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IX Latin American IRPA Regional Congress on Radiation Protection and Safety - IRPA 2013 Rio de Janeiro, RJ, Brazil, April 15-19, 2013 SOCIEDADE BRASILEIRA DE PROTEÇÃO RADIOLÓGICA - SBPR IMPACTOS AMBIENTAIS E NA SAÚDE PUBLICA DEVIDO A UMA EXPLOSAO DE UM DISPOSITIVO DE DISPERSÃO RADIOLÓGICA Saint Yves, T. L. A.1,3, Andrade, E. R.2, Lauria, D. C.1 1 Instituto de Radioproteção e Dosimetria (IRD) Comissão Nacional de Energia Nuclear (CNEN) Av. Salvador Alende s/n - Recreio Rio de Janeiro, RJ 2 Centro tecnológico do Exercito (CTEx) Av. Américas, nº 28500 - Guaratiba Rio de Janeiro, RJ 3 Instituto nacional de Câncer (INCa) Pr. Cruz vermelha, nº 23 - Centro Rio de Janeiro - RJ - Brasil ABSTRACT Depois de 11 de setembro de 2001, o mundo despertou para a possibilidade de ataques terroristas radicais. Como exemplo pode-se citar o uso de uma fonte radioativa com material explosivo, método conhecido como dispositivo de dispersão radiológica -RDD ou bomba suja.O objetivo deste trabalho foi desenvolver competências e aperfeiçoar metodologias e ferramentas visando a avaliação de impacto ambiental e a possível remediação de áreas contaminadas pela explosão de uma bomba Suja. Pretende-se ainda analisar os riscos de detrimento de uma população exposta ao evento. O cenário adotado foi a região do Riocentro, na cidade do Rio de Janeiro, por possuir características geofísicas, geográficas e populacionais interessantes tais como proximidade de áreas urbanas, rurais, lagos e canais fluviais; e a possibilidade de ser palco de grandes eventos. O Hotspot foi o software utilizado para simular a explosão com Cs-137. Este software fornece valores de doses efetivas recebidas pelos atingidos e a contaminação do solo, ambos em função da distancia do evento. Esses dados foram utilizados para estimativa de risco de incidência/mortalidade para diversos tipos de cânceres, usando equações matemáticas do BEIR V. O risco relativo de mortalidade para leucemia neste cenário pode chegar próximo a 70 vezes a linha de base para uma dose recebida de 1Sv. Os resultados evidenciaram a importância de uma metodologia de avaliação imediata de possíveis impactos, para que as ações de respostas e tomada de decisão sejam realizadas de maneira a otimizar possíveis danos e prejuízos ao público e ambiente. 1. INTRODUCÃO Após os atentados ocorridos em 11 de setembro de 2001, tornou-se possível para o mundo a possibilidade de ataques terroristas radicais Uma forma radical, reconhecida e bastante pesquisada, seria o uso de uma fonte radioativa como, por exemplo, uma fonte utilizada em medicina, em conjunto com um explosivo. [1,2,3,4,5] Uma bomba suja consiste de um material altamente radioativo embalado com explosivos convencionais, geralmente materiais em pó, porem alguns materiais solidos podem ser transformados em pó por processos químicos. Uma vez que a explosão ocorre, o material radioativo é espalhado no ambiente, grande parte forma uma nuvem radioativa e o restante precipita em grandes aglomerados de partículas próximo ao local da explosão ocasionando a contaminação do solo e da água. Uma bomba suja pode resultar em morte e ferimentos causados pela explosão convencional bem como síndromes como a síndrome aguda da radiação e possibilidade de desenvolvimento de morbidades como o câncer devido a exposição à radiação ionizante. Além disso, a bomba suja é largamente reconhecida pelo seu longo efeito psicológico e econômico que pode ser agravada por efeitos na saúde [6, 7]. Mais especificamente, dependendo da quantidade de material radioativo dispersado sobre uma área, será requerida uma evacuacão completa, esforços de descontaminacão e ações políticas para garantir a qualidade de vida aos residentes após um oneroso longo período de trabalho para a remediação. As atividades pós-explosão necessitam