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Type: TESE DIGITAL
Degree Level: Doutorado
Title: Avaliação de modelos de regressão de trajetórias para a previsão de poluentes atmosféricos
Title Alternative: Evaluation of trajectory regression models forecasting atmospheric pollutants
Author: Nogarotto, Danilo Covaes, 1987-
Advisor: Pozza, Simone Andréa, 1976-
Abstract: Resumo: O Material Particulado inalável (MP10) e o Material Particulado inalável fino (MP2,5) são dois dos principais poluentes atmosféricos estudados na literatura. A concentração diária de MP10 e MP2,5 em Piracicaba e Santos, municípios localizados no interior e litoral do Estado de São Paulo, respectivamente, para os anos de 2014 e 2015, foi estudada usando a Análise de Regressão de Trajetória (ART), Análise de Cluster (AC) e Análise de Componentes Principais (ACP). A ART aplicada em estudos anteriores considerou apenas os modelos de regressão com distribuição normal. Esta tese tem por principal objetivo avaliar diferentes modelos na ART. Na ART, as trajetórias backward foram obtidas no modelo HYSPLIT, e usadas como variáveis regressoras nos modelos Normal, Normal inversa, Gama, Log-normal e Auto-Regressivo de Médias Móveis (ARMA). Medidas comparativas (correlação, raiz quadrada do erro quadrático médio, AIC e log-verossimilhança) e uma análise de resíduos foram usadas para comparar cada um dos modelos, mostrando que os ARMA tiveram melhor desempenho. Regiões locais contribuíram com mais de 70% nos níveis do MP, para as duas frações, nas duas cidades. Piracicaba tem influências de emissões industriais, veiculares e queima de cana-de-açúcar. Santos apresenta influências de emissões portuárias e industrial. Por meio da AC, os dias foram agrupados em 4 clusters (em cada cidade e para cada MP), identificando um perfil temporal com os dados obtidos da ART e dados meteorológicos do período. Com uso da ACP, foi possível caracterizar a relação da concentração do MP com variáveis meteorológicas (umidade relativa, velocidade do vento e temperatura), dentro de cada grupo. Dessa análise, percebeu-se maior influência da umidade relativa em Piracicaba e da velocidade do vento para Santos

Abstract: Coarse (PM10) and fine (PM2.5) inhalable Particulate Matter are two of the main atmospheric pollutants studied in the literature. Daily PM10 and PM2.5 concentrations from Piracicaba and Santos, interior and coastal cities of São Paulo State, respectively, between 2014 and 2015, were studied using Trajectory Regression Analysis (TRA), Cluster Analysis (CA) and Principal Component Analysis (PCA). In previous studies, TRA only considered regression models with normal distribution. This thesis aims, mainly, to evaluate different models in TRA. In TRA, the backward trajectories were obtained by the HYSPLIT model, and used as regressive variables in Normal, Inverse Normal, Gama, Log-normal and Auto-regressive Moving Average (ARMA) models. Comparative measurements (correlation, root mean square error, AIC and log-likelihood ) and residual analysis was used to compare all the models. After comparison, the ARMA models performed better. Local region contributed with more than 70% of PM10 and PM2.5 levels in both cities. Piracicaba has influences of industrial and vehicular emissions and sugarcane burning. Santos presented influences of port and industrial emissions. Through CA, days were grouped in 4 clusters (in each city and for each PM), identifying a temporal profile with obtained data of TRA, and meteorological data of period. Using PCA, it was possible to characterize the relationship between PM concentration and meteorological variables (relative humidity, wind speed and temperature), within each group. This analysis revealed greater influence of relative humidity in Piracicaba and wind speed in Santos
Subject: Análise de regressão
Material particulado
Trajetórias reversas
Análise por agrupamento
Análise de componentes principais
Language: Português
Editor: [s.n.]
Citation: NOGAROTTO, Danilo Covaes. Avaliação de modelos de regressão de trajetórias para a previsão de poluentes atmosféricos. 2019. 1 recurso online (145 p.). Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Tecnologia, Limeira, SP. Disponível em: http://www.repositorio.unicamp.br/handle/REPOSIP/334421. Acesso em: 22 jul. 2019.
Date Issue: 2019
Appears in Collections:FT - Tese e Dissertação

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