Parametrização de coeficientes de dispersão lateral em modelos de qualidade do ar para previsões em tempos de média curtos

Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Ambiental, Florianópolis, 2015.A modelagem de dispersão de poluentes na atmosfera pode ser considerado como um importante instrumento de decisão em avaliações do impacto ambiental de atividades antrópicas sobre o meio ambiente e suas populações. No cenário atual, o AERMOD é o modelo de dispersão recomendado pela agência de proteção ambiental dos Estados Unidos da América (US EPA) para realizar avaliações de impacto em distâncias menores que 50 km da fonte de emissão. Apesar de que o nível de sofisticação dos modelos tem se elevado, é conhecido que os mesmos ainda são ineficientes quando é necessário prever picos de concentrações em eventos de curta duração temporal. O ponto crítico na estimativa das concentrações por modelos analíticos é a determinação dos coeficientes de dispersão lateral e vertical, que representam o grau de espalhamento dos poluentes em torno do eixo central da pluma. No AERMOD, por exemplo, os coeficientes de dispersão foram ajustados para cálculos em tempos de média superiores a 10 minutos, o que impossibilita inferir sobre eventos em escalas temporais inferiores. Tendo conhecimento desta lacuna, neste trabalho os principais métodos de estimativa de coeficientes de dispersão lateral foram avaliados em diferentes tempos de média, utilizando a base de dados de Round Hill II. O resultado da avaliação mostrou que os métodos de Draxler e o empregado no AERMOD se correlacionam melhor às observações. No entanto, os respectivos métodos apresentaram erros sistemáticos elevados (Bias), que se intensificam com a redução do tempo de média. Assim, uma formulação foi proposta para corrigir o Bias da dispersão lateral do AERMOD, que contabiliza os efeitos do tempo de média em suas estimativas. Os resultados encontrados indicam uma melhoria significativa no desempenho do modelo em diferentes tempos de média quando comparado às observações dos experimentos de Round Hill II e Uttenweiller. Os resultados mostram que os ajustes propostos podem oferecer uma melhoria de até 40% na redução de erros sistemáticos no AERMOD, em previsões em tempos de média menores que 1 hora. O procedimento desenvolvido neste trabalho poderá melhorar a performance do modelo AERMOD para a estimativa de concentrações em curtos intervalos de tempo, o que terá sua importância em estudos de avaliação do impacto ambiental de odores ou de poluentes tóxicos.Abstract : The dispersion modeling is an important decision tool for estimating the impact of human activities on the environment and its populations. However, it was proved by researchers that AERMOD and CALPUFF, current regulatory models, did not account the effect of averaging time. In consequence, these models does not have ability to predict short-term time peak concentrations. This inability arises from the errors on the lateral and vertical dispersion estimates, which are reliable only to predict 10 minutes or longer average concentrations. In this thesis, a novel evaluation was conducted to investigate de effect of averaging time on the lateral dispersion and maximum concentration estimates. Pasquill-Gifford, Högström, Draxler (embedded on CALPUFF) and AERMOD lateral dispersion schemes were tested using Round Hill II experiment, developed to investigate the effects of averaging time on atmospheric transport and diffusion. The results of the comparison shows that AERMOD and Draxler better correlate with measured data than P.G. and Högström methods. However, their estimates are biased and the magnitude of systematic errors tend to grow as the averaging time decreases. Moreover, AERMOD and Draxler, with Peak to Mean (P-M) adjustment, tend to overestimate the lateral dispersion farther from the source and underestimate in downwind distances shorter than 200 meters. A novel approach to account for the averaging time effect on AERMOD was proposed in this work. The results showed that the new model reached better results than the standard AERMOD for the two database used. The present analysis also highlight some concerns on the P-M ratio application due its subjectiveness

Avaliação de métodos de identificação de fontes emissoras de material particulado inalável (MP10)

