A concentração de ozônio em uma microescala na cidade de São Paulo: análise exploratória de dados e modelagem.

• Ano de defesa: 2024
• Autor(a) principal: Cardoso, Diego
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Aprendizado computacional; Machine learning; Ozônio troposférico; Processamento estatístico de sinais; Statistical signal processing; Tropospheric ozone
• Link de acesso: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3142/tde-10072024-112857/

O ozônio troposférico é um poluente secundário e a sua concentração é função de complexas interações entre as condições climáticas e os poluentes primários. Estudos comprovam que, em níveis relativamente elevados e de modo persistente, o ozônio causa efeitos nocivos à saúde humana e ao ecossistema terrestre. Nos últimos anos, tem-se observado uma tendência de aumento desse poluente. Diante dessa problemática, prever a evolução temporal da concentração de ozônio pode ser extremamente útil à sociedade. No entanto, a capacidade de quantificar mudanças futuras desse poluente em escala global não é uma tarefa evidente. Recentemente, modelos estatísticos não lineares baseados no aprendizado de máquina têm sido propostos com esse fim. Nesse contexto, o objetivo deste trabalho é verificar a influência das variáveis climáticas e de poluição na tendência da concentração de ozônio ao longo dos anos de 2010 a 2023. Especificamente, considera-se a predição a curto prazo e em microescala na cidade de São Paulo. Os dados utilizados são provenientes da Companhia Ambiental do Estado de São Paulo (CETESB) e do Instituto Nacional de Meteorologia (INMET). Na predição a curto prazo, consideram-se o modelo de regressão multivariada baseada no método dos mínimos quadrados, bem como modelos baseados em árvores de decisão. A validação dos resultados para a escolha do melhor modelo é baseada em dados. Toma-se o melhor modelo e avalia-se a significância das suas variáveis considerando a sazonalidade em dois conjuntos de anos, 2010 a 2014 e 2019 a 2023. Assim, a partir da significância das variáveis, destaca-se como as concentrações de poluentes primários e as condições climáticas estão associadas ao aumento da tendência da concentração de ozônio nos conjuntos de anos considerados.