Estudo de modelos de previsão do ozônio troposférico na região metropolitana de São Paulo

• Autor(a) principal: Yanagi, Yoshio
• Data de Publicação: 2017
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
• Texto Completo: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/6/6134/tde-16112017-153815/
• topic: Artificial Neural Networks; Forecast; Model; Modelo; Ozone; Ozônio; Previsão; Redes Neurais Artificiais

Introdução. O estudo e compreensão dos efeitos da poluição atmosférica podem contribuir para o planejamento de estratégias de controle de emissões de poluentes e na tomada de decisões em relação à saúde pública. Modelos de previsão da poluição do ar são importantes, na medida em que podem antecipar precauções e providências de ações públicas. Objetivo. Elaborar e analisar modelos de previsão do ozônio troposférico para a Região Metropolitana de São Paulo (RMSP). Métodos. Foram ajustados modelos de previsão de ozônio utilizando redes neurais artificiais (RNAs), denominadas técnicas de inteligência artificial. Os dados de entrada do modelo foram os meteorológicos, obtidos do CPTEC - Centro de Previsão de Tempo e Estudos Climáticos e do INMET - Instituto Nacional de Meteorologia e os dados do poluente ozônio monitorados pela CETESB - Companhia Ambiental do Estado de São Paulo. Foram considerados, para o ozônio, o padrão nacional de qualidade do ar (1 hora) e o padrão estadual de qualidade do ar (8 horas). Os dados foram distribuídos entre as médias do período da manhã (07h às 12h) e as médias do período da tarde (13h às 18h), obtendo-se como saída as concentrações máximas de ozônio para o período da tarde. O período analisado foi de 2008 a 2014. Resultados. Foram realizados 311 testes distribuídos de acordo com o padrão de qualidade do ar do ozônio (O3-1h ou O3-8h) e a origem dos dados meteorológicos (CPTEC ou INMET). Os valores de ozônio observados e estimados mostraram-se muito bem correlacionados. Para os ajustes usando o banco de dados do CPTEC, os melhores resultados das estatísticas de verificação para O3-1h foram: A=90 por cento ; B=0,41; FAR=47 por cento ; POD=22 por cento ; r=0,60. Sendo A a porcentagem de acertos nas previsões de eventos e não eventos; B indica, na média, se as previsões estão subestimadas ou superestimadas; FAR é a porcentagem de concentrações que foram previstas altas e que não ocorreram; POD é a capacidade de prever altas concentrações ( por cento ) e r é o coeficiente de correlação entre o valor observado e o valor estimado. Para O3-8h: A=96 por cento ; B=0,1; FAR=14 por cento ; POD=6,5 por cento ; r=0,72. Considerando-se o banco de dados do INMET, os melhores resultados para O3-1h foram: A=93 por cento ; B=0,54; FAR=29 por cento ; POD=38 por cento , r=0,84. Para O3-8h: A=95 por cento ; B=0,76; FAR=47 por cento ; POD=40 por cento ; r=0,85. As variáveis temperatura e vento meridional foram as mais importantes nos modelos. Conclusões. No geral, os modelos simulados com os dados meteorológicos do INMET apresentaram melhores resultados que os apresentados pelos dados do CPTEC, tanto para O3-1h, quanto para O3-8h. O modelo simulado com os dados do INMET, considerando O3-8h, apresentou melhor previsibilidade. Os modelos ajustados por redes neurais mostraram-se como boas alternativas de instrumentos para prever a concentração de ozônio na RMSP.