Estudo de níveis de ozônio troposférico usando métodos de estatística univariada e multivariada para duas localidades da cidade do Rio de Janeiro

Com cada vez mais intenso desenvolvimento urbano e industrial, atualmente um desafio fundamental é eliminar ou reduzir o impacto causado pelas emissões de poluentes para a atmosfera. No ano de 2012, o Rio de Janeiro sediou a Rio +20, a Conferência das Nações Unidas sobre Desenvolvimento Sustentável, onde representantes de todo o mundo participaram. Na época, entre outros assuntos foram discutidos a economia verde e o desenvolvimento sustentável. O O3 troposférico apresenta-se como uma variável extremamente importante devido ao seu forte impacto ambiental, e conhecer o comportamento dos parâmetros que afetam a qualidade do ar de uma região, é útil para prever cenários. A química das ciências atmosféricas e meteorologia são altamente não lineares e, assim, as previsões de parâmetros de qualidade do ar são difíceis de serem determinadas. A qualidade do ar depende de emissões, de meteorologia e topografia. Os dados observados foram o dióxido de nitrogênio (NO2), monóxido de nitrogênio (NO), óxidos de nitrogênio (NOx), monóxido de carbono (CO), ozônio (O3), velocidade escalar vento (VEV), radiação solar global (RSG), temperatura (TEM), umidade relativa (UR) e foram coletados através da estação móvel de monitoramento da Secretaria do Meio Ambiente (SMAC) do Rio de Janeiro em dois locais na área metropolitana, na Pontifícia Universidade Católica (PUC-Rio) e na Universidade do Estado do Rio de Janeiro (UERJ) no ano de 2011 e 2012. Este estudo teve três objetivos: (1) analisar o comportamento das variáveis, utilizando o método de análise de componentes principais (PCA) de análise exploratória, (2) propor previsões de níveis de O3 a partir de poluentes primários e de fatores meteorológicos, comparando a eficácia dos métodos não lineares, como as redes neurais artificiais (ANN) e regressão por máquina de vetor de suporte (SVM-R), a partir de poluentes primários e de fatores meteorológicos e, finalmente, (3) realizar método de classificação de dados usando a classificação por máquina de vetor suporte (SVM-C). A técnica PCA mostrou que, para conjunto de dados da PUC as variáveis NO, NOx e VEV obtiveram um impacto maior sobre a concentração de O3 e o conjunto de dados da UERJ teve a TEM e a RSG como as variáveis mais importantes. Os resultados das técnicas de regressão não linear ANN e SVM obtidos foram muito próximos e aceitáveis para o conjunto de dados da UERJ apresentando coeficiente de determinação (R2) para a validação, 0,9122 e 0,9152 e Raiz Quadrada do Erro Médio Quadrático (RMECV) 7,66 e 7,85, respectivamente. Quanto aos conjuntos de dados PUC e PUC+UERJ, ambas as técnicas, obtiveram resultados menos satisfatórios. Para estes conjuntos de dados, a SVM mostrou resultados ligeiramente superiores, e PCA, SVM e ANN demonstraram sua robustez apresentando-se como ferramentas úteis para a compreensão, classificação e previsão de cenários da qualidade do ar

Temperatura atmosférica e internações hospitalares por doenças cardíacas no município do Rio de Janeiro.

Os efeitos das temperaturas elevadas na saúde humana representam um problema de grande magnitude na saúde pública. A temperatura atmosférica e a poluição do ar são fatores de risco para as doenças crônicas não transmissíveis, em particular as doenças isquêmicas do coração. O estudo teve como objetivo analisar a associação entre a temperatura atmosférica e internações hospitalares por doenças cardíacas isquêmicas no município do Rio de Janeiro entre os anos de 2009 e 2013. Utilizaram-se modelos de séries temporais, via modelos aditivos generalizados, em regressão de Poisson, para testar a hipótese de associação. Como variáveis de controle de confusão foram utilizadas as concentrações de poluentes atmosféricos (ozônio e material particulado) e umidade relativa o ar; utilizou-se método de defasagem simples e distribuída para avaliar o impacto da variação de 1oC nas internações hospitalares diárias. No modelo de defasagem simples foram encontradas associações estatisticamente significativas para as internações por DIC no dia concorrente a exposição ao calor, tanto para a temperatura média quanto para a máxima. No modelo de defasagem distribuída polinomial, essa associação foi observada com 1 e 2 dias de defasagem e no efeito acumulado tanto para a temperatura média quanto para a máxima. Ao estratificarmos por faixa etária, as associações para as internações por DIC e exposição ao calor não foram estatisticamente significativas no modelo de defasagem simples para as temperaturas média e máxima. Em contrapartida, no modelo de defasagem distribuída polinomial, a correlação entre internações por DIC e exposição ao calor foi observada na faixa de 30 a 60 anos no efeito acumulado para a temperatura média; e com defasagem de 1 e 2 dias para 60 anos ou mais de idade para a temperatura média. Estes resultados sugerem associação positiva entre as internações hospitalares por doença cardíaca isquêmica e temperatura na cidade do Rio de Janeiro. Os resultados do presente estudo fornecem informações para o planejamento de investimentos de áreas urbanas climatizadas e para a preparação dos hospitais para receber emergências relacionadas aos efeitos de calor que é uma das consequências mais importantes das mudanças climáticas.