ANÁLISE DE COMPONENTES PRINCIPAIS PARA VERIFICAR RELAÇÃO ENTRE VARIÁVEIS METEOROLÓGICAS E A CONCENTRAÇÃO DE MP10

Autores

DOI:

https://doi.org/10.15628/holos.2020.8649

Palavras-chave:

Dados meteorológicos, Material Particulado, ACP

Resumo

Avaliar o comportamento das variáveis meteorológicas no contexto de poluição do ar é imprescindível, pois sabe-se que as primeiras estão diretamente relacionadas com o comportamento dos poluentes atmosféricos. Este trabalho teve por objetivo verificar a influência de algumas variáveis meteorológicas (temperatura, velocidade do vento e umidade relativa) na variação de concentração do Material Particulado inalável (MP10). O estudo foi realizado com dados, coletados durante os anos de 2010 a 2014, dos municípios de Americana, Jundiaí, Paulínia e Piracicaba, localizadas no Estado de São Paulo. A relação entre as variáveis meteorológicas e o MP10 foi estudada pela Análise de Componentes Principais (ACP). Obteve-se que, com 3 Componentes Principais, foi explicado mais de 90% da variabilidade dos dados. Além disso, encontrou-se que o MP10 e umidade relativa têm mais forte correlação (42%).

Downloads

Não há dados estatísticos.

Biografia do Autor

Danilo Covaes Nogarotto, Faculdade de Tecnologia (FT)/Universidade Estadual de Campinas (Unicamp)

Danilo Covaes Nogarotto tem Graduação e Mestrado em Estatística pelo IMECC, Unicamp, e Doutorado em Tecnologia, pela Faculdade de Tecnologia (FT), Unicamp. Seus principais interesses são análise multivariada, regressão em séries temporais e aplicações em dados de poluição atmosférica.

Marla Rubia Garcia de Lima, Faculdade de Tecnologia (FT)/Universidade Estadual de Campinas (Unicamp)

Estudante de Engenharia Ambiental na Faculdade de Tecnologia (FT), Unicamp

Simone Andréa Pozza, Faculdade de Tecnologia (FT)/Universidade Estadual de Campinas (Unicamp)

Professora Doutora MS3.2 na Faculdade de Tecnnologia (FT) da Unicamp, desde 2010. Atua nos cursos de Engenharia Ambiental e Tecnologia em Saneamento Ambiental. Credenciada ao Programa de Pós-Graduação em Tecnologia, da FT, área ambiental.  Seus principais interesses são poluição atmosférica e monitoramento ambiental.

Referências

BARROS, L. V. L. Avaliação da relação entre parâmetros meteorológicos e concentrações de material particulado inalável (MP10) no campus da UFSC. 2014. 88 f. TCC (Graduação) - Curso de Engenharia Sanitária e Ambiental, Universidade Federal de Santa Catarina, Florianópolis, 2014.

BINAKU, K., SCHMELING, M. (2017) Multivariate statistical analyses of air pollutants and meteorology in Chicago during summers 2010-2012. Air Quality, Atmosphere & Health, 10, 1227- 1236. DOI: 10.1007/s11869-017-0507-7

BRASIL. Conselho Nacional de Meio Ambiente. Resolução CONAMA 491. (2018). Publicada no DOU, de 21 de novembro de 2018. Seção 01- páginas 155-156. Disponível em: http://www2.mma.gov.br/port/conama/legiabre.cfm?codlegi=740.

BRITO, P. H. F., ARAÚJO, R. S., SILVA, G. M. M. (2018) Composição química do material particulado atmosférico: uma revisão de literatura. HOLOS, 3, 62-74. DOI: 10.15628/holos.2018.4648.

COMPANHIA AMBIENTAL DO ESTADO DE SÃO PAULO - CETESB. Série de Relatórios: Qualidade do ar no estado de São Paulo. São Paulo, (2010). 237 p.

COMPANHIA AMBIENTAL DO ESTADO DE SÃO PAULO - CETESB. Série de Relatórios: Qualidade do ar no estado de São Paulo. São Paulo, (2011). 124 p.

COMPANHIA AMBIENTAL DO ESTADO DE SÃO PAULO - CETESB. Série de Relatórios: Qualidade do ar no estado de São Paulo. São Paulo, (2012). 125 p.

COMPANHIA AMBIENTAL DO ESTADO DE SÃO PAULO - CETESB. Série de Relatórios: Qualidade do ar no estado de São Paulo. São Paulo, (2013). 113 p.

COMPANHIA AMBIENTAL DO ESTADO DE SÃO PAULO - CETESB. Série de Relatórios: Qualidade do ar no estado de São Paulo. São Paulo, (2014). 136 p.

COMPANHIA AMBIENTAL DO ESTADO DE SÃO PAULO - CETESB. Série de Relatórios: Qualidade do ar no estado de São Paulo. São Paulo, (2016). 237 p.

