului – note de curs, 2012.

Dunea A., Dunea D., Potențialul utilizării instrumentației virtuale în monitorizarea proceselor de mediu, Conferința Națională de Instrumentație Virtuală, Editura Bren, București, 2004.

Ionel I. – Raport de Cercetare Grant tip A: MONITORIZAREA CALITATII AERULUI PRIN GESTIONAREA SURSELOR DE POLUARE, 2002 -2004, Universitatea Politehnica Timisoara, Revista de Politica Științei și Scientometrie – Număr Special 2005 – ISSN- 1582-1218.

Iordache Ștefania, Dunea D., Sisteme avansate de monitorizare a mediului, Valahia University Press, 2012.

Gavrilescu E., Olteanu I., Calitatea mediului (III) Metode de analiză și monitorizare a aerului, Editura Universitaria, Craiova, 2003.

Nicolescu C.L., Gorghiu G., Buruleanu L., Dunea D., Moise V., 2008, An Analyze of the Pollution Level through Dispersion Curves of the Pollutants in Air, The 2nd WSEAS/IASME International Conference on waste management, water pollution, air pollution, and indoor climate (WWAI'08), 26.-28.10.2008- Corfu, Greece, pg. 229-234, ISSN: 1790-5095 13, Pub. WSEAS Press, ISBN: 978-960-474-017-8

Podani M., Ispas Șt., Dragomir L. – Climatologie și agrometeorologie, Ed. Domino, Târgoviște, 1998.

ELE International – Environmental catalogue, 1996.

EMEP Co-operative Programme for Monitoring and Evaluation of the Long Range Transmission of Air Pollutants in Europe – “Atmospheric Emission Inventory Guidebook – 2000“

RNMCA Rețeaua Națională de Monitorizare a Calității Aerului – www.calitateaer.ro

Calitatea Aerului Ambiental în aglomerarea Brașov. Raport pentru anul 2011

Raport anual – starea factorilor de mediu în România, 2010

Raport privind studiul realizării măsurătorilor prevăzute în programul integrat de gestionare a calității aerului pentru indicatorii NO2, PM10 și SO2 în aglomerarea Brașov, februarie 2012.

Program integrat de management al calității aerului pentru zona Călărași

Program integrat de gestionare a calității aerului în aglomerarea Brașov pentru indicatorii NO2, PM10 și SO2, perioada de derulare:2010-2015

***ORDIN nr. 592 din 25 iunie 2002 pentru aprobarea Normativului privind stabilirea valorilor limită, a valorilor de prag și a criteriilor și metodelor de evaluare a dioxidului de sulf, dioxidului de azot și oxizilor de azot, pulberilor în suspensie (PM10 și PM2,5), plumbului, benzenului, monoxidului de carbon și ozonului în aerul înconjurător.

*** LEGEA nr. 104 din 15 iunie 2011: http://www.asrm.ro/pdf/noutati_legislative-mai-iunie-2011/Lege%20nr.%20104_2011%20calitatea%20aerului%20inconjurator.pdf

***http://statisticasociala.tripod.com/anova.htm

***http://www.scribd.com/doc/90398478/31/Calitatea-aerului

***http://www.scribd.com/doc/78655270/Efectele-Poluarii-Aerului-Asupra-Mediului

*** http://www.scribd.com/doc/40555384/Cal-Aerului

*** http://www.Brașov.insse.ro/main.php?id=405

ANEXE

7.1 Anexa 1:

1.Număr de stații: 5

2.Număr de parametrii:

a) meteorologici:

-stația BV-1(stație trafic): nu sunt măsurati parametrii meteorologici;

-stația BV-2(stație fond urban): total 7 parametri;

-stația BV-3(stație trafic): total 7 parametri;

-stația BV-4(stație fond suburban): total 7 parametri;

-stația BV-5(stație fond industrial): total 7 parametri din care unul nu este monitorizat (direcția vântului);

b) poluanți atmosferici

-stația BV-1: total 18 parametrii din care 6 nu sunt monitorizați (PM10-grv, Pb10-grv, 1-3 butadienă, As, Cd, Ni);

-stația BV-2: total 16 parametrii din care 3 nu sunt monitorizați (PM10-aut,1-3 butadienă, PM2,5-grv) ;

-stația BV-3: total 19 parametrii din care 6 nu sunt monitorizați (PM10-grv, Pb10-grv, 1-3 butadienă, As, Cd, Ni);

-stația BV-4: total 19 parametrii din care 6 nu sunt monitorizați (PM10-grv, Pb10-grv, 1-3 butadienă, As, Cd, Ni);

-stația BV-5: total 14 parametrii din care 4 nu sunt monitorizați (dioxid de azot-, oxizi de azot, monoxid de azot, 1-3 butadienă);

3. Total date disponibile

Număr total valori măsurate/nemăsurate:

-stația BV-1: 3096valori/parametru X 18 parametrii=55728 valori

-stația BV-2: 3072valori/parametru X 23 parametrii=70656 valori

-stația BV-3: 3072valori/parametru X 26 parametrii=79872 valori

-stația BV-4: 3096valori/parametru X 26 parametrii=80496 valori

-stația BV-5: 3096valori/parametru X 21 parametrii=65016 valori

Tabel 7.1 Date disponibile la stația BV-1

Tabel 7.2 Date disponibile stația la BV-2

Tabel 7.3 Date disponibile stația la BV-3

Tabel 7.4 Date disponibile stația la BV-4

Tabel 7.5 Date disponibile stația la BV-5

4.Interval eșantionare:

S-au colectat date de calitate a aerului pe perioada a 5 luni calendaristice în sezonul rece.

La toate stațiile intervalul de eșantionare a fost orar reprezentând valoarea mediată a fiecărui parametru.

5.Rata eșantionare: măsurători orare