dentre outras de informações sobre: os riscos para a saúde da população envolvida, o grau de contaminação de toda a infraestrutura (residências, construções etc), a distribuição da contaminação em superfície e subsuperfície, no meio ambiente como um todo e os níveis de contaminação A explosão deste tipo de artefato tem um grande impacto econômico devido à necessidade de remediação de grandes áreas que deverão contar com grande aporte financeiro, e com apoio de profissionais especializados [8]. A possibilidade de um evento terrorista com uma bomba suja induz o aumento da conscientização da necessidade de se criar e avaliar cenários para um evento desta natureza, a fim de melhorar o grau de preparação e capacidade de resposta a tais eventos. Há um conjunto de radionuclídeos, que são de grande interesse para serem utilizados em um RDD devido suas características físicas, químicas e capacidade de obtenção.. De acordo com o Instituto de Pesquisa de Radiobiologia das Forças Armadas [9], os materiais radioativos de alta importância militar e utilizados na construção de possíveis RDD são, entre outros, 241Am, 137Cs, 60Co, urânio empobrecido (DU), 32P, 90Sr e 232U. Um RDD eficiente deve ser aquele que gera uma quantidade grande de prejuízos ao meio ambiente e a saúde em uma área em torno da explosão e ser capaz de espalhar o radionuclídeo no meio ambiente em um curto intervalo de tempo. O 137Cs, emissor gama, é capaz de causar altas exposição externa e contaminação interna, normalmente está na forma de sal e pode ser completamente absorvido pelos órgãos vitais, tais como pulmão e trato gastrointestinal [9]. Sua capacidade de propagação no ambiente é dependente, entre outros parâmetros, das condições climáticas [10]. A sua toxicidade principal é a irradiação total do corpo, pois uma vez que absorvido no organismo o metabolismo reconhece 137Cs como um análogo de potássio, ficando localizado preferencialmente nos músculos e sendo excretado pela urina [9]. Quantidades significativas de material radioativo podem ser depositadas sobre as superfícies depois de uma liberação de um RDD; sendo assim as pessoas expostas e os agentes de respostas que estiverem atuando nas áreas contaminadas, podem vir a ser altamente expostos à radiação ionizante, podendo inclusive atingir níveis de dose que gerem efeitos deterministicos, justificando avaliação e intervenção médica. Além disso, os níveis de dose a que os indivíduos podem estar expostos podem induzir efeitos estocásticos, podendo aumentar a taxa de incidência e mortalidade de alguns tipos de cânceres. Indução de câncer é o mais importante efeito de longo prazo para uma dose abaixo de 1 Gy [9]. Os indivíduos expostos correm risco de desenvolver câncer, mesmo após os procedimentos de remediação das áreas afetadas [12]. Dependendo do elemento radioativo no cenário do RRD, a exposição pode levar a uma elevada taxa incidência de alguns tipos de cânceres [13]. Uma tendência no mundo moderno é o reconhecimento da importância de conhecer, entender e dispor de metodologias que permitam avaliar o impacto ambiental das atividades de qualquer natureza sobre os seres humanos e a biota, de forma rápida e segura, para auxiliar nas tomadas de decisão. O desenvolvimento de metodologias de trabalho pode contribuir sobremaneira para gerar soluções que possam interferir tanto nas rotinas, como no gerenciamento de crises e fundamentalmente no assessoramento ao processo decisório em todas as suas fases. IRPA 2013, Rio de Janeiro, RJ, Brazil. Códigos computacionais como o Hot Spot são capazes de estimar a dose recebida em função da distancia e a distribuição da contaminação numa determinada área superficial, após a explosão de um RDD. A família RESRAD possui códigos que são usados em remediação de áreas contaminadas, que partem exatamente da contaminação do solo para prever a contaminação em outros meios. Estes códigos foram reunidos para estudar um único problema. A junção dos dois códigos resulta em uma informação mais completa da situação. Os objetivos deste trabalho são: A partir da simulação de uma RDD em uma área urbana, durante um grande evento, utilizar modelos matemáticos para determinar o risco (a partir de dados de saída do software Hot Spot) do desenvolvimento de detrimento para os indivíduos expostos e propor alternativas e informações para otimização da resposta e do processo decisório. 