@InProceedings{ContiHerdAlvi:2020:AnCoPr,
author = "Conti, Ludmilla Manera and Herdies, Dirceu Lu{\'{\i}}s and
Alvim, D{\'e}bora Souza",
affiliation = "{Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)} and {Instituto
Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)} and {Instituto Nacional de
Pesquisas Espaciais (INPE)}",
title = "An{\'a}lise de componentes principais e correspond{\^e}ncia
can{\^o}nica no estudo da qualidade do ar",
booktitle = "Resumos.../P{\^o}steres",
year = "2020",
editor = "Galetti, Giovana Deponte and Sena, Caio {\'A}tila Pereira and
Mand{\'u}, Tiago Bentes and Jacondino, William Duarte and Alves,
Laurizio Emanuel Ribeiro and Afonso, Eliseu Oliveira Afonso",
organization = "Encontro dos Alunos de P{\'o}s-Gradua{\c{c}}{\~a}o em
Meteorologia do CPTEC/INPE, 19. (EPGMET)",
publisher = "Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)",
address = "S{\~a}o Jos{\'e} dos Campos",
keywords = "Polui{\c{c}}{\~a}o do ar, Vale do Para{\'{\i}}ba, Greve dos
Caminhoneiros, An{\'a}lise de Componentes Principais,
An{\'a}lise de Correla{\c{c}}{\~a}o Can{\^o}nica.",
abstract = "Dados das concentra{\c{c}}{\~o}es de CO, NO, NO2 e O3
registradas por esta{\c{c}}{\~o}es de monitoramento da qualidade
do ar durante o per{\'{\i}}odo da greve geral dos caminhoneiros
que ocorreu no per{\'{\i}}odo de 21 de maio at{\'e} primeiro de
junho de 2018 foram analisados atrav{\'e}s do m{\'e}todo de
an{\'a}lise de componentes principais (ACP) e
correspond{\^e}ncia can{\^o}nica para a regi{\~a}o do Vale do
Para{\'{\i}}ba paulista. Na {\'a}rea de controle da
polui{\c{c}}{\~a}o do ar, um evento raro {\'e} frequentemente
mais significativo do que o evento comum. Isso {\'e} evidenciado
pelo conte{\'u}do dos padr{\~o}es de qualidade do ar, que
definem limites superiores aceit{\'a}veis de
concentra{\c{c}}{\~o}es de polui{\c{c}}{\~a}o do ar e
frequ{\^e}ncias aceit{\'a}veis com as quais tais
concentra{\c{c}}{\~o}es podem ser excedidas. Resultados
apontaram que a polui{\c{c}}{\~a}o atmosf{\'e}rica est{\'a}
estritamente relacionada com a quantidade de ve{\'{\i}}culos
automotores circulantes, assim, o per{\'{\i}}odo selecionado
providenciou uma oportunidade {\'u}nica para este tipo de
investiga{\c{c}}{\~a}o com rela{\c{c}}{\~a}o a mudan{\c{c}}as
abruptas na composi{\c{c}}{\~a}o da qu{\'{\i}}mica
atmosf{\'e}rica e tamb{\'e}m devido ao contraste
morfol{\'o}gico {\'{\i}}mpar em que a regi{\~a}o de estudo
est{\'a} situada. A regi{\~a}o do Vale do Para{\'{\i}}ba
paulista une as duas maiores metr{\'o}poles do sudeste
brasileiro, S{\~a}o Paulo e Rio de Janeiro atrav{\'e}s da
Rodovia Presidente Dutra (BR-116), implicando diretamente em um
fluxo cont{\'{\i}}nuo de ve{\'{\i}}culos automotores. A
an{\'a}lise dos componentes principais tamb{\'e}m foi aplicada
aos dados meteorol{\'o}gicos como umidade relativa, temperatura,
radia{\c{c}}{\~a}o ultravioleta, velocidade e
dire{\c{c}}{\~a}o do vento. Os objetivos dessas an{\'a}lises
s{\~a}o encontrar componentes subjacentes simples e atribuir
significado f{\'{\i}}sico a eles. Al{\'e}m disso, a
t{\'e}cnica de an{\'a}lise de correla{\c{c}}{\~a}o
can{\^o}nica {\'e} usada para examinar se existem
correla{\c{c}}{\~o}es entre dados meteorol{\'o}gicos e de
polui{\c{c}}{\~a}o do ar, o que pode ajudar a fornecer
previs{\~a}o de dados de polui{\c{c}}{\~a}o com base em dados
meteorol{\'o}gicos. De um modo geral, quando as matrizes de
correla{\c{c}}{\~o}es s{\~a}o analisadas, verificam-se dois
clusterings principais, o primeiro enunciado por: umidade
relativa, NO, NO2, CO, dire{\c{c}}{\~a}o do vento e o segundo
por: radia{\c{c}}{\~a}o global, radia{\c{c}}{\~a}o
ultravioleta, velocidade do vento, temperatura e O3. A
press{\~a}o parece n{\~a}o apresentar influencias diretas sobre
nenhum fator, embora observam-se pequenas varia{\c{c}}{\~o}es
sem padr{\~a}o espec{\'{\i}}fico. Com rela{\c{c}}{\~a}o
{\`a}s correla{\c{c}}{\~o}es pode-se observar que o O3
est{\'a} diretamente correlacionado a temperatura,
radia{\c{c}}{\~a}o, radia{\c{c}}{\~a}o ultravioleta e
velocidade do vento e apresentam correla{\c{c}}{\~o}es inversas
com umidade relativa, NO e NO2. J{\'a} o CO {\'e} caracterizado
por correla{\c{c}}{\~a}o inversa com velocidade do vento e
correla{\c{c}}{\~a}o direta com umidade relativa, NO2 e NO. Os
resultados das an{\'a}lises dos componentes principais para as
tr{\^e}s esta{\c{c}}{\~o}es mostram que as primeiras tr{\^e}s
componentes explicam em torno de 70% da vari{\^a}ncia.",
conference-location = "Online",
conference-year = "16-19 nov. 2020",
language = "pt",
organisation = "Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)",
ibi = "8JMKD3MGPDW34R/43MJ7HL",
url = "http://urlib.net/ibi/8JMKD3MGPDW34R/43MJ7HL",
targetfile = "resumo-EPGMET-ludmilla_v1 - Ludmilla Conti.pdf",
type = "Meteorologia Ambiental",
urlaccessdate = "2024, Apr. 29"
}