Monitoramento do ozônio em Carapicuíba

análise dos dados do IEMA entre 2015 e 2021

Autores

DOI:

https://doi.org/10.26853/Refas_ISSN-2359-182X_v11n03_06

Palavras-chave:

Ozônio(O3), Radiação Solar, Índices de Qualidade do Ar (IQAr)

Resumo

O estudo investigou os níveis de ozônio (O₃) em Carapicuíba entre 2015 e 2021, utilizando dados do Instituto de Energia e Meio Ambiente (IEMA). A análise destacou a formação fotoquímica do ozônio, intensificada pela radiação solar e pela presença de precursores como NOx e VOCs. Os resultados mostraram um aumento das concentrações de ozônio de 2015 a 2019, seguido por uma redução significativa durante a pandemia de COVID-19 devido às restrições nas atividades industriais e no tráfego. A concentração média horária de ozônio aumentava a partir das 10 horas, atingindo o pico entre 14 e 16 horas, refletindo a influência da radiação solar. A análise dos Índices de Qualidade do Ar (IQAr) revelou que, na maioria das vezes, a qualidade do ar foi satisfatória, especialmente nos horários de pico. No entanto, em dias com altos níveis de emissão, a qualidade do ar pode ser classificada como moderada ou ruim, especialmente antes das intervenções da pandemia. A pesquisa sugere a importância de continuar monitorando e implementando estratégias de mitigação para reduzir as emissões de precursores de ozônio.

Downloads

Não há dados estatísticos.

Biografia do Autor

Rita de Cássia Felix Carboni, Fatec Carapicuiba

Mestre em Educação com pós-graduação em Administração Geral e Bacharelado em Ciências da Computação. Professora na Fatec Carapicuiba.

Gustavo de Deus Conceição, Fatec Carapicuiba

Desenvolvedor Full Stack e graduando no curso Análise e Desenvolvimento de Sistemas na Fatec de Carapicuíba.

José Antonio Barreto Gomes, Fatec Carapicuiba

Graduando em Análise e Desenvolvimento de Sistemas pela Fatec de Carapicuíba.

Gustavo Cardoso Santos da Silva, Fatec Carapicuiba

Graduando em Análise e Desenvolvimento de Sistemas pela Fatec de Carapicuíba.

Referências

AMIGO, E. J. Data Mining, Machine Learning, Deep Learning, 2021.

BREIMAN, L. Machine Learning. 2001.

BRAGA, A. et al. Poluição atmosférica e saúde humana. Revista USP, São Paulo, n.5, p.58-71, set./nov. 2001.

CETESB. Qualidade do Ar: Poluentes. 2 dez. de 2013. Disponível em: https://cetesb.sp.gov.br/ar/poluentes/. Acesso em: 18 maio 2024.

DOMÍNGUEZ-GARCÍA, R.; ARELLANO-VÁZQUEZ, M. Evaluation of Machine Learning Models for Ozone Concentration Forecasting in the Metropolitan Valley of Mexico. Disponível em: <https://www.mdpi.com/2076-3417/14/4/1408>. Acesso em: 31 maio 2024.

EUROPEAN ENVIRONMENT AGENCY. Current state of the ozone layer. Disponível em: <https://www.eea.europa.eu/en/topics/in-depth/climate-change-mitigation-reducing-emissions/current-state-of-the-ozone-layer>. Acesso em: 17 maio 2024.

FAYYAD, U.; PIATETSKY-SHAPIRO, G.; SMYTH, P. From Data Mining to Knowledge Discovery in Databases. AI Magazine, v. 17, n. 3, p. 37-54, 1996.

FEPAM. IQAr - Índice de Qualidade do Ar. 1 nov. 2018. Disponível em: https://fepam.rs.gov.br/iqar-indice-de-qualidade-do-ar. Accesso em: 18 maio 2024.

FILHO, Mario. Precisão, Recall e F1 Score Em Machine Learning. Mario Filho | Machine Learning, 2023. Disponível em: https://mariofilho.com/precisao-recall-e-f1-score-em-machine-learning/. Acesso em: 31 maio 2024.