Dissertaçao (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Ambiental, Florianópolis, 2010.A poluição do ar pela parcela inalável do material particulado (MP10) está fortemente associada à diversos problemas de saúde, especialmente aqueles relacionados aos sistemas respiratório e cardiovascular. Numerosos estudos a longo e curto prazo comprovam a relação entre alguns casos de mortalidade e o aumento da concentração deste poluente no ar. Tendo em vista a infinidade de fontes de MP em uma cidade torna-se difícil identificar os principais emissores e determinar o quanto os mesmos contribuem para com a poluição por MP em um local. Em consequência disto, é inviabilizada qualquer ação de proteção do meio ambiente por parte dos órgãos ambientais. Este trabalho tem o intuito de avaliar as metodologias de identificação dos emissores de MP10 e de alguns metais associados, tendo como local de estudo a cidade de Tubarão e região. Para realizar o trabalho foram instalados dois equipamentos de coleta de MP10, sendo um deles posicionado em Tubarão e o outro na cidade vizinha (Capivari de Baixo). Esta última região é reconhecida por apresentar altos níveis de poluição devido a intensa atividade de extração de carvão mineral. No entanto, em nenhum dos casos durante o período de estudo a concentração de MP10 em Tubarão excedeu os limites estabelecidos pela legislação nacional. Alguns elementos metálicos contidos nos filtros foram analisados em ICP-MS para determinação de suas concentrações. Os modelos receptores Unmix e Positive Matrix Factorization (PMF) e a técnica de incorporação de trajetórias reversas conhecida por Potential Source Contribuition Function (PSCF) foram as metodologias avaliadas nesta dissertação. Estes modelos utilizaram as concentrações de metais e de MP10 para indicar as suas possíveis fontes de emissão. Para melhor entender a poluição atmosférica no local de estudo foi necessário investigar as influências meteorológicas perante a concentração de MP10. Os resultados alcançados pelos modelos receptores indicaram a existência de dois fatores importantes de emissão que se assemelham a ressuspensão do solo e as emissões do CTJL, contribuindo com em torno de 75 e 15%, respectivamente. Estes valores encontrados foram comparados aos obtidos em um estudo realizado no mesmo local e obtiveram boa convergência, embora a base de dados utilizada nesta dissertação tenha limitado as metodologias empregadas. A técnica PSCF e as investigações das influências meteorológicas indicaram que são mais freqüentes os casos com maiores concentrações de MP10 quando o vento é proveniente dos quadrantes Norte, Nordeste e Leste/Nordeste. Os resultados encontrados neste trabalho mostram uma tendência geral da poluição do ar por MP na cidade de Tubarão e Capivari de Baixo, porém não permitem realizar afirmações precisas quanto às concentrações deste poluente emitidas pelas fontes encontradas no local de estudo.Among the air polluants, the fine particulate matter (PM10) are strongly associated with health problems, especially those related to respiratory and cardiovascular systems. Many epidemiological studies have now documented that elevated fine airborne Particulate Matter (PM10) is associated with adverse health effects. In order to reduce pollutant concentrations in the atmosphere, pollution sources must be identified, emission estimates made, contributions of various sources to the ambient concentrations estimated, and effective management strategies developed. Receptors models such as Unmir and Positive Matrix Factorization (PMF) were evaluated and applied to identify and quantify the aerosol sources in Tubarão, Santa Catarina. The potential source contribution function (PSCF) had also been evaluated to locate the sources or source categories identified by multivariate receptor models. During the sampling periods, no violations of the Brazilian PM10 standards have been observed. In this study was observed that all methods employed reached good results, although the small database had been used. The obtained results shows that two major PM10 sources were found. Soil resuspension and the coal burning emissions were identified. None of these factors exceeded the emission limits. These values were compared with those obtained by Godoy (2001) and reached good convergence. The PSCF results are displayed in the form of maps of the area of interest on which the PSCF values are displayed in terms of a color scale. The small database applied prevent a good results, however the method was useful for identify which wind direction brings the higher PM10 concentration

Brazilian Atmospheric Inventories – BRAIN: a comprehensive database of air quality in Brazil