2. MATERIAIS E MÉTODOS 2.1. Fontes de Materiais Radioativos Há centenas de aplicações médicas, industriais e acadêmicas usando fontes radioativas de atividade significativa em todo o mundo. Estas aplicações abrangem a esterilização de alimentos e produtos farmacêuticos, radiografia industrial e médica, teleterapia, perfilagem de petróleo e pesquisa entre outros. Há uma particular preocupação com radionuclídeos devido à sua radiotoxicidade, a sua utilização generalizada e meia-vida suficientemente longa. Um conjunto de exemplos podem ser dados: 241Am241 (432 anos), Cs137 (30 anos), Co60 (5,3 anos), Ir192 (74 dias) e Sr90 (29 anos). Estes radionuclídeos são usados em muitas aplicações com atividades diferentes, como mostrado na Tabela 1. [6] Tabela 1: fontes radioativas utilizadas em diversas aplicações. Fonte Radioisotopo Nível Radioativo (Ci) Irradiador insdustrial ( esterilização e preservação de alimentos) Cobalto 60 Cesio 137 Acima de 4,000,000 Acima de 3,000,000 Irradiador de Sangue Cobalto 60 Cesio 137 2,400 a 25,000 50 a 50,000 Radioterapia Cobalto 60 Cesio 137 4,000 a 27,000 500 a 13,500 Radiografia Médica Cobalto 60 Iridio 192 1,000 1 a 200 Radiografia Industrial Cobalto 60 Iridio 192 3 a 250 3 a 250 Calibração Cobalto 60 Cesio 137 Americio 241 20 60 5 a 20 IRPA 2013, Rio de Janeiro, RJ, Brazil. Os radionuclídeos que podem ser mais úteis para um provavel artefato são aqueles que apresentam caracteristicas fisicas e quimicas que impliquem em um maior impacto ao ambiente e pessoas expostas, dentre eles se enquadram : 241Am (metalico), 137Cs (sal), Co60 (metalico), 192Ir (metalico) , 90Sr (sal), 210Po (metalico). [14] As formas metalicas nao apresentam grande capacidade de dispersão, nao abrangendo grandes areas de impacto. Desta forma, os radionuclídeos na forma de sal poderiam ser mais dispersados no ambiente e causar um maior impacto, portanto seriam os mais adequados parautlização numa RDD. O 137 Cs geralmente é encontrado na forma de pó (sal) podendo este ser utilizado, no entanto os outros materiais na forma sólida metalica poderiam ser facilmente transformados em sal por processos químicos, tendo o mesmo comportamento de dispersão que os que são encontrados normalmente como sal [14]. 2.2. Descrição da área O área escolhida para as simulações foi a região do Riocentro, o qual apresenta-se com muitas caracteristicas peculiares como confluencia de 6 bairros, uma população (aproximadamente 320 mil pessoas), local de realização de grandes eventos com milhares de pessoas, possuir superficie plana na maior parte das areas, inclusive na direção critica a ser estudada (os modelos de dispersao atmosferica se enquandram bem neste tipo de terreno), possuir area urbana e rural, lagos e rios; bem como outras caracterisitcas que a tornam uma região atraente para analise dos possiveis impactos ambientais e na saude publica. Com o decorrer dos anos uma maior quantidade de eventos vem ocorrendo no Riocentro, conseqüentemente um maior fluxo de pessoas. Em 2011, o centro de convenções, o maior da América Latina, registrou o maior número de eventos e público dos seus 34 anos de história. Cerca de 1,8 milhão de pessoas passaram pelo centro de convenções. Mais de 70 feiras, conferências, shows e encontros corporativos nacionais e internacionais foram realizados no espaço. O