CENTRO INTEGRADO DE INFORMAÇÕES AGROMETEOROLÓGICAS - CIIAGRO. Resenha Agrometeorológica – quadro chuva mensal por período. Disponível em: http://www.ciiagro.sp.gov.br/ciiagroonline/Quadros/QChuvaPeriodo.asp. Acesso em: 21 Mai. 2019.

CLEMENTE, D. A. Estudo do Impacto Ambiental das Fontes Industriais de Poluição do Ar no Município de Paulínia - S.P. Empregando o Modelo ISCST3. 2000. 189 f. Dissertação (Mestrado) - Curso de Engenharia Química, Universidade Estadual de Campinas, Campinas, 2000.

D'AMELIO, M. T. S., CAMPO, L. C. L., ALVIM, D. S. (2017) Estudo da Variabilidade do Monóxido de Carbono Atmosférico na Região Metropolitana de Campinas–SP e Comparação com São Paulo– SP. Ensaios USF, 1 (1), 80-90.

DOMINICK, D., JUAHIR, H., LATIF, M. T., ZAIN, S. M., ARIS, A. Z. (2012) Spatial assessment of air quality patterns in Malaysia using multivariate analysis. Atmospheric Environment, 60, 172-181. DOI: http://dx.doi.org/10.1016/j.atmosenv.2012.06.021

FREITAS, C. U., PONDE DE LEON, A., JUGER, W., GOUVEIA, N. (2016) Poluição do ar e impactos na saúde em Vitória, Espírito Santo. Revista de Saúde Pública, 50 (4). DOI: 10.1590/S1518- 8787.2016050005909

GONÇALVES, C., FIGUEIREDO, B. R., ALVES, C. A., CARDOSO, A. A., VICENTE, A. M. (2017) Size- segregated aerossol chemical composition from an agro-industrial region of São Paulo state, Brazil. Air Quality, Atmosphere & Health, 10, 483-496. DOI: 10.1007/s11869-016-0441-0.

INSTITUTO BRASILEIRO DE GEOGRAFIA E ESTATÍSTICA - IBGE. Panorama das cidades. (2018a) Disponível em: https://cidades.ibge.gov.br/brasil/sp/panorama. Acesso em: 23 Fev. 2018.

INSTITUTO BRASILEIRO DE GEOGRAFIA E ESTATÍSTICA - IBGE. Frota de 2016. (2018b) Disponível em: <https://cidades.ibge.gov.br/xtras/uf.php?lang=&coduf=35&search=sao-paulo>. Acesso em: 01 Fev. 2018.

INSTITUTO NACIONAL DE METEOROLOGIA - INMET. Anomalia de Temperaturas Médias Trimestrais (2019) Disponível em: http://www.inmet.gov.br/portal/index.php?r=clima/anomaliaTempMediaTrimestral. Acesso em: 06 Mar. 2019.

INSTITUTO NACIONAL DE PESQUISAS ESPACIAIS - INPE. Queimadas: Monitoramento de focos (2019) Disponível em: http://sigma.cptec.inpe.br/queimadas/v_anterior/indexold.html. Acesso em: 06 Mar. 2019.

JOHNSON, R. A., WICHERN, D. W. Applied Multivariate Statistical Analysis. Englewood Cliffs, NJ: Prentice-Hall., 1982, 594 p.

KWON, S-B., JEONG, W., PARK, D., KIM, K-T., CHO, K. H. (2015) A multivariate study for characterizing particulate matter (PM10, PM2.5 and PM1) in Seoul metropolitan subway stations, Korea. Journal of Hazardous Materials, 297, 295-303. DOI: http://dx.doi.org/10.1016/j.ebiom.2015.04.005

LUNA, A. S., PAREDES, M. L. L., DE OLIVEIRA, G. C. G., CORRÊA, S. M. (2014) Prediction of ozone concentration in tropospheric levels using artificial neural networks and support vector machine at Rio de Janeiro, Brazil. Atmospheric Environment, 98, 98-104. DOI: http://dx.doi.org/10.1016/j.atmosenv.2014.08.060

MANLY, B. J. F. Métodos Estatísticos Multivariados: Uma introdução. Tradução: Sara Ianda Carmona. Bookman, Porto Alegre, 3. Ed. 2008, 229p.

MORETTIN, P. A.; BUSSAB, W. O. Estatística básica. Saraiva, São Paulo, 7. ed. 2002, 540p.

NICODEMOS, R. M.; JESUS, A. R. DE; FOUTOURA, R. S.; BARROZO, M. A. S. (2009) Estudo da relação entre variáveis meteorológicas e concentração de MP10 no centro da cidade de Uberlândia-MG. In: VIII Congresso Brasileiro de Engenharia Química em Iniciação Científica, 2009, Uberlândia. Anais…Uberlândia, 2009, 8 p.

NOAA, National Oceanic and Atmospheric Administration. (2019) Disponível em: https://origin.cpc.ncep.noaa.gov/products/analysis_monitoring/ensostuff/ONI_v5.php. Acesso em: 06 Mar. 2019.

