ISSN 2317-3297
Regressão Beta Aplicada à Concentração de Ozônio em Relação aos
Elementos Meteorológico na Cidade de Salvador
Luciana Alves da Nóbrega,
Priscila Oliveira Costa Silva
Programa de Pós-graduação em Modelos de Decisão e Saúde, UFPB
Cidade Universitária, 58051-900, João Pessoa, PB
E-mail: [email protected],
[email protected],
César Cavalcanti da Silva,
João Agnaldo do Nascimento,
UFPB - Departamento de Enfermagem
UFPB - Departamento de Estatística
Cidade Universitária, 58051-900, João Pessoa, PB
E-mail: [email protected]
[email protected]
Palavras-chave: Poluição do ar, Ozônio, Efeitos na Saúde, Regressão beta.
RESUMO:
Hoje se verifica que um dos maiores geradores de poluição atmosférica nos grandes centros urbanos
são as fontes móveis. Existem vários poluentes emitidos diretamente pelos veículos e outros formado
na atmosfera como resultados de reações químicas, entre eles, o ozônio (O3). O aumento dos índices
de ozônio atmosféricos causa uma série de problemas à saúde humana. Através do Modelo de
Regressão Beta foi possível analisar o comportamento dos parâmetros meteorológicos que
influenciam na variação da concentração do ozônio (O3). O trabalho apresentado teve como base
informações obtidas na estação de monitoramento da qualidade do ar e parâmetros meteorológicos
da cidade de Salvador. O coeficiente de determinação (R²) para o ajuste do modelo foi de 0.8154.
Verifica-se que as variáveis independentes “direção do vento”, “temperatura” e “umidade do ar”
são estatisticamente significativas para explicar a variável dependente “concentração de ozônio”.
1
Introdução
O rápido avanço tecnológico do mundo moderno trouxe consigo um aumento na quantidade e
na variedade de poluentes químicos eliminados no meio ambiente prejudicando de maneira muito séria
a qualidade de vida em nosso planeta. Todos os anos, milhares de adultos e crianças são levados aos
hospitais em virtude de várias doenças respiratórias, todas estas ocasionadas pelos índices de poluição
do ar que representam hoje um dos maiores problemas de Saúde Pública (OLMO, 2011).
O rápido crescimento urbano nos países em desenvolvimento fez com que os veículos se
tornassem um problema de grande magnitude. Hoje se verifica uma situação onde um dos maiores
geradores de poluição atmosférica nos grandes centros urbanos são as fontes móveis em circulação nas
rodovias (BRAGA, PEREIRA, SALDIVA, 2002). Os poluentes emitidos diretamente pelas fontes de
emissão são chamados de poluentes primários e incluem o dióxido de carbono (CO2), o monóxido de
carbono (CO), os hidrocarbonetos (HC), o dióxido de enxofre (SO2), os óxidos de nitrogênio (NOx) e
os materiais particulados (MP). Os poluentes formados na atmosfera como resultado de reações
químicas são chamados de poluentes secundários que incluem os oxidantes fotoquímicos (por
exemplo, o ozônio) (ONURSAL, 1997).
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Na estratosfera, o ozônio é benéfico, pois forma uma camada protetora contra os efeitos
nocivos da radiação ultravioleta. No entanto, em baixa troposfera, tem efeitos toxicológicos sobre os
seres (JUNIOR, 2008). O aumento dos índices de ozônio (O3) atmosférico causa uma série de
problemas à saúde humana, como o decréscimo nas funções pulmonares e aumento no risco de
exacerbação de asma em pacientes mais susceptíveis. Estudos mostram também que há um aumento
no número de internações hospitalares por doenças respiratórias em doentes com patologia respiratória
preexistente. Quadros de rinite, laringite, sinusite e ardência nos olhos estão relacionadas a esse
poluente secundário (GIODA, 2006).
Os estudos da poluição atmosférica é um processo complexo baseado na coleta e tratamento
de informações relacionadas com a fonte de poluição e condições meteorológicas locais. A dispersão
atmosférica de poluentes é função de um conjunto de parâmetros meteorológicos e topografia que
atuam simultaneamente no sentido de aumentar ou reduzir os níveis de poluição em uma determinada
região (LYRA, 2006). Esse trabalho tem como objetivo, através do modelo de regressão beta
relacionar a concentração do ozônio com as condições meteorológicas, e identificar os
parâmetros que mais interferem na concentração do ozônio para a cidade de Salvador-BA.
2 Metodologia
A concentração do ozônio (O3) e os dados meteorológicos foram obtidas pelas estações
automáticas de monitoramento da qualidade do ar, localizada na cidade de Salvador. Essas medidas
foram realizadas em intervalos de 15 minutos, durante 24 horas. Com relação às informações
meteorológicas, foram levadas em consideração: velocidade (VV, m/s) e direção do vento (DV, º),
temperatura (ºC) e umidade relativa (UR, %).
No presente estudo, utilizamos o modelo de Regressão Beta como método de modelagem
estatística, com a finalidade de estimar a associação dos parâmetros meteorológicos em relação à
concentração de ozônio. Ferrari e Cribari-Neto (2004) propuseram o modelo de regressão beta
para situações em que a variável resposta é contínua e restrita no intervalo (0, 1). O modelo
proposto é baseado na suposição de que a resposta tem distribuição beta. A estrutura do
modelo Modelo de Regressão Beta é dada por
݃ሺߤ௧ ሻ = ߟ௧ = ߚ଴ + ߚଵ ‫ݔ‬ଵ௧ + ⋯ + ߚ௡ ‫ݔ‬௡௧
‫ = ݐ‬1, … , ݇.