Riocentro tem um total de 571 mil m², dos quais 100 mil são de área construída. O estacionamento possui 7 mil vagas que atendem a cinco pavilhões para feiras, exposições, congressos, treinamentos, convenções, premiações, lançamentos de produtos e os mais diferentes tipos de eventos. Nesta região há outros grandes locais de eventos, como HSBC Arena, no qual são apresentados grandes shows, encontros religiosos e de empresas, eventos esportivos. O HSBC tem uma capacidade de 18000 pessoas; Cidade do Rock, o qual realiza esporadicamente eventos ao qual podem atender 120000 pessoas; Autódromo de Jacarepaguá, que tem uma capacidade de 60000 pessoas, bem como a construção futura de estruturas para as Olimpíadas do Rio de Janeiro em 2016. Os bairros que compõe a região do cenário escolhido é composta por 6 bairros (Barra da Tijuca, Recreio dos Bandeirantes, Vargem Grande, Vargem Pequena, Camorim e Curicica) e uma população total de aproximadamente 320000 habitantes. [20, 21]. Na região existem 4 lagoas, Marapendi, Camorim, Tijuca e Jacarepaguá e diversos córregos que deságuam nestas lagoas. Toda essa região e características geográficas podem ser visualizadas nas figuras 1 e 2 abaixo. IRPA 2013, Rio de Janeiro, RJ, Brazil. Figura 1: foto da região do Riocentro mostrando áreas adjacentes. Figura 2: Foto da região do Riocentro mostrando áreas adjacentes com uma maior area de abrangência incluindo todos os bairros passiveis de efeitos. 2.3. Dados Metereológicos Nesta região os dados foram obtidos de estações metereológicas e estudos científicos [15]. Através de dados estimados e simulados por Eduardo Correa [15] a velocidade do vento na região oscila entre 0 e 5m/s, sendo que para se ter um estudo mais conservativo adotaremos a valor de velocidade máxima de 5m/s. O período do dia em que essa velocidade máxima pode ocorrer esta entre as 12 ate as 18 h e a direção preferencial do vento esta entre 60 a 135 graus (ai estará localizado o grupo crítico, sendo o local onde possivelmente será ocasionado os maiores efeitos negativos e prejuízos). 2.4. Modelagem Matemática para a Leucemia Para este trabalho o modelo de leucemia foi baseada no BEIR V (National Research Council, Committee on the Biological Effects of Ionizing Radiations 1990) [16] que IRPA 2013, Rio de Janeiro, RJ, Brazil. considera um modelo de risco relativo linear-quadrático. Os dados foram obtidos por ajustes dos dados japoneses de mortalidade por leucemia LSS (CID9 204-207). Sob este modelo, o risco relativo (RR) para a leucemia após uma dose de D sieverts (Sv) é: β1 se a ≤ 20, T ≤ 15, (1) β2 se a ≤ 20, 15 < T ≤ 25, (2) se a ≤ 20, T > 25, (3) β3 se a > 20, T ≤ 25, (4) β4 se a > 20, 25 < T ≤ 30, (5) se a > 20, T > 30. (6) RR = 1+ α2 D + α3 D 2 .e RR = 1+ α2 D + α3 D 2 .e RR = 1+ α2 D + α3 D 2 RR = 1+ α2 D + α3 D 2 .e RR = 1+ α2 D + α3 D 2 .e RR = 1+ α2 D + α3 D 2 Em que a = Idade da exposicão, T = tempo desde a exposicão e onde α2 = 0.243 Sv-1, α3 = 0.271 Sv-2, β1 = 4.885, β2 = 2.380, β3 = 2.367, β4 = 1.638. Não é simples correlacionar o desenvolvimento de câncer e a exposição à radiação como fenômenos de causa e efeito. Em estudos epidemiológicos de radiação, exposição à radiação é o fator de maior interesse, e epidemiologistas procuram relacionar o risco de doenças (principalmente câncer) a diferentes níveis e padrões de exposição à radiação. Embora inconclusivo, os estudos epidemiológicos têm sido de especial importância na avaliação do potencial risco para a saúde humana associados à exposição à radiação. Então o conceito de probabilidade de causalidade (PC) foi adotado, ele foi desenvolvido como a fração do risco para ocorrência de leucemia, ou seja, o percentual de causa do detrimento oriundo da exposição sofrida. PC assume a definição matemática abaixo e é ligada às equações de BEIR V e calculado por [17]: RR 1 PC x 100 % RR (7) O risco