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

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

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)