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O projeto radônio do Brasil: desafios particulares
The planned Brazilian radon survey: particular challenges to be expected
N.C. Da Silva 1, P. Bossew 2
1 CNEN, Laboratório Poços de Caldas (LAPOC)2 German Federal Office for Radiation Protection, Berlin
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ConteudoI. rationale, justificativa, históriaII. introdução
- state of knowledge- fatores que influenciam o Rn
III. project design e amostragem- design / model based approach- representatividade- número de amostras
IV. aspectos administrativos e da comunicação- estrutura adminstrativa- stake holders- QA
V. depois da pesquisa
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I. rationale, justificativa
• Rn indoor = segunda causa de câncer de pulmão ⇒ regulamentação legal
• WHO: “reference value” 100 Bq/m³• Novo EU-BSS: max. 300 Bq/m³, para
residências + lugares de trabalho• Interesse crescente do público em
assuntos ambientais e relacionados à saúde, também no Brasil
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história
• Pesquisas Rn no Brasil desde os anos 1970s / 1980s
• 2012: 1° seminário Rn, Uni Natal, RN:primeiras ideias para projeto nacional
• Poços de Caldas: Projeto Planalto 2004-9, na 2° fase inclue Rn indoor.
Em concordância com esforços internacionais!
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II.introdu ção:
estado da arte,fatores que influenciam o Rn
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Pesquisas Rn no Brasil
(talvez não completo!)
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Natal, <40 Malanca et al. 1997
Lages Pintada:up to several 1000 Campos et al. 2011
up to >100 Malanca & Gaidolfi 1997
Belo Horizonte:up to 2600 Santos et al. 2008, 2009a,b
Rio de Janeiro:up to 200 Magalhaes et al. 2003
Poços de Caldas:up to >1000 Veiga et al. 2003
São Vicente / Santos:up to 600 Lima Marques et al. 2006
Campinas:up to >250 Canoba et al. 2002
Curitiba:mostly <100 Corrêa 2011
lowmoderatehighvery high
Pesquisas Rn no Brasil - 2ΣΣΣΣ:problema Rn existe regionalmente
- numero decasas?
- populaçãoafetada?
- tamanhoespacial?
- dose ?
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fatores que influenciam o nível do Rn
geologia
característica da casa
andar
hábitos dos moradores
clima
condições sociais
fatores naturais
fatores antropogênicos
potencial Rn
infiltração
migração
ventilação
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variabilidade de fatores
(1) fatores que influenciam os níveis de Rnpotencial geogênico de Rn (RP) geologia
tipo de construção, habitos dos moradores
clima; sociologia: - grão de urbanização- renda
(2) fatores que influenciam o desenho da pesquisa localização dos detectores distribuição demográfica
número de detectores - variabilidade espacial dos fatores que influenciam o Rn;- capacidade de laboratórios + trabalhadores
escolha dos pontos de medições acessibilidade: sociologia; disponibilidade de pessoal qualificado
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fatores tipo 1
Human development index IDHM� very low, < 0.5� low, 0.5 - <0.6� medium, 0.6 - <0.7� high, 0.7 - <0.8 � very high, ≥ 0.8
geologia
fatores que influenciam o fenômeno que deve ser avialado
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fatores tipo 2
fatores que influenciam o métodoaplicado para avaliar o fenômeno de interesse
amostragem representativa da exposição dentro de certa área implica densidade das amostras proporcional à densidade demográfica.
O número de amostras tambem depende da variabilidade dos fatores que influenciam o Rn, para atingir estimativa com incerteza toleravel.
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„Radon prone factors“• “Geogenic radon prone area” (RPA):
Região onde por razões geologicas o potencial Rn (RP) é elevado. Causas: teor alto de U/Ra, permeabilidade alta. Unidades típicas: granitos, sedimentos com teor orgânico (p.ex. black shales), rochas permeáveis (karst); mas também geologias “exóticas”: complexo alcalino de Poços de Caldas, pegmatitos de Lages Pintada .
• “Radon prone houses”: Casas que permitem infiltração pelo solo. Falta de isolamento, construção desleixada. Casas com muros de argila, tipo “casa de taipa” (→ torônio).
• “Radon prone living conditions”:Hábitos que favorecem concentração alta de Rn: pouca ventilação, morar no subsolo ou térreo, condições sociais baixas.