individual de câncer depende não só do sexo e da idade de uma pessoa, mas também de outras características individuais, tais como os antecedentes genéticos e estilo de vida, que são fatores não quantificáveis. As taxas de câncer estão normalmente disponíveis a partir de dados demográficos tabulados por idade e sexo. Isso implica que o cálculo é baseado em sexo e idade no momento da exposição e qualquer outra característica individual é ignorado. Este modelo para leucemia considera variações na idade e no tempo de latência após a exposição a radiações ionizantes para efeito de cálculo. 2.5. Parâmetros usados no HotSpot® Os parâmetros utilizados pelo software são todos definidos pelo usuário sendo escolhido para este trabalho buscando a melhor condição para a comparação com a realidade de um ataque usando um RDD. Os principais parâmetros utilizados no HotSpot® versão 2.07.2 estão listados abaixo: Material: Cs-137, meia vida 30.0a; Atividade: 10.000 Ci; IRPA 2013, Rio de Janeiro, RJ, Brazil. Velocidade do vento (h = 10 m): 5,0 m / s; Coordenadas de distância: Todas as distâncias são na linha central da Pluma; Carga explosiva: 1,00 libra de TNT; Classe de estabilidade (Cidade): F; Vel. Dep respirável.: 0,30 cm / s; Altura do receptor: 1,70 m; Altura da camada de inversão: Nenhum; Tempo da amostra: 0,10 min; Taxa de respiração: 3.33e-04 m3/seg; Contorno da isodose interior: 1,0 Sv; Contorno da isodose mediana: 0,50 Sv; Contorno da isodose exterior: 0,10 Sv; Contorno da isoconcetração interior 0.1Ci/m2; Contorno da isoconcetração mediana 0.01Ci/m2; Contorno da isoconcetração externa 0.001Ci/m2; FGR-13 Dados de Conversão Dose - Dose Efetiva Total (TED); Tempo de exposição: (Início: 0,00 horas; Duração: 24.00 horas). Os resultados deste trabalho são baseados em parâmetros obtidos como resultado de três plumas de dose equivalente efetiva total (TEDE) como uma função da distância da explosão da bomba. Os valores de isodose foram determinados em 1.0 Sv, 0.5 Sv e 0.1 Sv do contorno interior para o exterior, respectivamente. Os TEDEs foram usados no modelo de leucemia para determinar o risco relativo de desenvolvimento do tumor e a probabilidade de causalidade, para a 6 casos do modelo do BEIR V. 3. RESULTADOS E DISCUSSÕES A simulação foi realizada considerando definições das condições ambientais dentro do cenário de exposição estudado. A Figura 3 mostra a pluma obtida a partir da simulação com o HotSpot® sob essas condições de contorno definidas (ver parâmetros HotSpot®), onde as curvas de isodose interior, média e externa representam uma Dose Equivalente Efetiva Total (TEDE) de 1,0, 0,5 e 0,1 Sv, respectivamente. IRPA 2013, Rio de Janeiro, RJ, Brazil. Figura 3 Pluma para valores de isodoses de TEDE como função da distância do centro da explosão (hot spot), onde as curvas de isodose interior, média e externa representam TEDE de 1,0, 0,5 e 0,1 Sv, respectivamente. A partir da área interna (ver figura 3) que mede cerca de 0,005 km², pode-se inferir que a uma distância máxima de cerca de 0,1 km da explosão os individuos expostos receberao uma TEDE de pelo menos 1 Sv. A mesma estimativa é válida para a área central, com cerca de 0,008 km² e uma distância máxima de 0,13 km do ponto da explosão gerando uma TEDE de 0,5 Sv. A área externa da pluma, com 0,038 km² e uma distância máxima do ponto de explosão de 0,51 km, ocasionando uma TEDE de 0,1 Sv. A figura 4 mostra a TEDE como uma função da distância na direção do vento. Foi observado que o valor da TEDE para uma distância de até 12 km é de 1 mSv em 24 horas. Esta dose é conhecida como o limite de dose anual para os membros do público de acordo com a CNEN 3.01 [19]. Figura 4 TEDE como uma função da distância na direção do vento. A Figura 5 mostra as curvas de isoconcentracao de material radioativos no solo para um período de 24 h após o evento. As curvas