ORGANIZATION FOR ECONOMIC CO-OPERATION AND DEVELOPMENT – OECD. OECD Environmental Outlook to 2050: The Consequences of Inaction. OECD: 2012.

OECD - ORGANIZATION FOR ECONOMIC CO-OPERATION AND DEVELOPMENT. (2018) Disponível em: http://stats.oecd.org/Index.aspx?DataSetCode=AIR_GHG#. Acesso em: 23 Fev. 2018.

PINTO, W. P., REISEN, V. A., MONTE, E. Z. (2018) Previsão da concentração de material particulado inalável, na Região da Grande Vitória, ES, Brasil, utilizando o modelo SARIMAX. Engenharia Sanitária e Ambiental, 23 (2), 307-318. DOI: 10.1590/S1413-41522018168758

QUALIDADE DO AR NO ESTADO DE SÃO PAULO - QUALAR. (2016) Disponível em: <http://ar.cetesb.sp.gov.br/qualar/>. Acesso em: 14 Abr. 2016.

R CORE TEAM (2018). R: A language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria. Disponível em: .

REGAZZI, A. J. (2001) INF 766 - Análise multivariada. Viçosa: Universidade Federal de Viçosa, Centro de Ciências Exatas e Tecnológicas. Departamento de Informática, 2001. 166p. Apostila de disciplina.

RIBEIRO JUNIOR, P. J. Introdução ao Ambiente Estatístico R. (2011). Disponível em: <http://www.leg.ufpr.br/~paulojus/embrapa/Rembrapa/>. Acesso em: 14 Mar. 2016.

RODOPOULOU, S., SAMOLI, E., CHALBOT, M-C. G., KAVOURAS, I. G. (2015) Air pollution and cardiovascular and respiratory emergency visits in Central Arkansas: A time-series analysis. Science of the Total Environment, 536, 872-879. DOI: http://dx.doi.org/10.1016/j.scitotenv.2015.06.056

SÃO PAULO. Decreto Estadual n º 59.113 de 23 de abril de 2013, Estabelece novos padrões de qualidade do ar e dá providências correlatas. Diário Oficial [da] República Federativa do Brasil, Brasília, DF, v. 132.

SEINFELD, J. H. Atmospheric chemistry and physics: from air pollution to climate change. (S. N. Pandis, Coaut. de). New York, NY: John Wiley, 2nd ed. c2006, 1203p.

SOUZA, A. M. Monitoração e ajuste de realimentação em processos produtivos multivariados. 2000. 179 f. Tese (Doutorado Engenharia de Produção) – Universidade Federal Santa Catarina, 2000.

SOUZA, R. M. S., COELHO, G. P., SILVA, A. E. A., POZZA, S. A. (2015) Using Ensembles of Artificial Neural Networks to Improve PM10 Forecasts. Chemical Engineering Transactions, 43, 2161-2166. DOI: 10.3303/CET1543361

SOUZA, A., SANTOS, D. A. S., ARISTONE, F., KOVAC-ANDRIC, E., MATASOVIC, B., PIRES, J. C., IKEFUTI, P. V. (2017) Impacto de fatores meteorológicos sobre as concentrações de ozônio modelados por análise de séries temporais e métodos estatísticos multivariados. HOLOS, 5, Ano 33. DOI: 10.15628/holos.2017.5033

STATHEROPOULOS, M., VASSILIADIS, N., PAPPA, A. (1998) Principal Component and Canonical Correlation analysis for examining air pollution and meteorological data. Atmospheric Environment, 32 (6), 1087-1095.

VORMITTAG, E. M. P. A. A., COSTA, R. R., BRAGA, A. A., MIRANDA, M., NASCIMENTO, N. C., SALDIVA, P. H.N. (2016) Monitoramento da Qualidade do ar no Brasil. 2014. Disponível em: <http://www.saudeesustentabilidade.org.br/site/wp-content/uploads/2014/07/Monitoramento- da-Qualidade-do-Ar-no-Brasil-2014.pdf>. Acesso em: 06 Jul. 2016.

YNOUE, R., REBOITA, M. S., AMBRIZZI, T., SILVA, G. A. M. Meteorologia: noções básicas. São Paulo: Oficina de Textos, 2017, 179 p.

WORLD HEALTH ORGANIZATION - WHO. (2018) Ambient (outdoor) air quality and health. Geneva: WHO. Disponível em: https://www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/ambient-(outdoor)-air-quality-and-health. Acesso em: 16 Mai. 2019.

Downloads

Publicado

19/02/2020

Como Citar

Nogarotto, D. C., de Lima, M. R. G., & Pozza, S. A. (2020). ANÁLISE DE COMPONENTES PRINCIPAIS PARA VERIFICAR RELAÇÃO ENTRE VARIÁVEIS METEOROLÓGICAS E A CONCENTRAÇÃO DE MP10. HOLOS, 1, 1–17. https://doi.org/10.15628/holos.2020.8649

Edição

Seção

ARTIGOS

Artigos Semelhantes

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 > >> 

Você também pode iniciar uma pesquisa avançada por similaridade para este artigo.