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III.project designe amostragem
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Estrategia - passos
• Definir o alvo: qual quantidade deve ser estimada? p.ex.: Concentração media por população;Concentração média por área; risco = prob(C>c0)
• Project design que é capaz atingir o alvo• Organizar logisticamente & administrativamente projeto
de tal tamanho, organizar laboratórios de medição e avaliação e de QA
• Implementar o survey: distribuir e recolher os detetores; medir;
• avaliar e interpretar os resultados• Estratégia de comunicação com os stakeholders, sugerir
acção adequada, in dependência dos resultados
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design vs. model based approach - 1
++++
+
+++ +
+
+
++
++
++
+ ++
‘estimation support’, p.ex. municipalidade, celula da malha, etc. = a área a qual refere-se o resultado, p.ex. AM(conc. Rn)
design based approach:amostras representativas relacionadas à distribuição espacial da quantidade de interesse. Estatística diretamente dos dados.
model based approach:amostras não representativas relacionadas à distribuição espacial da quantidade de interesse. Aplicação de modelo para gerar a estatitística desejada.
porque dados não representativas? 1) amostragem representativa impossível; 2) origem dos dados = projetos diferentes com alvos diferentes
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design vs. model based approach - 2
sampling design
representativa
amostragem, dados
estatística sobre os dados
dados
modelo
estatística desejada
dados’
calibração do modelo
design based model basedincertezas especificas
desvios darepresentatividade
incertezas específicas
incerteza estrutural;
incerteza dos parámetros do modelo
incertezas comuns: • incert. dos dados mesmos (resultados de medições)• incert. de estimativa ~ número de dados
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design vs. model based approach - 3
vantagens desvantagens
design based
• mais fácil conceitualmente,• avaliação mais fácil
• as vezes implementação impossível
• dificil controlar o efeito do desvio da representatividade
model based
muito menos sensível contra falta da representatividade
• necessidade de desenvolver + calibrar modelo;
• possivelmente mat. complicado
• incerteza adicional relacionada ao modelo
na realidade: muitas vezes combinação de elementos d os dois !
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representatividade• conceito chave!• amostra representativa = subconjunto da população estatística que tem as
mesmas propriedades que o total.• Em particular, “unbiased”: AM(amostras) = E(população),
com tolerança admissível.• Variabilidade dos fatores que controlam a quantidade alvo deve ser coberta em
essência ⇒ condicão que implica no número de amostras• Validação da representatividade: avaliação dos questionários (entre outros)
• Em nosso caso:
Ex. 1: quantidade alvo = exposição Rn média da população dentro de uma área ⇒amostra representativa = conjunto de residências nessa área que representa a densidade demográfica e as proporções de fatores que influenciam o Rn;
Ex. 2: quantidade alvo = média espacial ⇒ amostra representativa = pontos distribuidos regularmente ou aleatoriamente dentro da área.
• Exemplo no Brasil: Campos 2008,2009, Belo Horizonte: desenho representativo
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Rn_project-2°seminario-pb140428b 19 of 31
representatividade - 2Que pode compremeter a representatividade?• base de dados para escolha representativa?• acesso as pessoas?• escolha aleatória? • taxa de retorno (return rate, RR)
<Rn_project-2°seminario-pb140425>
escolha de casaconvite para
participarresposta positiva ?
não
installação do detetor
sim
detetor recolhido?
avaliação sim não
return rate depende (entre outros) de fatores socio lógicos!RR baixa pode causar bias !
escolha non-aleatória, p.ex. por
social network, pode causar bias!
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aspectos estatísticos da amostragem correta
Shortcomings: Bias Uncertainty
What is it? systematic deviation of the empirical from true mean
random deviation of the true from the empirical mean
Sources?(1) related to the
phenomenon which is being sampled
(1) samples not representative with respect to the variably distributed quantity
(1) true variability of the sampled quantity
(2) related to the sampling technique
(2) systematic measurement error e.g. due to calibration error
(2) Statistical measurement (counting) uncertainty
What to do against? (1) representative sampling (1) sufficient number of samples
(2) proper QA (2) appropriate measurement device
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número de amostras• posição e número de amostras
+ precisão do resultado / - custo, esforço• modelo log-normal: dentro da certa área Rn é distribuido LN.