de concentração interior, média e externa representam 100,0; 10,0 e 1,0 mCi/m2, respectivamente ou no SI 3700, 370, 37 MBq/m2. A figura 6 mostra a concentração no solo em função da distância na direção do vento. Verificase que a uma distancia de 7km do ponto da explosão há uma concentração no solo, após 24h do evento, no valor de 1mCi/m2. (37 MBq/m2) Considerando o cenário escolhido e as distâncias que a contaminação alcançam, as estimativas realizadas pelo código apontam uma contaminação no solo a 7 km do local da explosão correspondendo a 3,7 10-7 Bq/m2, o que equivale a 1,42 10-5 Bq/kg, ou seja 142 Bq/g, considerando o valor da densidade do solo preconizado pelo SRS19 de 260 kg/m2 . Deste modo, passado o período crítico da explosão o solo e a água estariam contaminados a um nível tal que a distância de 7 km, por estimativa com o RESRAD 6.5, a população que ali residisse estaria recebendo doses da ordem de 70 mSv/a. Considerando os níveis de doses recomendadas pelo BSS (IAEA, 2012) para situações existentes como entre 1 mSv/a e 20 mSv/a, mesmo que o valor máximo de 20 mSv/a viesse a ser adotado nesta situação, os resultados destas simulações mostram que ações de remediação no solo e na água de uma grande área seriam necessárias, passado o evento. O valor da concentração de 137Cs no solo IRPA 2013, Rio de Janeiro, RJ, Brazil. correspondente ao valor de dose de 20 mSv/ano, devido a exposição à radiação externa e à inalação e ingestão de poeira é de 52 Bq/g. Assim, toda a área que apresentasse um valor de concentração de 137Cs superior a 52 Bq/g teria que ser posteriormente remediada ou segregada por anos até que a concentração atingisse este valor. Sendo que 52 Bq/g é equivalente à 1,35 E07 Bq/m2 ou seja 370 uCi/m2. Então essa concentracao corresponde a uma distancia de apropximadamente 11km. Figura 5 concentração (nas cores vermelho, verde e azul) no solo como uma função da distância na direção do vento. Figura 6 concentração no solo como uma função da distância na direção do vento. As figuras 7 e 8 mostram respectivamente as curvas de TEDE e concentracao no solo plotadas sobre o cenario escolhido para o evento. IRPA 2013, Rio de Janeiro, RJ, Brazil. Figura 7 curvas de TEDE em função da distância na direção do vento sobre o cenario. Figura 8 concentração no solo em função da distância na direção do vento sobre o cenario. O risco relativo (RR) para a leucemia é uma função da dose recebida pelo indivíduos expostos. A probabilidade de causalidade é dependente da exposição à radiação ionizante utilizada pelo modelo BEIR V para a radiação induzida de desenvolvimento de leucemia. Estes valores dependem da dose, idade, e a latência para o início do detrimento (ver tabelas 2, 3 e 4 para RR). IRPA 2013, Rio de Janeiro, RJ, Brazil. Tabela 2: RR e PC (D = 1 Sv) com dependência em idade e latência. Idade Latência Risco Probabilidade de Casos (Anos) (Anos) Doses (Sv) Relativo Causalidade (%) 1 a ≤ 20 T ≤ 15 1.00 69.00 98.55 2 a ≤ 20 15 < T ≤ 25 1.00 6.55 84.74 3 a ≤ 20 T > 25 1.00 1.51 33.95 4 a > 20 T ≤ 25 1.00 6.48 84.57 5 a > 20 25 < T ≤ 30 1.00 3.64 72.56 6 a > 20 T > 30 1.00 1.51 33.95 Tabela 3: RR e PC (D = 0.5 Sv) com dependência em idade e latência. Idade Latência Risco Probabilidade de Casos (Anos) (Anos) Doses (Sv) Relativo Causalidade (%) 1 a ≤ 20 T ≤ 15 0.50 26.04 96.16 2 a ≤ 20 15 < T ≤ 25 0.50 3.04 67.16 3 a ≤ 20 T > 25 0.50 1.19 15.91 4 a > 20 T ≤ 25 0.50 3.02 66.87 5 a > 20 25 <T≤ 30 0.50 1.97 49.33 6 a > 20 T > 30 0.50 1.19 15.91 Tabela 4: RR e PC (D = 0.1 Sv) com dependência em idade e latência. Idade Latência Risco Probabilidade de Casos (Anos) (Anos) Doses (Sv) Relativo Causalidade (%) 1 a ≤ 20 T ≤ 15 0.10 4.57 78.13 2 a ≤ 20 15 < T ≤ 25 0.10 1.29 22.59 3 a ≤ 20 T > 25 0.10 1.03 2.63 4 a > 20 T ≤ 25 0.10 1.29 22.36 5 a > 20 25 < T ≤ 30 0.10 1.14 12.20 6 a > 20 T >30 0.10 1.03 2.63 