Aplicação de análise estatística multivariada no estudo da distribuição espacial da qualidade do ar na região metropolitana de São Paulo.

• Ano de defesa: 2023
• Autor(a) principal: Pimentel, Amanda Cristaldo
• 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: Air quality; Análise Multivariada; Mapeamento; Mapping; Multivariate statistical analysis; Qualidade do ar
• Link de acesso: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3137/tde-23012024-085055/

O monitoramento da qualidade do ar é importante para evitar prejuízos à vida da população, fauna e flora, além de representar gastos para o Estado. Para a gestão da qualidade do ar, se fazem necessárias ações de prevenção, combate e redução das emissões de poluentes e dos efeitos da degradação da atmosfera. Este estudo visa apresentar a aplicação de técnicas estatísticas de análise multivariada no tratamento de dados de qualidade do ar da Região Metropolitana de São Paulo (RMSP) utilizando-se bases de dados de estações de monitoramento da CETESB no período de cinco anos, 2016 a 2020, dos seguintes poluentes monitorados: Ozônio (O3), partículas inaláveis e fumaça (MP10) e partículas inaláveis finas (MP2,5). O objetivo geral do estudo é identificar e quantificar correlações entre as estações monitoras selecionadas, a fim de, por meio de medidas de similaridade, verificar a distribuição espacial dos principais poluentes atmosféricos na região, e identificar redundâncias entre as medições de emissões de poluentes. Assim, é possível propor a redução da quantidade de centros e/ou analisadores de medição, o que resultaria em uma redução de custos significativa em novos investimentos e manutenção. Foram utilizadas as seguintes técnicas estatísticas: matriz de correlação, análise de componentes principais (PCA), análise de fatores (AF) e análise de agrupamentos (clusters). Para aplicação dos algoritmos computacionais, escolheu-se a linguagem de programação Python. A conclusão do estudo demonstrou que os poluentes atmosféricos avaliados apresentam diferentes resultados devido às suas naturezas físicas e mecanismos de formação distintos. No caso do ozônio, é difícil concluir se existem medidores de fato redundantes, devido às altas correlações entre a maior parte das estações da RMSP. Para o MP10, as estações Capão Redondo e Santo Amaro apresentaram maior potencial de terem um de seus analisadores removidos. Quanto ao MP2,5, devido ao menor número de estações monitoras na maior parte das análises, não é possível observar tendências de correlação entre as estações ao longo dos anos analisados.