(Típicamente: em 10 x 10 km², GSD ≈2)
• Formula Hale (1972):n = [ Zp ln(GSD) / ln(ACC+1) ]²,
Zp = normal distribution to confidence level p; for p=0.95, Zp = 1.96;GSD = geometric standard deviation; within 100 km², GSD ≈ 2;ACC = requested accuracy = |observed GM – true GM| / observed GM, GM = geometric mean. condição: amostras estatisticamente independentes!
1
10
100
1000
10000
0 0.05 0.1 0.15 0.2 0.25 0.3 0.35 0.4 0.45 0.5
accuracy ACC
num
ber o
f sam
ples
n
GSD=2GSD=2.5
0
50
100
150
200
250
300
350
400
450
500
1.5 1.6 1.7 1.8 1.9 2 2.1 2.2 2.3 2.4 2.5 2.6 2.7 2.8 2.9 3
GSD
num
ber o
f sam
ples
n
ACC=0.1ACC=0.2
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estratégia estratificada?
• Usar capacidades limitadas mais eficiente• identificação de regiões de prioridade
- regiões com geologia „Rn prone“- regiões com densidade demográfica alta- regiões com estilo de construçãoprevalescente „Rn prone“
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pesquisa auxiliar e subsidiar
• identificação de geologias Rn-prone• variabilidade temporal, diária / por estações, nas
condições típicas do Brasil• comportamento de casas típicas em relação a
Rn (infiltração, migração); influência do ar condicionado?
• usar quantitades „proxy“ para caracterizar Rn, como taxa de dose, quantidades geo-químicas?
• regionalmente: problema de torônio?• ....
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IV.Aspectos adminstrativos
e de comunica ção
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Rn_project-2°seminario-pb140428b 25 of 31
estrutura decentralizada
<Rn_project-2°seminario-pb140428>
“steering committee”:coordenaçãocomunicação
projeto grande ⇒⇒⇒⇒
• trabalho descentralizado• divisão de trabalho
2grupo, instituto 1
3 4amostragem,
medição: nivel regional
grupo, instituto 1
2 3pesquisas auxiliares
controlsupervision
1
2
institutos de QAmuitidisciplinar → especialistas de várias áreas
• cientistas, técnicos Rn;• administradores, sociólogos;• especialistas de comunicação, conselho do público
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comunicação - 1
quem ? por que ?público geral afetado pelo Rn
políticos tem que decidir & pagar
administração tem que implementar a pesquisa & possíveis medidas em consequência
mídia tem que comunicar ao público
indústria da construção
implementar & efetuar tecnicamentenormas de construção
especialistas Rn tem bastante trabalho
stakeholders:
� tem que incluir todos de modo apropriado !
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comunicação - 2
comunicação em todas fases do projeto:
fase assuntopreparatória explicar o que é Rn, porque é importante etc.
antes da implementação fatos básicos da técnica
implementação porque escolher certas casas, como tratar os detetores etc.; talvéz: resultados preliminários
depois da amostragem resultados: interpretação
depois do próprio projeto
medidas de remediação & prevenção; o que fazer caso for encontrado Rn alto?
� são necessários especialistas na área de comunicação !
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Quality assuranceem vários níveis:
• nível técnico:- QA da amostragem e da medição �
intercalibrações intercomparaçõesdocumentação do todo passo do procedimento
- comunicação entre os participantes, discussão dos problemas
• nível administrativo:- coordenação entre os grupos- agenda temporal- comunicação com os stakeholders- controle financeiro independente (audit)
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V.Depois do projeto
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Prevenção + remediaçãoComo reagir, se foram encontrados valores altos?• aspecto específico de comunicação!• as vezes complicado psicologicamente! → especialistas!!• se devem elaborar respostas agora!
Consequências em regiões com nível alto:• remediação custa $$$$• prevenção: por leis de construção - muito menos caro!• decisões politicas!
O verdadeiro trabalho duro começa depois do survey!(Rn = ”caixa de Pandora”)
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ConclusõesSurvey nacional = projeto enorme, com vários desafios• Variabilidade do fatores que influenciam o nível do Rn
indoor• Possivelmente necessidade para pesquisas auxiliares,
para avaliar fatores pouco conhecidos• Logística complexa
Lado positivo:cientificamente extremamente interessante (além da
importancia radiológica), em várias perspectivas:• aspectos científicos (geologias, tipos de casas etc. que
não existem na Europa) – muiti-disciplinar!• aspecto administrativo: planejamento e implementação
eficiente de tal projeto, único na história (eu acho)