Developing air quality management systems to control the impacts of air pollution requires reliable data. However, current initiatives do not provide datasets with large spatial and temporal resolutions for developing air pollution policies in Brazil. Here, we introduce the Brazilian Atmospheric Inventories (BRAIN), the first comprehensive database of air quality and its drivers in Brazil. BRAIN encompasses hourly datasets of meteorology, emissions, and air quality. The emissions dataset includes vehicular emissions derived from the Brazilian Vehicular Emissions Inventory Software (BRAVES), industrial emissions produced with local data from the Brazilian environmental agencies, biomass burning emissions from FINN – Fire INventory from the National Center for Atmospheric Research (NCAR), and biogenic emissions from the Model of Emissions of Gases and Aerosols from Nature (MEGAN) (https://doi.org/10.57760/sciencedb.09858, Hoinaski et al., 2023a; https://doi.org/10.57760/sciencedb.09886, Hoinaski et al., 2023b). The meteorology dataset has been derived from the Weather Research and Forecasting Model (WRF) (https://doi.org/10.57760/sciencedb.09857, Hoinaski and Will, 2023a; https://doi.org/10.57760/sciencedb.09885, Hoinaski and Will, 2023c). The air quality dataset contains the surface concentration of 216 air pollutants produced from coupling meteorological and emissions datasets with the Community Multiscale Air Quality Modeling System (CMAQ) (https://doi.org/10.57760/sciencedb.09859, Hoinaski and Will, 2023b; https://doi.org/10.57760/sciencedb.09884, Hoinaski and Will, 2023d). We provide gridded data in two domains, one covering the Brazilian territory with 20×20 km spatial resolution and another covering southern Brazil with 4×4 km spatial resolution. This paper describes how the datasets were produced, their limitations, and their spatiotemporal features. To evaluate the quality of the database, we compare the air quality dataset with 244 air quality monitoring stations, providing the model's performance for each pollutant measured by the monitoring stations. We present a sample of the spatial variability of emissions, meteorology, and air quality in Brazil from 2019, revealing the hotspots of emissions and air pollution issues. By making BRAIN publicly available, we aim to provide the required data for developing air quality policies on municipal and state scales, especially for under-developed and data-scarce municipalities. We also envision that BRAIN has the potential to create new insights into and opportunities for air pollution research in Brazil.​​​​​​​</p

Emissões pela queima de biomassa no Estado de Santa Catarina - ano base 2017-2018

O estado de Santa Catarina (SC) é a região do Brasil com o maior número de indústrias per capita (29 indústrias para cada 10.000 habitantes) (IBGE, 2013). Além disso, segundo o Departamento Nacional de Trânsito, SC possui o maior número de carros por pessoa (DENATRAN, 2017). Vale salientar também que o estado alcançou a 9ª posição no ranking nacional de produção agrícola, apesar de concentrar apenas 1% do território nacional (IBGE, 2017). Mesmo diante dos aspectos ambientalmente negativos resultantes do intenso crescimento do setor industrial, agropecuário e frota veicular em SC, poucas iniciativas foram tomadas para monitorar as emissões e controlar os impactos na atmosfera. Até o presente momento, não existe monitoramento público da concentração de poluentes atmosféricos, exceto os realizados para cunho científico (IEMA, 2014). O projeto tem o objetivo de estimar o impacto das emissões veiculares, industriais, naturais e de queimadas na qualidade do ar em SC. Esta pesquisa dará subsídios para a elaboração de um sistema de Gestão da Qualidade do Ar em nível estadual. Entre os produtos listados no plano de trabalho, está a elaboração de inventários das emissões pela queima de biomassa, sendo este o tema do presente relatório. Este documento apresenta o relatório de emissões pela queima de biomassa no estado de Santa Catarina referente aos anos de 2017 e 2018. É importante frisar que as queimadas são as fontes mais importantes de emissões de poluentes atmosféricos em escala nacional. Logo, o estudo destas emissões é de suma importância. O LCQAr se comprometeu em auxiliar na prevenção de impactos na saúde e meio ambiente relacionados à má qualidade do ar em SC. O desafio é complexo e exigirá esforços por parte da comunidade acadêmica, bem como a importante participação de iniciativas públicas e privadas.FAPES