Onde ߟ௜ é o preditor linear, ߚ଴ , ߚଵ , … ߚ௡ são os parâmetros para o modelo, t número de
variáveis independentes, g = (. ) a função de ligação e μ୧ a média da variável dependente. A função de
ligação utilizada nesse trabalho foi a cloglog, definida por
݃ሺߤ௧ ሻ = logሺ− logሺ1 − ߤ௧ ሻሻ = ߟ௧
O programa utilizado para a análise foi o R, na versão 2.11.0. Esse pacote computacional
encontra-se disponível gratuitamente em http://www.r-project.org.br.
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3 Resultados
Para verificar que variáveis foram significativas, foi realizado o teste estatístico a um nível de
significância de 5%. Verifica-se que apenas as variáveis independentes “direção do vento”,
“temperatura” e “umidade” são estatisticamente significantes para explicar a variável dependente
“concentração de ozônio”. O coeficiente de determinação “pseudo” R² do Modelo Beta foi de 0.8154.
A função de ligação utilizada foi a cloglog pelo fato desta ter obtido um melhor ajuste para o modelo.
A Tabela 1 apresenta a estimativa dos coeficientes do modelo de regressão beta, o erro padrão, a
significância de cada variável e os critérios de adequação.
Variável
Coef. Estimado
Erro Padrão
Est. De teste
P-valor
Intercepto
20.286950
6.175440
3.285
0.0010
-0.017882
0.002552
Temperatura
-0.317939
0.133883
-2.375
0.0175
Umidade do ar
-0.124879
0.039341
-3.174
0.0015
Direção do
Vento
-7.008
0.0000
Pseudo R² = 0.8154
Log-verossimilhança = 29.52
Tabela 1- Estimativa dos Coeficientes do Modelo de Regressão Beta
O desempenho de um modelo é avaliado pela sua capacidade preditiva e definida a partir dos
próprios dados utilizados na determinação do modelo. Modelos com boa adequabilidade apresentam
pouca discrepância entre os dados reais e seus respectivos valores preditivos. Observa-se que todos os
pontos encontram-se dentro da banda de confiança, indicando que o modelo está bem ajustado. Ainda
na figura 1, observa-se que há pouca discrepância entre os valores previstos versus valores observados.
Figura 1 – Gráfico dos resíduos do Modelo de Regressão Beta
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4 Considerações Finais
O presente estudo mostra que fatores meteorológicos como “direção do vento”, “temperatura”
e “umidade do ar” influenciam na formação do ozônio (O3) no município de Salvador. Essa influência
foi evidenciada no estudo através no Modelo de Regressão Beta.
O aumento dos níveis de ozônio na troposfera tem sido objeto de preocupação por parte dos
órgãos ambientais e de saúde, visto que o ozônio e seus precursores causam sérios danos não só ao
meio ambiente como também à saúde humana. Essa preocupação se deve também tanto pelas altas
concentrações encontradas quanto pela dificuldade de controle dos seus precursores.
Esperamos que a partir de tais resultados, novos estudos sejam feitos levando em consideração
também outros parâmetros, tais como: dias da semana, fluxo de veículos, concentrações de outros
poluentes, precipitação pluviométrica e pressão atmosférica.
Desejamos que este estudo sirva de base informativa para criação de políticas públicas
voltadas para prevenção e planejamento de ações na área do controle ambiental, na tentativa de
minimizar os impactos negativos provenientes do aumento da concentração desses poluentes no meio
ambiente.
Referências
[1] Braga, A.; Pereira, L. A. A.; Saldiva, P. H. N. Air pollution and effects on human health. Paper
presented at the event of Sustainability in the generation and use of energy, UNICAMP, 18 to 20
February/2002 (http://libdigi.unicamp.br/document/?code=1039).
[2] Ferrari, S. L. P.; Crivari-Neto, F. Beta Regression for Modelling Rates and Proportions. Journal of
Applied Stantistics, v. 7, 799-815, 2004.
[3] Gioda, A.; Gioda, F. R. A influência da qualidade do ar nas doenças respiratórias. Health and
Environment Journal, v. 7, n.1, 2006.
[4] Junior, R. S. S.; Oliveira, M. G. L.; Andrade, M. F. Weekend/Weekday Differences in
Concentrations of Ozone, Nox, and Nonmethane Hydricarbon in the Metropolitan of São Paulo.
Revista Brasileira de Meteorologia, v. 24, n.1, 100-110, 2009.
[5] Lyra, D. G. P.; Tomaz, E. . A influência da meteorologia na dispersão dos poluentes atmosféricos
da Região Metropolitana de Salvador. In: XIV Congresso Brasileiro de Meteorologia, 2006,
Florianópolis. XIV Congresso Brasileiro de Meteorologia, 2006.
[6] Olmo, N. R. S.; Saldiva, P. H. N.; Braga, A. L. F.; Lin, C. A.; Santos, U. P.; Pereira, L. A. A. A
review of low-level air pollution and adverse effects on human health: implications for
epidemiological studies and public policy. CLINICS 2011;66(4):681-690.
[7] Onursal, B., Gautam. S.P. Vehicular Air Pollution: Experiences from Seven Latin American.
World Bank Technical Paper, 1997.
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