IMPACTO DE FATORES METEOROLÓGICOS SOBRE AS CONCENTRAÇÕES DE OZÔNIO MODELADOS POR ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS E MÉTODOS ESTATÍSTICOS MULTIVARIADOS
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Data de Publicação: | 2017 |
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Texto Completo: | http://www2.ifrn.edu.br/ojs/index.php/HOLOS/article/view/5033 |
Resumo: | O objetivo desta pesquisa foi de desenvolver um modelo para prever as concentrações de ozônio em função das variáveis climáticas. As medidas de concentração do ozônio foram realizadas na Universidade Federal de Mato Grosso do Sul, utilizando dados do período de janeiro a dezembro de 2014. As variáveis preditoras referentes ao clima (umidade relativa, velocidade do vento, chuva, aeerossóis, índice de claridade, radiação solar global e temperatura) foram cedidas pela CEMTEC-Campo Grande-MS. Foram realizadas análise de componentes principais (PCA) e análise de regressão linear múltipla (MLR) aplicadas a estas séries temporais. As principais relações observadas nestas análises foram então usadas para obter uma equação de regressão que liga as concentrações de ozônio diurnas com parâmetros climáticos. O modelo desenvolvido é capaz de explicar 99% da variabilidade nas concentrações de ozônio de superfície com um erro de 0,2%? |
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IMPACTO DE FATORES METEOROLÓGICOS SOBRE AS CONCENTRAÇÕES DE OZÔNIO MODELADOS POR ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS E MÉTODOS ESTATÍSTICOS MULTIVARIADOSozônio urbanoCampo Grandeparâmetros meteorológicosO objetivo desta pesquisa foi de desenvolver um modelo para prever as concentrações de ozônio em função das variáveis climáticas. As medidas de concentração do ozônio foram realizadas na Universidade Federal de Mato Grosso do Sul, utilizando dados do período de janeiro a dezembro de 2014. As variáveis preditoras referentes ao clima (umidade relativa, velocidade do vento, chuva, aeerossóis, índice de claridade, radiação solar global e temperatura) foram cedidas pela CEMTEC-Campo Grande-MS. Foram realizadas análise de componentes principais (PCA) e análise de regressão linear múltipla (MLR) aplicadas a estas séries temporais. As principais relações observadas nestas análises foram então usadas para obter uma equação de regressão que liga as concentrações de ozônio diurnas com parâmetros climáticos. O modelo desenvolvido é capaz de explicar 99% da variabilidade nas concentrações de ozônio de superfície com um erro de 0,2%?Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Rio Grande do Norte2017-11-14info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdfhttp://www2.ifrn.edu.br/ojs/index.php/HOLOS/article/view/503310.15628/holos.2017.5033HOLOS; v. 5 (2017); 2-161807-1600reponame:Holosinstname:Instituto Federal do Rio Grande do Norte (IFRN)instacron:IFRNporhttp://www2.ifrn.edu.br/ojs/index.php/HOLOS/article/view/5033/pdfCopyright (c) 2017 HOLOSinfo:eu-repo/semantics/openAccessSouza, Amaury deSantos, Debora A.S.Aristone, FlavioKova?-Andri?, ElviraMarkovi?, BerislavMatasovi?, BrunislavPavao, Hamilton G.Pires, Jose C MIkefuti, Priscilla V2022-05-01T19:34:37Zoai:holos.ifrn.edu.br:article/5033Revistahttp://www2.ifrn.edu.br/ojs/index.php/HOLOSPUBhttp://www2.ifrn.edu.br/ojs/index.php/HOLOS/oaiholos@ifrn.edu.br||jyp.leite@ifrn.edu.br||propi@ifrn.edu.br1807-16001518-1634opendoar:2022-05-01T19:34:37Holos - Instituto Federal do Rio Grande do Norte (IFRN)false |
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