Emissões industriais no estado de Santa Catarina - ano base 2019

Santa Catarina (SC) é o estado brasileiro com o maior número de indústrias per capta (29 indústrias para cada 10.000 habitantes) (IBGE, 2013); o estado atingiu a 9ª posição no ranking nacional de produção agrícola, mesmo concentrando apenas 1% do território nacional (IBGE, 2017). SC é o maior produtor de carvão mineral bruto do país, o maior produtor nacional de carne suína, pescado, ostras e mexilhões, além de ser o segundo maior estado no abate de aves. O setor industrial é responsável pelo consumo de mais de 42% da energia elétrica demandada no estado, sendo que, 95,5% dessa parcela correspondem ao consumo das indústrias de transformação (FIESC, 2015). Ainda, a indústria catarinense contribui com 34% na formação do PIB e com 36% dos empregos do estado, distribuídos principalmente nos setores agropecuário, comercial e de serviços. Entretanto, o ritmo acelerado de crescimento desse setor, associado ao aumento substancial da frota veicular em operação em vias rodoviárias, tem promovido o aumento significativo nas emissões de poluentes atmosféricos (EEA, 2016; EEA, 2010; RAMANATHAN e FENG, 2009). Mesmo diante dos aspectos ambientalmente negativos resultantes do intenso crescimento do setor industrial, em SC, poucas iniciativas foram tomadas para monitorar as emissões e controlar os impactos na atmosfera. Até o presente momento, não existe monitoramento público da concentração de poluentes atmosféricos, exceto os realizados para cunho científico (IEMA, 2014). Contudo, a Diretoria de Biodiversidade e Clima (DBIC), da Secretaria de Estado do Desenvolvimento Econômico Sustentável (SDE), gerou a demanda do estado de SC para o desenvolvimento de gestão da qualidade do ar. Frente à demanda e da problemática do estado em relação ao controle da qualidade do ar, o Plano de Trabalho submetido pelo professor Dr. Leonardo Hoinaski, supervisor do Laboratório de Controle de Qualidade do Ar (LCQAr) da Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC), com o título “AVALIAÇÃO DO IMPACTO DAS EMISSÕES VEICULARES, QUEIMADAS, INDUSTRIAIS E NATURAIS NA QUALIDADE DO AR EM SANTA CATARINA” foi contemplado no Edital de Demanda Espontânea da FAPESC. O projeto tem o objetivo de estimar o impacto das emissões veiculares, industriais, naturais e de queimadas na qualidade do ar em SC. Esta pesquisa dará subsídios para a elaboração de um sistema de Gestão da Qualidade do Ar em nível estadual. Entre os produtos listados no plano de trabalho, está a elaboração de inventários das emissões industriais, sendo este o tema do presente relatório. O documento apresenta preliminarmente a quantificação das indústrias potencialmente poluidoras, segregados por mesorregiões, municípios e segmento e, ainda, apresenta alguns subsídios para a elaboração do Plano de Controle de Emissões Industriais (PCPI) catarinense. Este documento é o primeiro de uma série de relatórios que serão desenvolvidos ao longo dos seis anos de projeto. O LCQAr se comprometeu em auxiliar na prevenção de impactos na saúde e meio ambiente relacionados à má qualidade do ar em SC. O desafio é complexo e exigirá esforços por parte da comunidade acadêmica, bem como a importante participação de iniciativas públicas e privadas.FAPES