Figura 7 O risco relativo em função da latência para os valores de três doses e para duas faixas etárias. (A) até 20 anos de idade, e (B) acima de 20 anos. IRPA 2013, Rio de Janeiro, RJ, Brazil. Figura 8 Probabilidade de causalidade (PC) em função da latência para os três valores de dose e para duas faixas etárias. (A) até 20 anos de idade, e (B) acima de 20 anos As figuras 7A e 7B ilustram graficamente os dados mostrados nas tabelas 2, 3 e 4. Estes dados correlacionam RR e latência. Três valores de TEDE diferentes são considerados para os dois grupos de indivíduos: (A) menor ou igual a 20 anos de idade e (B) mais de 20 anos de idade. Figura 8 (A) e (B) mostram a dependência PC na latência em anos para as faixas sob observação, e também para doses de 1,0 Sv, 0,5 Sv e 0,1 Sv. Dados de saída a partir da tabela 2 permitem inferir que jovens expostos, menores de 20 anos, têm maior RR após a exposição quanto menor o tempo de latência (menos de 15 anos). Isto pode significar que o efeito do aparecimento de leucemia é mais provável de surgir em um curto período de tempo após a exposição e principalmente em pessoas com menores idades. Com o aumento da latência a simulação permite inferir que a probabilidade diminuí rapidamente, mas continua representando um aumento significativo no risco de detrimento em relação a linha de base. A PC segue o mesmo padrão de RR que aumenta com baixa latência, indicando que se os indivíduos virem a desenvolver leucemia, é provável que seja devido à exposição à radiação ionizante recebida pela bomba suja. Dados da simulação levam a uma PC de 98,55%, então se eles apresentarem leucemia, há uma chance de 98,55% de ser causada por radiação ionizante. Pessoas expostas aos 20 anos ou mais na simulação também têm maior RR para as latências mais baixas. É notável que com o aumento da latência indivíduos expostos menores de 20 anos tem RR maior quando comparado com indivíduos mais velhos. Isso reforça o fato de que crianças e adolescentes são mais propensos a desenvolver leucemia, devido às células mais jovens ter uma maior atividade metabólica e mitótica, sendo mais radiossensíveis, o que representa uma maior chance de desenvolver um detrimento induzido por radiações ionizantes. As tabelas 3 e 4 mostram o mesmo comportamento de RR e PC considerando a latência e idade, embora as doses sejam baixas. O RR para 1,0 Sv, 0,5 Sv e 0,1 Sv indicam que a chance de desenvolvimento e mortalidade de leucemia é de, respectivamente 69,00, 26,04 e 4,57 vezes a ocorrência de linha de base para os indivíduos não expostos com menos de 20 anos de idade. Este resultado é significativo considerando que estes eventos podem ocorrer em areas com grande concentracao de pessoas. Como pode ser visto na figura 7A uma grande diferença em RR aparece para a mesma latência (menos de 15 anos) em relação aos outros grupos. A partir disso podemos entender que a leucemia tem baixa latência. A causa mais provável é que seja devido de exposição à IRPA 2013, Rio de Janeiro, RJ, Brazil. radiação ionizante (tempos curtos após a exposição). A simulação permite inferir que os indivíduos que foram expostos a estas doses estão sob maior RR em uma curta latência. O resultado é que o risco de leucemia é fortemente dependente da dose quando os tempos são considerados curtos. Por outro lado, o desenvolvimento do tumor em maiores períodos de latência pode ser ocultado devido à ação de outros agentes, que não a radiação ionizante, poderem ser a razão do processo cancerígenico. Da figura 7 é possível observar que as diferenças de RR para os valores de doses de 1,0 Sv, 0,5 Sv e 0,1 Sv no mesmo tempo de latência, diminuem com o aumento do período de latência. Pode-se ver na figura 7A que a queda de RR é mais íngrime e rápida no primeiro período, isso pode ser devido a essa condição ser a mais provável de aumentar a indução