GALVÃO, N. D. et al. A violência no cotidiano dos profissionais de saúde: uma revisão integrativa. Acta Paulista de Enfermagem, São Paulo, v. 23, n. 3, p. 403-409, 2010. Disponível em: <https://www.scielo.br/j/ape/a/Lzj9vW6Fp4QVdXyNKhmtfvv/>. Acesso em: 17 maio 2024.

GILLIS, A. S.; STADMAN, C. Data mining. Disponível em: <https://www.techtarget.com/searchbusinessanalytics/definition/data-mining>. Acesso em: 17 maio 2024.

INSTITUTO DE ENERGIA E MEIO AMBIENTE (IEMA). Plataforma da Qualidade do Ar. set. 2021. Disponível em: https://energiaeambiente.org.br/produto/plataforma-da-qualidade-do-ar. Acesso em: 18 maio 2024.

LAROSE, D. T.; LAROSE, C. D. Discovering Knowledge in Data: An Introduction to Data Mining. John Wiley and Sons, Inc, 2005.

LEITE, R. C. M. et al. Utilização de regressão logística simples na verificação da qualidade do ar atmosférico de Uberlândia. Engenharia Sanitária e Ambiental, v.16, n.1, jan./mar. 2011.

LIU, Y.; ZHOU, Y.; LU, J. Exploring the relationship between air pollution and meteorological conditions in China under environmental governance. Sci Rep 10, 14518 (2020). DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-020-71338-7.

MIKUT, R.; REISCHL, M. Data Mining Techniques and Applications. WIREs Data Mining and Knowledge Discovery, v. 4, n. 1, p. 7-13, 2014. Disponível em: <https://www.wires.onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1002/widm.24>. Acesso em: 20 maio 2024.

PADUA, Mateus. Machine Learning – Métricas de avaliação: Acurácia, Precisão e Recall, F1-score. Medium, 2020. Disponível em: https://medium.com/@mateuspdua/machine-learning-m%C3%A9tricas-de-avalia%C3%A7%C3%A3o-acur%C3%A1cia-precis%C3%A3o-e-recall-d44c72307959. Acesso em: 31 maio 2024.

PAN, Q.; HARROU, F.; SUN, YING. A comparison of machine learning methods for ozone pollution prediction. Disponível em: https://journalofbigdata.springeropen.com/articles/10.1186/s40537-023-00748-x. Acesso em: 31 maio 2024.

RUSSO, P. R. A qualidade do ar no município do Rio de Janeiro: análise espaço-temporal de partículas em suspensão na atmosfera. Revista de Ciências Humanas, v.10, n.1, p.78-93, jan./jun. 2010.

SANKAR, K. P.; PABITRA, B. S. Data Mining and Warehouse. New Delhi: PHI Learning Pvt. Ltd, 2004.

SICARD, Pierre; DE MARCO, Alessandra; AGATHOKLEOUS, Evgenios; FENG, Zhaozhong; XU, Xiaobin; PAOLETTI, Elena; RODRIGUEZ, José; CALATAYUD, Vicent. Amplified ozone pollution in cities during the COVID-19 lockdown. 15 set. 2020. Disponível em: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S004896972033059X. Acesso em: 18 maio 2024.

WANG, J.; et al. Carachterization of tropospheric ozone pollution, Random Forest and Trend Prediction. Disponível em: https://enveurope.springeropen.com/articles/ 10.1186/s12302-024-00863-3. Acesso em: 31 maio 2024.

Downloads

Publicado

28/02/2025

Como Citar

Carboni, R. de C. F., Conceição, G. de D., Gomes, J. A. B., & Silva, G. C. S. da. (2025). Monitoramento do ozônio em Carapicuíba: análise dos dados do IEMA entre 2015 e 2021. Refas - Revista Fatec Zona Sul, 11(3), 26–44. https://doi.org/10.26853/Refas_ISSN-2359-182X_v11n03_06

Edição

Seção

Análise e Desenvolvimento de Sistemas

Métricas