AVALIAÇÃO DO IMPACTO DAS EMISSÕES VEICULARES, QUEIMADAS, INDUSTRIAIS E NATURAIS NA QUALIDADE DO AR EM SANTA CATARINA

Livro sobre gestão da qualidade do ar em Santa CatarinaAlém das mudanças climáticas, as evidências científicas associam a poluição do ar com graves impactos na saúde humana, principalmente nos grupos mais vulneráveis como crianças e idosos. No Brasil, mais de 51 mil mortes anuais prematuras ocorrem devido à poluição do ar, dificultando o desenvolvimento social e econômico. Mesmo que as leis e normas que sustentam o Programa Nacional de Controle da Qualidade do Ar (PRONAR) estejam delineadas, os setores ambiental, de saúde e planejamento urbano são carentes de governança e estrutura técnica para controlar os impactos da poluição do ar na maioria dos estados brasileiros. Segundo o recente estudo do World Resources Institute (WRI), um sistema de monitoramento e compartilhamento de dados é necessário para revelar a situação atual da qualidade do ar, bem como definir ações de controle nas diferentes regiões brasileiras (De Simioni et al., 2021). Santa Catarina (SC) é o estado brasileiro com o maior número de indústrias per capita (29 indústrias para cada 10.000 habitantes) (IBGE, 2013). Além disso, segundo o Departamento Nacional de Trânsito, SC possui o maior número de carros por pessoa (DENATRAN, 2020). Vale salientar também que o estado alcançou a 9ª posição no ranking nacional de produção agrícola, apesar de concentrar apenas 1% do território nacional (IBGE, 2020). Mesmo tendo conhecimento que estas atividades trazem implicações na qualidade do ar, em SC poucas iniciativas foram tomadas para controlar tais impactos. O fato se torna mais crítico por não existir monitoramento público da concentração de poluentes atmosféricos, exceto os realizados para cunho científico, conforme levantamento do Instituto de Energia e Meio Ambiente (IEMA, 2014). Frente a esta problemática, o Laboratório de Controle de Qualidade do Ar (LCQAr) da Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC) está desenvolvendo o projeto “AVALIAÇÃO DO IMPACTO DAS EMISSÕES VEICULARES, QUEIMADAS, INDUSTRIAIS E NATURAIS NA QUALIDADE DO AR EM SANTA CATARINA”, que dará subsídios para a construção de um sistema de Gestão da Qualidade do Ar em SC. O projeto tem o objetivo de estimar o impacto das emissões veiculares, industriais, naturais e de queimadas na qualidade do ar em SC. O LCQAr busca auxiliar no conhecimento das principais fontes emissoras de poluentes atmosféricos, bem como na prevenção de impactos na saúde e meio ambiente relacionados à má qualidade do ar nas diferentes regiões de SC. De fato, o desafio é complexo e exigirá esforços da comunidade acadêmica, iniciativas públicas e privadas. É o dever e objetivo principal do LCQAr atuar nesta causa. Este documento faz parte de uma série de relatórios sobre as emissões atmosféricas em SC. Esta versão traz um conjunto com todos os inventários de emissões no estado de SC. O inventário de emissão veicular é referente ao ano de 2018; os inventários de emissões industriais e queimadas são referentes ao ano de 2019; e o inventário das emissões naturais (biogênicas) é referente ao ano de 2016. Além disso, é apresentada a meteorologia de SC entre os anos de 2015 a 2018, bem como as densidades médias de CO, NO2, SO2 e O3 (2019) em SC.FAPES

Emissões veiculares no estado de Santa Catarina - ano base 2017

De acordo com a Organização Mundial da Saúde (OMS), a poluição do ar é considerada como o maior risco ambiental à saúde ambiental. Estima-se que 7 milhões de mortes prematuras ocorrem anualmente no mundo, sendo que os habitantes de países subdesenvolvidos e em desenvolvimento são atingidos com maior frequência e intensidade (UNEP, 2014). O estado de Santa Catarina (SC) é a região do Brasil com o maior número de indústrias per capita (29 indústrias para cada 10.000 habitantes) (IBGE, 2013). Além disso, segundo o Departamento Nacional de Trânsito, SC possui o maior número de carros por pessoa (DENATRAN, 2017). Vale salientar também que o estado alcançou a 9ª posição no ranking nacional de produção agrícola, apesar de concentrar apenas 1% do território nacional (IBGE, 2017a). Mesmo tendo conhecimento que estas atividades trazem implicações na qualidade do ar, em SC poucas iniciativas foram tomadas para controlar tais impactos. O fato se torna mais crítico por não existir (até o momento) monitoramento público da concentração de poluentes atmosféricos, exceto os realizados para cunho científico, conforme levantamento do Instituto de Energia e Meio Ambiente (IEMA, 2014). Frente a esta problemática, o Laboratório de Controle de Qualidade do Ar (LCQAr) desenvolve o projeto “AVALIAÇÃO DO IMPACTO DAS EMISSÕES VEICULARES, QUEIMADAS, INDUSTRIAIS E NATURAIS NA QUALIDADE DO AR EM SANTA CATARINA”, APRESENTAÇÃO que dará subsídios para a construção de um sistema de Gestão da Qualidade do Ar em SC. O projeto tem o objetivo de estimar o impacto das emissões veiculares, industriais, naturais e de queimadas na qualidade do ar em SC. Esta pesquisa dará subsídios para a elaboração de um sistema de Gestão da Qualidade do Ar. Entre os produtos listados no plano de trabalho está a elaboração de inventários das emissões veiculares em Santa Catarina, sendo este o tema do presente trabalho. Este documento faz parte de uma série de relatórios sobre as emissões atmosféricas no estado de Santa Catarina. Esta versão traz o inventário de emissões veiculares no estado de SC, referente ao ano de 2017. O estudo contém a atualização das estimativas das emissões por escapamento e evaporativas em SC, nas suas mesorregiões e cidades. Este documento complementará uma série de relatórios sobre as emissões atmosféricas no estado de Santa Catarina que serão desenvolvidos ao longo dos seis anos de projeto. O Laboratório de Controle da Qualidade do Ar da Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC) possui vasta experiência na área de gestão e controle da poluição atmosférica. O LCQAr se comprometeu em auxiliar na prevenção de impactos na saúde e meio ambiente relacionados à má qualidade do ar em SC. De fato, o desafio é complexo e exigirá esforços por parte da comunidade acadêmica, e de iniciativas públicas e privadas. É o dever e objetivo principal do LCQAr atuar nesta causa.FAPES