de leucemia por radiação (mais jovens e de baixa latência). A simulação mostra que à medida que o tempo passa as diferenças entre os RR para cada valor da dose tendem a zero, reduzindo a dependência da dose. À medida que a PC do tumor está ligada à RR, as Figuras 8A e 8B ilustram o mesmo comportamento discutido na Figura 7. A análise foi realizada considerando que RR e PC podem ser útil na condução do processo de tomada de decisão nas situações em que ocorre guerra assimétrica ou mesmo em casos de emergências radiológicas. Uma vez que isso contribui para aumentar a eficiência da resposta médica para as vítimas, a triagem das pessoas expostas é facilitada devido ao conhecimento dos riscos envolvidos. As condições de simulação consideradas neste estudo foram restritas a leucemia induzida por radiação. Um estudo mais completo buscando todas as equações de BEIR V, de todas as malignidades, exigem uma análise mais aprofundada, bem como simulação de outros tipos de tumores, incluindo os sólidos. As simulações realizadas com o RESRAD 6.5 mostraram que a concentração no solo de 52 Bq/g de 137Cs seria equivalente ao nível de dose de 20 mSv/ano__— o nível máximo de dose para indíviduos preconizado pelo BSS para situações existentes (e a fase pós emergência é inclusa nesta situação)—, considerando como principais vias de exposição a exposição externa e a ingestão e inalação de poeira. No cenário de exposição estudado e considerando o limite, uma área de aproximadamente 11 km de comprimento teria que ser remediada para permitir sua reocupação pela população. 3. CONCLUSÃO Um ataque terrorista usando um RDD pode resultar em depressão na economia e no estado fisiológico da população nas proximidades da explosão. O sucesso do processo de decisão para a resposta à situação está intimamente relacionado com alguns parâmetros. Esses parâmetros não são conhecidos até a ocorrência do fato, no entanto, podem ser configurados rapidamente no Hotspot® a fim de ter uma visão geral da situação e começar a coletar dados para a primeira resposta. Parâmetros tais como densidade populacional, as condições meteorológicas e de triagem de radiação são valiosos e fáceis de coletar. Os resultados deste trabalho mostraram que cenários radiológicos usando Cs-137 como um componente do RDD é muito perigoso, com base em na contaminacao no solo e TEDE que possivelmente provocara. Para estas condições de contorno a área em que as pessoas receberam um TEDE significativo é muito grande, cobrindo distâncias superiores a 1,0 km. Com base nas equações do BEIR V, a indução de leucemia para aqueles que estiverem num raio de 100 metros do hot spot é de cerca de 69 vezes a incidência de base. IRPA 2013, Rio de Janeiro, RJ, Brazil. Além disso, sintomas relacionados à síndrome aguda da radiação podem ocorrer entre eles. Além disso, os resultados permitem inferir que a ocorrência de leucemia é mais provável de ocorrer mais cedo em pessoas mais jovens. Os impactos ambientais nas areas contaminadas podem ser diversos, levando areas a serem evacuadas, comprometendo fontes de agua, alimentacao, bem como criacao de animais e toda a flora local. Ações para a remediação de grandes áreas seriam necessárias, o que demandaria um gasto financeiro enorme. Dados de simulação usando o Hotspot® seria da maior importância para a compreensão de um cenário RDD, uma resposta eficiente para a a situacao de emergência, e gerenciamento de áreas contaminadas, levando a minimizar conseqüências no futuro. REFERENCES 1. Callahan, B. G. (2011). "Commentary on Watson et al.'s Articles on Airport Remediation Following a Chemical Terrorist Attack." Hum Ecol Risk Assess 17(1): 122-123. 2. Doull, J. (2011). "Comments on Airport Remediation Following a Chemical Terrorist Attack Articles." Hum Ecol Risk Assess 17(1): 124. 3. 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