Previsão da concentração de material particulado inalável, na Região da Grande Vitória, ES, Brasil, utilizando o modelo SARIMAX

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Pinto,Wanderson de Paula
Data de Publicação: 2018
Outros Autores: Reisen,Valdério Anselmo, Monte,Edson Zambon
Tipo de documento: Artigo
Idioma: por
Título da fonte: Engenharia Sanitaria e Ambiental
Texto Completo: http://old.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1413-41522018000200307
Resumo: RESUMO Este trabalho objetivou modelar e prever a concentração média diária de material particulado inalável (MP10), na Região da Grande Vitória (RGV), Espírito Santo, Brasil, utilizando o modelo SARIMAX para o período de 01/01/2012 a 30/04/2015. Os dados deste estudo foram do tipo séries temporais de concentrações de MP10 e de variáveis meteorológicas (velocidade do vento, umidade relativa, precipitação pluvial e temperatura), obtidas junto ao Instituto Estadual de Meio Ambiente e Recursos Hídricos (IEMA), sendo escolhida a estação da Enseada do Suá para fazer o estudo de predição e previsão. Baseando-se em indicadores de desempenho de modelagem, verificou-se que o modelo SARIMAX (1,0,2) (0,1,1)7 é o mais acurado entre os estudados, objetivando fazer predições e previsões da qualidade do ar na RGV. Em comparação com os modelos ARMA, o desempenho estatístico do modelo SARIMAX foi superior, no que diz respeito à predição de eventos de qualidade do ar regular. Dentre as variáveis meteorológicas avaliadas, a velocidade do vento e a precipitação pluvial foram significativas e melhoraram o ajuste do modelo. Em termos de previsão da qualidade do ar, os modelos de séries temporais mostraram resultados satisfatórios.
id ABES-1_d1d195d29c41139d34645e5e5407cf8a
oai_identifier_str oai:scielo:S1413-41522018000200307
network_acronym_str ABES-1
network_name_str Engenharia Sanitaria e Ambiental
repository_id_str
spelling Previsão da concentração de material particulado inalável, na Região da Grande Vitória, ES, Brasil, utilizando o modelo SARIMAXpoluição do arMP10séries temporaisSARIMAXRESUMO Este trabalho objetivou modelar e prever a concentração média diária de material particulado inalável (MP10), na Região da Grande Vitória (RGV), Espírito Santo, Brasil, utilizando o modelo SARIMAX para o período de 01/01/2012 a 30/04/2015. Os dados deste estudo foram do tipo séries temporais de concentrações de MP10 e de variáveis meteorológicas (velocidade do vento, umidade relativa, precipitação pluvial e temperatura), obtidas junto ao Instituto Estadual de Meio Ambiente e Recursos Hídricos (IEMA), sendo escolhida a estação da Enseada do Suá para fazer o estudo de predição e previsão. Baseando-se em indicadores de desempenho de modelagem, verificou-se que o modelo SARIMAX (1,0,2) (0,1,1)7 é o mais acurado entre os estudados, objetivando fazer predições e previsões da qualidade do ar na RGV. Em comparação com os modelos ARMA, o desempenho estatístico do modelo SARIMAX foi superior, no que diz respeito à predição de eventos de qualidade do ar regular. Dentre as variáveis meteorológicas avaliadas, a velocidade do vento e a precipitação pluvial foram significativas e melhoraram o ajuste do modelo. Em termos de previsão da qualidade do ar, os modelos de séries temporais mostraram resultados satisfatórios.Associação Brasileira de Engenharia Sanitária e Ambiental - ABES2018-03-01info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersiontext/htmlhttp://old.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1413-41522018000200307Engenharia Sanitaria e Ambiental v.23 n.2 2018reponame:Engenharia Sanitaria e Ambientalinstname:Associação Brasileira de Engenharia Sanitária e Ambiental (ABES)instacron:ABES10.1590/s1413-41522018168758info:eu-repo/semantics/openAccessPinto,Wanderson de PaulaReisen,Valdério AnselmoMonte,Edson Zambonpor2018-05-11T00:00:00Zoai:scielo:S1413-41522018000200307Revistahttp://www.scielo.br/esaONGhttps://old.scielo.br/oai/scielo-oai.php||esa@abes-dn.org.br1809-44571413-4152opendoar:2018-05-11T00:00Engenharia Sanitaria e Ambiental - Associação Brasileira de Engenharia Sanitária e Ambiental (ABES)false