EMISSÕES VEICULARES NO ESTADO DE SANTA CATARINA

O estado de Santa Catarina (SC) é a região do Brasil com o maior número de indústrias per capita (29 indústrias para cada 10.000 habitantes) (IBGE, 2013). Além disso, segundo o Departamento Nacional de Trânsito, SC possui o maior número de veículos por pessoa (DENATRAN, 2017). Vale salientar também que o estado alcançou a 9ª posição no ranking nacional de produção agrícola, apesar de concentrar apenas 1% do território nacional (IBGE, 2017a). Mesmo tendo conhecimento de que estas atividades trazem implicações na qualidade do ar, em SC poucas iniciativas foram tomadas para controlar tais impactos. O fato se torna mais crítico por não existir (até o momento) monitoramento público da concentração de poluentes atmosféricos, exceto os realizados para cunho científico, conforme levantamento do Instituto de Energia e Meio Ambiente (IEMA, 2014). Frente a esta problemática, o Laboratório de Controle de Qualidade do Ar (LCQAr) desenvolve o projeto “AVALIAÇÃO DO IMPACTO DAS EMISSÕES VEICULARES, QUEIMADAS, INDUSTRIAIS E NATURAIS NA QUALIDADE DO AR EM SANTA CATARINA”, que dará subsídios para a construção de um sistema de Gestão da Qualidade do Ar em SC. APRESENTAÇÃO O projeto outorgado tem o objetivo de estimar o impacto das emissões veiculares, industriais, naturais e de queimadas na qualidade do ar em SC. Esta pesquisa , fornecerá subsídios para a elaboração de um sistema de gestão da qualidade do ar, em nível estadual. Entre os produtos listados no plano de trabalho está a elaboração de inventários das emissões veiculares em Santa Catarina, sendo este o tema do presente trabalho. Neste documento é apresentado o inventário preliminar de emissões veiculares no estado de SC, referente ao ano de 2016. O estudo contém a estimativa das emissões em SC, nas suas mesorregiões e cidades. Ainda, o relatório apresenta subsídios para a elaboração do Plano de Controle de Emissões Veiculares (PCPV) catarinense. Este documento é o primeiro de uma série de relatórios que serão desenvolvidos ao longo dos seis anos de projeto. O LCQAr se comprometeu em auxiliar na prevenção de impactos negativos no meio ambiente e na saúde da população, relacionados à má qualidade do ar. De fato, o desafio é complexo e exigirá esforços por parte da comunidade acadêmica, e de iniciativas públicas e privadas. É o dever e objetivo principal do LCQAr atuar nesta causa.FAPES

Estudo da influência dos elementos climáticos em sistemas de baixo custo para monitoramento da qualidade do ar

The atmospheric pollution alerts to the need to promote thedevelopment of air quality monitoring systems. Equipment withlow implementation cost and energy consumption are highlightedfor highly scalable applications. The datasets generated by thesensors feed machine learning algorithms for the weatherconditions analysis in urban centers. However, sensor technologyused in these systems tends to be less accurate than complexequipment, resulting in a strong correlation between the collecteddata and the climatic elements variation. This paper studies theinfluence of temperature and relative humidity in low cost airquality monitoring systems. This knowledge can generate newapproaches to the monitored metrics conditioning and increasethe robustness of the low cost systems