dc.title.none.fl_str_mv Previsão da concentração de material particulado inalável, na Região da Grande Vitória, ES, Brasil, utilizando o modelo SARIMAX
title Previsão da concentração de material particulado inalável, na Região da Grande Vitória, ES, Brasil, utilizando o modelo SARIMAX
spellingShingle Previsão da concentração de material particulado inalável, na Região da Grande Vitória, ES, Brasil, utilizando o modelo SARIMAX
Pinto,Wanderson de Paula
poluição do ar
MP10
séries temporais
SARIMAX
title_short Previsão da concentração de material particulado inalável, na Região da Grande Vitória, ES, Brasil, utilizando o modelo SARIMAX
title_full Previsão da concentração de material particulado inalável, na Região da Grande Vitória, ES, Brasil, utilizando o modelo SARIMAX
title_fullStr Previsão da concentração de material particulado inalável, na Região da Grande Vitória, ES, Brasil, utilizando o modelo SARIMAX
title_full_unstemmed Previsão da concentração de material particulado inalável, na Região da Grande Vitória, ES, Brasil, utilizando o modelo SARIMAX
title_sort Previsão da concentração de material particulado inalável, na Região da Grande Vitória, ES, Brasil, utilizando o modelo SARIMAX
author Pinto,Wanderson de Paula
author_facet Pinto,Wanderson de Paula
Reisen,Valdério Anselmo
Monte,Edson Zambon
author_role author
author2 Reisen,Valdério Anselmo
Monte,Edson Zambon
author2_role author
author
dc.contributor.author.fl_str_mv Pinto,Wanderson de Paula
Reisen,Valdério Anselmo
Monte,Edson Zambon
dc.subject.por.fl_str_mv poluição do ar
MP10
séries temporais
SARIMAX
topic poluição do ar
MP10
séries temporais
SARIMAX
description RESUMO Este trabalho objetivou modelar e prever a concentração média diária de material particulado inalável (MP10), na Região da Grande Vitória (RGV), Espírito Santo, Brasil, utilizando o modelo SARIMAX para o período de 01/01/2012 a 30/04/2015. Os dados deste estudo foram do tipo séries temporais de concentrações de MP10 e de variáveis meteorológicas (velocidade do vento, umidade relativa, precipitação pluvial e temperatura), obtidas junto ao Instituto Estadual de Meio Ambiente e Recursos Hídricos (IEMA), sendo escolhida a estação da Enseada do Suá para fazer o estudo de predição e previsão. Baseando-se em indicadores de desempenho de modelagem, verificou-se que o modelo SARIMAX (1,0,2) (0,1,1)7 é o mais acurado entre os estudados, objetivando fazer predições e previsões da qualidade do ar na RGV. Em comparação com os modelos ARMA, o desempenho estatístico do modelo SARIMAX foi superior, no que diz respeito à predição de eventos de qualidade do ar regular. Dentre as variáveis meteorológicas avaliadas, a velocidade do vento e a precipitação pluvial foram significativas e melhoraram o ajuste do modelo. Em termos de previsão da qualidade do ar, os modelos de séries temporais mostraram resultados satisfatórios.
publishDate 2018
dc.date.none.fl_str_mv 2018-03-01
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/article
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
format article
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv http://old.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1413-41522018000200307
url http://old.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1413-41522018000200307
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.relation.none.fl_str_mv 10.1590/s1413-41522018168758
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv text/html
dc.publisher.none.fl_str_mv Associação Brasileira de Engenharia Sanitária e Ambiental - ABES
publisher.none.fl_str_mv Associação Brasileira de Engenharia Sanitária e Ambiental - ABES
dc.source.none.fl_str_mv Engenharia Sanitaria e Ambiental v.23 n.2 2018
reponame:Engenharia Sanitaria e Ambiental
instname:Associação Brasileira de Engenharia Sanitária e Ambiental (ABES)
instacron:ABES
instname_str Associação Brasileira de Engenharia Sanitária e Ambiental (ABES)
instacron_str ABES
institution ABES
reponame_str Engenharia Sanitaria e Ambiental
collection Engenharia Sanitaria e Ambiental
repository.name.fl_str_mv Engenharia Sanitaria e Ambiental - Associação Brasileira de Engenharia Sanitária e Ambiental (ABES)
repository.mail.fl_str_mv ||esa@abes-dn.org.br
_version_ 1754213195002675200